近年來(lái),隨著激光測(cè)距技術(shù)的發(fā)展,三維激光測(cè)量?jī)x器在當(dāng)前產(chǎn)品的制造中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,采用三維激光掃描技術(shù)可以直接得到真實(shí)物體表面的空間采樣點(diǎn),即點(diǎn)云數(shù)據(jù)。將點(diǎn)云技術(shù)運(yùn)用到零件加工精度的檢測(cè)技術(shù)中,通過(guò)對(duì)測(cè)量點(diǎn)云與CAD標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)云的比對(duì),可以準(zhǔn)確體現(xiàn)出被測(cè)零件的加工誤差,從而提高精度管理工作的效率。這種基于光學(xué)的非接觸式測(cè)量所獲得測(cè)量點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量龐大、無(wú)序排列的特點(diǎn)。在本文中將介紹一種點(diǎn)云處理系統(tǒng),該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)采樣數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)分析和計(jì)算,實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)零件外形特別是具有連續(xù)復(fù)雜曲線外形的誤差狀況的評(píng)估。系統(tǒng)主要分為兩個(gè)功能模塊:一個(gè)對(duì)導(dǎo)入的測(cè)量點(diǎn)云和標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)云進(jìn)行處理和配準(zhǔn),計(jì)算零件的整體加工誤差情況;另一個(gè)是通過(guò)擬合算法重構(gòu)出制造樣件的特征。根據(jù)擬合結(jié)果對(duì)形位誤差進(jìn)行計(jì)算和評(píng)定,例如:平面度、平行度、輪廓度等制造誤差。軟件通過(guò)對(duì)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、制造過(guò)程的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)分析支持。整個(gè)論文的研究?jī)?nèi)容如下:研究了采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)后的初步的去噪,以及對(duì)兩片點(diǎn)云數(shù)據(jù)的標(biāo)定和配準(zhǔn)技術(shù)。研究了基于點(diǎn)云幾何特征的標(biāo)定技術(shù)。研究了先基于PCA算法的粗配準(zhǔn),使兩片點(diǎn)云變換到大致重疊的位置。之后再進(jìn)行基于IC... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－４對(duì)零件的三維掃描過(guò)程??

哈？磨纖大欒截論文??次迭代后的平均誤差結(jié)果，并在對(duì)話框集中顯示出來(lái)。為了更直觀，模型??顯．示區(qū)以可視化色塊的形式表達(dá)配準(zhǔn)結(jié)果，顏色越深代表誤差越小，相反??顏色越淺誤差越大。并且在模型上選點(diǎn)顯示該點(diǎn)處測(cè)量點(diǎn)和其對(duì)應(yīng)點(diǎn)的誤??差值《??總體的功能劃分如圖３－１所示。???１「?自動(dòng)??｜—?粗配準(zhǔn)???１廠?設(shè)定坐標(biāo)面????Ｌ?手動(dòng)?—???配準(zhǔn)功能模塊一?■?＿匕設(shè)定參考點(diǎn)???１?［－?整體配準(zhǔn)??—?精配準(zhǔn)?－?—???Ｉ?Ｌ?功能面配準(zhǔn)????Ｐ?時(shí)間線??－?配準(zhǔn)信息顯示?＿????、口?－ｙｒ??圖３－１配準(zhǔn)功能：劃分??３．３配準(zhǔn)功能算法及流程設(shè)計(jì)??３．３．１粗配準(zhǔn)算法??三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)變換包括平移、旋轉(zhuǎn)。因?yàn)樵谧儞Q過(guò)程中要保??持點(diǎn)云數(shù)據(jù)所代表的幾何形體不變，所以變換中的比例和錯(cuò)切變換就要避??免。進(jìn)行粗配準(zhǔn)的最簡(jiǎn)單有效的方法是通過(guò)人工選取控制點(diǎn)來(lái)完成。而過(guò)??多的人工參自然會(huì)降低軟件的適用度，受某種場(chǎng)合的限制等，所以更有的??處理方案是將研發(fā)的重心放在尋找自動(dòng)尋找參考點(diǎn)的方法上。??一個(gè)好的配準(zhǔn)算法主要趨向于滿足兩點(diǎn)要求：一是配準(zhǔn)效率高；＾??－１２－??

哈？磨纖大欒截論文??是配準(zhǔn)結(jié)果盡可能的靠近。這樣才能降低精配準(zhǔn)的迭代次數(shù)，提高運(yùn)算效??率。因?yàn)槿齻�(gè)線性無(wú)觀點(diǎn)可以表示一個(gè)完整的坐標(biāo)系，因此可以用３對(duì)匹??配點(diǎn)，通過(guò)計(jì)算匹配點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)尋找最小二乘逼近的坐標(biāo)變??換矩陣來(lái)實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)運(yùn)算》??使用ＰＣＡ（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ?Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ?Ａｎａｌｙｓｉｓ）算：法計(jì)算測(cè)量點(diǎn)云的嘗個(gè)＇主??方向。得到測(cè)暈，點(diǎn)云的三個(gè)主：方＇向后，．逋過(guò)計(jì)算；點(diǎn)云中個(gè)點(diǎn)．．到水乎和豎：直??方向的距離可以找到三個(gè)點(diǎn)，這三個(gè)點(diǎn)分別為最高點(diǎn)＃左側(cè)和右側(cè)最遠(yuǎn)??點(diǎn)。對(duì)ＣＡＤ點(diǎn)云也做如此處理，便得．到了測(cè)量：點(diǎn)云和ＣＡＤ點(diǎn)云：中的??對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)點(diǎn)云企方向計(jì)算結(jié)果如圖３?－２所示ａ??圖３－２模型主方向??假設(shè)上述過(guò)程得到的對(duì)應(yīng)點(diǎn)分別為：ｐｕ、ｐ１２、ｐ１３和ｑｎ、ｑｌ２、ｑｌ３；將??包含Ｐｉｉ、Ｐｉ２、Ｐｉ３的平面變換到包含ｑｕ、ｑｉ２、ｑｉ３的平面上》求變換矩陣Ｒ??和Ｔ的步驟如下：??１）首先對(duì)Ｊ＾＿．ｐｉｌ、ｐｉ２、Ｐ１３進(jìn)行處理建立旋轉(zhuǎn)矩陣Ｒｌ??２）同樣的對(duì)點(diǎn)集ｑｕ、ｑｉ２、ｑｉ３建立旋轉(zhuǎn)矩陣Ｒｉ??３）通過(guò)凡和隊(duì)可以求出兩個(gè)點(diǎn)集的旋轉(zhuǎn)矩陣Ｒ，Ｒ滿足??４）通過(guò)旋轉(zhuǎn)矩陣可以求得平移矩陣Ｔ，滿足??經(jīng)過(guò)上面的步驟就可以求出剛體變換矩陣。??粗配準(zhǔn)流程中通過(guò)單位四元數(shù)法獲得坐標(biāo)變換矩陣。該方法通過(guò)對(duì)兩??個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)集的協(xié)方差矩陣求取特征值和特征向量得到最佳的旋轉(zhuǎn)和平移矩??－１３－??

【參考文獻(xiàn)】：
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