本文選題：結(jié)構(gòu)光 + 平面度　； 參考：《中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著工業(yè)技術(shù)不斷發(fā)展,工件精度要求也在不斷提高。無論是依賴于手工研磨的傳統(tǒng)加工技術(shù),還是現(xiàn)代機器人研磨技術(shù),在研磨工件之前,都需要充分獲得被測面的整體和局部面形信息。傳統(tǒng)平面度單點采樣檢測難以滿足需求,伴隨機器自動化水平的不斷提高,自動測量工件表面面形信息并研磨已成為未來發(fā)展的方向,其主要思想為:通過快捷、可靠的檢測方法獲取被檢測平面的三維信息,并對被檢平面的平面度客觀合理評估;在自動加工時其檢測數(shù)據(jù)直接作為研磨的指導(dǎo)。本課題所選方案主要應(yīng)用在機械零件高精度自動研磨在位檢測領(lǐng)域。本課題針對450mm×450mm機械平面機器人自動研磨進行在位高精度檢測,分辨力達到微米量級。通過掠入射線激光掃描、高精度氣浮導(dǎo)軌位移、圖像采集及處理實現(xiàn)整個面平面度高精度測量,從而指導(dǎo)機器人完成自動研磨。在未來,該技術(shù)結(jié)合拼接算法,可以實現(xiàn)大型機械面平面度檢測,從而指導(dǎo)該類零件修研加工。本文主要包含以下關(guān)鍵技術(shù):(1)掠入射放大技術(shù);(2)結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)標定技術(shù);(3)系統(tǒng)誤差修正技術(shù)。在驗證實驗中,通過一字激光器-精密導(dǎo)軌位移實現(xiàn)對450mm×450mm的機械面的掃描,其效果等同于線陣結(jié)構(gòu)光。數(shù)據(jù)處理過程基于小孔成像原理,以標定板投影條紋中心作為基準,對比被測區(qū)域條紋中心與基準中心的差異,通過標定后的放大倍率關(guān)系得到物空間相對高度值,依次映射得到三維信息,從而獲取被測面坐標信息。在對檢測面三維重建后,通過最小二乘擬合算法得到理想平面,并進一步得到被測面的面形信息,從而完成對被測面的平面度評估。作為對比實驗,激光跟蹤儀檢測樣品平面度0.177mm,本文方法結(jié)果為0.189mm,差值為0.012mm;通過數(shù)據(jù)插值,兩種方法測量得到的高度點對點相減,均方根為0.014mm。從而驗證了掠入射結(jié)構(gòu)光檢測方法的可行性。
[Abstract]:With the development of industrial technology, the requirement of workpiece precision is improving. Whether the traditional machining technology depends on manual grinding or the modern robot grinding technology, it is necessary to obtain the whole and local surface information of the measured surface before grinding the workpiece. The traditional single point sampling of flatness is difficult to meet the demand. With the continuous improvement of machine automation level, automatic measurement of workpiece surface profile information and grinding has become the direction of development in the future. The 3D information of the detected plane is obtained by a reliable detection method, and the flatness of the detected plane is evaluated objectively and reasonably, and the testing data is directly used as the guide of grinding in automatic machining. This project is mainly used in the field of high precision automatic grinding of mechanical parts. In this paper, the automatic grinding of 450mm 脳 450mm mechanical plane robot is tested with high accuracy in situ, and the resolution is in micron order. The high precision measurement of plane flatness is realized by sweep ray laser scanning, high precision displacement of air floatation guide rail and image acquisition and processing, so as to guide robot to finish automatic grinding. In the future, this technology combined with splicing algorithm can be used to detect the planeness of large mechanical surface and guide the machining of this kind of parts. This paper mainly includes the following key techniques: 1) grazing incident magnification technique 2) structural Light system Calibration technique / 3) system error Correction technique. In the verification experiment, the mechanical surface of 450mm 脳 450mm is scanned by one-word laser and precision guideway displacement, and the effect is equivalent to that of linear structured light. The process of data processing is based on the principle of pinhole imaging, taking the center of the projection fringe of the calibrated plate as the reference, comparing the difference between the center of the fringe and the center of the datum, the relative height of the object space is obtained by the magnification relation after calibration. The coordinate information of the measured plane can be obtained by mapping the 3D information in turn. After the 3D reconstruction of the detected surface, the ideal plane is obtained by the least square fitting algorithm, and the surface shape information of the measured plane is further obtained, thus the flatness evaluation of the measured plane is completed. As a contrast experiment, the plane of the sample detected by laser tracker is 0.177mm, the result of this method is 0.189mm, the difference is 0.012mm, and the height point-to-point subtraction obtained by the two methods is 0.014mm. Thus, the feasibility of the grazing incident structural light detection method is verified.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1890464