本文關(guān)鍵詞：三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)頭半徑三維智能補(bǔ)償技術(shù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：逆向工程中，數(shù)據(jù)的采集和處理占有至關(guān)重要的地位，三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)作為高精密測(cè)量?jī)x器，是其主要的數(shù)字化設(shè)備。在接觸式測(cè)量中，測(cè)量所得數(shù)據(jù)為測(cè)頭球心點(diǎn)的坐標(biāo)而不是工件表面坐標(biāo)，需要進(jìn)行測(cè)頭半徑補(bǔ)償。目前，測(cè)頭半徑補(bǔ)償技術(shù)或多或少的都存在一些局限性，本文針對(duì)接觸式掃描測(cè)頭測(cè)量所得散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)云，基于SOFM自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一種自適應(yīng)性強(qiáng)、精度高、效率高的補(bǔ)償算法。 本文構(gòu)建了基于SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)頭半徑補(bǔ)償算法模型，，利用其將整個(gè)曲面測(cè)量所得的散亂點(diǎn)數(shù)據(jù)分成許多子區(qū)域，子區(qū)域的分類核心即為神經(jīng)元連接權(quán)矢量，連接權(quán)矢量集作為對(duì)散亂點(diǎn)集的工程近似化并重構(gòu)曲面樣本點(diǎn)的內(nèi)在拓?fù)潢P(guān)系，實(shí)現(xiàn)曲面密集三維散亂點(diǎn)數(shù)據(jù)的自組織壓縮。網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元權(quán)重矢量按六邊形陣列側(cè)抑制鄰區(qū)訓(xùn)練調(diào)整，可生成測(cè)量點(diǎn)集壓縮后的拓?fù)淙蔷W(wǎng)格。尋找三角網(wǎng)格中小三角片組成的六邊形結(jié)構(gòu)的規(guī)律，由六個(gè)小三角形來確定六邊形中心頂點(diǎn)的法矢。同時(shí)邊緣點(diǎn)在組成六邊形時(shí)，欠缺的點(diǎn)可從神經(jīng)元感受野中尋得，完成三角網(wǎng)格法矢的求解。最后根據(jù)網(wǎng)格頂點(diǎn)法矢與測(cè)頭半徑值便可得到網(wǎng)格頂點(diǎn)偏移點(diǎn)，即實(shí)現(xiàn)了接觸式密集數(shù)據(jù)采集的測(cè)頭半徑三維補(bǔ)償。同時(shí)，本文在三角網(wǎng)格形成和法矢求解之后，擬定了三種測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案，并一一進(jìn)行了對(duì)比分析。 由于實(shí)際測(cè)量存在不可避免的誤差影響，用于算法驗(yàn)證的對(duì)比性差。本文應(yīng)用MATLAB軟件分別構(gòu)建了球面、橢球面、一般復(fù)雜曲面、雙三次B樣條曲面四個(gè)復(fù)雜程度由低到高的曲面模型，進(jìn)行仿真模擬試驗(yàn)。經(jīng)過多次的試驗(yàn)對(duì)比分析，本文測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案Ⅰ的誤差補(bǔ)償精度可達(dá)到微米級(jí)，方案Ⅱ和方案Ⅲ補(bǔ)償精度均可達(dá)到亞微米級(jí)，但方案Ⅱ稍顯不穩(wěn)定。測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案Ⅲ無論是穩(wěn)定性還是補(bǔ)償精度均非常理想，完全能夠滿足工程需要，本文初步構(gòu)建了測(cè)頭半徑補(bǔ)償?shù)能浖K，以期能夠應(yīng)用到三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)數(shù)據(jù)處理軟件中。
【關(guān)鍵詞】：三坐標(biāo)測(cè)量機(jī) 測(cè)頭半徑補(bǔ)償 SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 三角網(wǎng)格
【學(xué)位授予單位】：中國計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TH721
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-9
• 目次9-11
• 圖清單11-16
• 表清單16-21
• 1 緒論21-28
• 1.1 課題背景與意義21-27
• 1.1.1 逆向工程的發(fā)展概況21-22
• 1.1.2 逆向工程的關(guān)鍵技術(shù)22-23
• 1.1.3 三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)概述23-27
• 1.2 本文研究的主要內(nèi)容27-28
• 2 三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)頭半徑補(bǔ)償技術(shù)分析及動(dòng)態(tài)28-40
• 2.1 三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)頭半徑補(bǔ)償技術(shù)動(dòng)態(tài)分析綜述28-31
• 2.2 三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)頭半徑在線自動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)31-32
• 2.2.1 二維自動(dòng)補(bǔ)償31
• 2.2.2 微平面法31-32
• 2.3 三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)頭半徑補(bǔ)償離線數(shù)據(jù)處理補(bǔ)償技術(shù)32-39
• 2.3.1 三點(diǎn)共圓法32-33
• 2.3.2 擬合補(bǔ)償方法33-34
• 2.3.3 參數(shù)曲面法34-35
• 2.3.4 三角網(wǎng)格法35-39
• 2.4 本章小結(jié)39-40
• 3 基于自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)頭半徑補(bǔ)償技術(shù)40-59
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介40
• 3.2 SOFM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)40-47
• 3.2.1 SOFM 映射過程41-44
• 3.2.2 SOFM 設(shè)計(jì)基礎(chǔ)44-46
• 3.2.3 SOFM 功能特點(diǎn)46-47
• 3.3 基于 SOFM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)頭半徑補(bǔ)償算法整體思路47-48
• 3.4 基于 SOFM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三角網(wǎng)格構(gòu)建48-52
• 3.4.1 三角網(wǎng)格構(gòu)建原理48-50
• 3.4.2 三角網(wǎng)格構(gòu)建的軟件實(shí)現(xiàn)50-52
• 3.5 三角網(wǎng)格頂點(diǎn)法矢的計(jì)算52-56
• 3.6 測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案56-58
• 3.7 本章小結(jié)58-59
• 4 三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)頭補(bǔ)償仿真試驗(yàn)59-106
• 4.1 球面模型測(cè)頭半徑補(bǔ)償試驗(yàn)59-79
• 4.1.1 球面散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)云測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案Ⅰ59-71
• 4.1.2 球面有序數(shù)據(jù)點(diǎn)云測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案Ⅰ71-74
• 4.1.3 球面散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)云測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案Ⅱ74-76
• 4.1.4 球面散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)云測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案Ⅲ76-78
• 4.1.5 球面模型小結(jié)78-79
• 4.2 橢球面模型測(cè)頭半徑補(bǔ)償試驗(yàn)79-92
• 4.2.1 橢球面散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)云測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案Ⅰ79-85
• 4.2.2 橢球面散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)云測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案Ⅱ85-90
• 4.2.3 橢球面散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)云測(cè)頭半徑補(bǔ)償方案Ⅲ90-91
• 4.2.4 橢球面模型小結(jié)91-92
• 4.3 一般復(fù)雜曲面模型測(cè)頭半徑補(bǔ)償試驗(yàn)92-97
• 4.3.1 一般復(fù)雜曲面散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)云測(cè)頭半徑補(bǔ)償92-96
• 4.3.2 一般復(fù)雜曲面模型小結(jié)96-97
• 4.4 雙三次 B 樣條曲面模型測(cè)頭半徑補(bǔ)償試驗(yàn)97-104
• 4.4.1 雙三次 B 樣條曲面構(gòu)建97-100
• 4.4.2 雙三次 B 樣條曲面測(cè)頭半徑補(bǔ)償100-104
• 4.5 三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)頭半徑補(bǔ)償算法模塊104-105
• 4.6 本章小結(jié)105-106
• 5 總結(jié)與展望106-108
• 5.1 全文總結(jié)106-107
• 5.2 展望107-108
• 參考文獻(xiàn)108-111
• 作者簡(jiǎn)歷111

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)頭半徑三維智能補(bǔ)償技術(shù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：270903