在工業(yè)自動化領域,點膠機被廣泛應用于多個生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)。面臨市場日益增高的精度要求和效率要求,機器視覺被廣泛應用到點膠機系統(tǒng)中,具備高速度、高精度以及智能化的點膠機已成為市場主流。為實現(xiàn)高精度需要對點膠機進行誤差校正,而經(jīng)典的誤差校正方式如激光干涉儀法,存在耗時長、操作難、設備成本高的問題,且校正過程無法做到全自動。目前普遍所采用的標定板校正法雖然實現(xiàn)了高效性與便攜性,但只能做到局部離散校正,仍然存在精度不足的問題。因此研究一種高效率、高精度且高智能化的全自動誤差校正方法具有很高的應用意義。本文簡要介紹了點膠機的誤差構成,并分析了處主要地位的幾何誤差。提出了一種通過標定板與工業(yè)相機獲取誤差樣本數(shù)據(jù),并使用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡逼近誤差空間從而提供誤差軟補償?shù)恼`差校正方案。為了提高誤差樣本獲取環(huán)節(jié)中標記圓的定位精度,基于開源視覺庫Open CV開發(fā)了一套專用于標記圓定位的圖像處理算法。在誤差樣本的處理環(huán)節(jié),使用高斯函數(shù)作為基函數(shù)搭建了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡,根據(jù)離線樣本對網(wǎng)絡的超參數(shù)進行了一系列調節(jié),得出了適用于誤差校正的超參數(shù)組合。基于上述內容開發(fā)了點膠機的誤差校正功能模塊,作為子程序集成到點膠機軟件中。...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景和研究目的及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 機床誤差分析研究現(xiàn)狀
        1.2.2 機器學習在誤差校正領域的應用
    1.3 主要研究內容
第2章 實驗平臺搭建與分析
    2.1 引言
    2.2 點膠機實驗平臺的搭建
        2.2.1 運動系統(tǒng)
        2.2.2 軟件系統(tǒng)
        2.2.3 光學系統(tǒng)
    2.3 點膠機的誤差分析
        2.3.1 點膠機的主要誤差來源
        2.3.2 二十一項誤差模型
    2.4 誤差校正方案
    2.5 本章小結
第3章 基于視覺定位的雙線性插值補償算法
    3.1 引言
    3.2 雙線性插值算法
    3.3 標記圓定位算法
        3.3.1 預處理階段
        3.3.2 粗定位階段
        3.3.3 精定位階段
    3.4 標記圓定位算法精度測試
        3.4.1 使用隨機標準圓圖像進行測試
        3.4.2 使用實拍圖象進行測試
    3.5 本章小結
第4章 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡補償算法
    4.1 引言
    4.2 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的搭建
        4.2.1 徑向基函數(shù)的特性
        4.2.2 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)流
    4.3 離線樣本測試
        4.3.1 網(wǎng)絡的定性測試
        4.3.2 學習模式測試
        4.3.3 學習率調整
        4.3.4 隱藏層節(jié)點數(shù)調整
        4.3.5 位置初始化測試
        4.3.6 結構變動嘗試
    4.4 校正軟件開發(fā)
        4.4.1 校正軟件的使用場景
        4.4.2 校正軟件流程
    4.5 本章小結
第5章 實驗數(shù)據(jù)分析
    5.1 引言
    5.2 基于標定板的工作空間誤差分析
        5.2.1 工作空間的誤差檢測
        5.2.2 隨機點位測試
        5.2.3 邊緣特性分析
    5.3 基于激光干涉儀的軸向精度驗證
    5.4 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號：4048857