【摘要】：大尺寸復雜曲面零件的視覺檢測,需要多個視覺形成視覺網(wǎng)絡才能實現(xiàn)完整三維零件重構。針對大尺寸復雜曲面零件的雙目視覺測量網(wǎng)絡規(guī)劃問題,提出了一種基于改進的多目標并列選擇遺傳算法的視覺測量網(wǎng)絡規(guī)劃方法。首先建立雙目視覺測量網(wǎng)絡的幾何模型,得出了雙目視覺測量網(wǎng)絡的解空間,為評價視覺測量網(wǎng)絡規(guī)劃的優(yōu)劣,提出了視覺測量網(wǎng)絡的覆蓋率與分辨率的概念,通過遺傳算法在解空間中優(yōu)選地搜索出最優(yōu)解,根據(jù)覆蓋率與分辨率這兩個評價指標,得出最優(yōu)的規(guī)劃方案。以大型螺旋槳葉片為例,進行雙目視覺測量網(wǎng)格規(guī)劃實驗,驗證了算法的可行性。
[Abstract]:The visual inspection of large size and complex surface parts needs multiple visual formation to realize complete 3D part reconstruction. In view of the problem of the binocular vision measurement network planning for large and complex surface parts, a new vision measurement network planning method based on improved multi-objective parallel selection genetic algorithm is proposed. The geometric model of the binocular vision measurement network is used to obtain the solution space of the binocular vision measurement network. In order to evaluate the advantages and disadvantages of the vision measurement network planning, the concept of the coverage rate and resolution of the visual measurement network is proposed. The optimal solution is searched through the genetic algorithm in the solution space, and the two evaluation indexes are based on the coverage rate and the resolution. Finally, the optimal planning scheme is obtained. Taking the large propeller blade as an example, the feasibility of the algorithm is verified by the experiment of binocular vision measurement grid planning.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學機械動力工程學院;
【基金】：國家自然科學青年基金(51305107)資助項目
【分類號】：TG806;TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2175264