一、三坐标测量机的矢量检测功能及其应用（论文文献综述）
王溢鸿[1]（2021）在《汽轮机叶片现场激光测量关键技术研究》文中认为汽轮机是火力发电、舰船动力的主要设备,而且在冶金工业、海洋探索等领域得到了广泛应用,对于我国工业的发展占据着举足轻重的位置。其关键零件叶片三维形貌的测量结果直接影响着汽轮机的整体性能。汽轮机叶片的检测问题一直限制我国制造类企业的发展,一是目前对于汽轮机叶片尤其是大型汽轮机叶片所采用三坐标测量机占用空间大,一定程度上不仅不经济,还会造成厂房空间的浪费。二是检测效率低,已经无法满足目前企业大批量产品检测的需求。针对以上问题,本文出于市场对于占用空间小,测量速度快的测量机的诉求,开发设计一种现场型汽轮机叶片激光测量机,采用立式三坐标结构,搭载激光传感器,这样既能够对物件进行非接触测量,测量对象范围也能增大,比如可以对柔性物体、自由曲面进行扫描。不仅占地面积小,可操作性好,而且测量效率高。在某叶片厂横向课题支持下,自主设计并搭建了汽轮机叶片激光测量机实验平台,开展了汽轮机叶片现场激光测量关键技术的研究,本文具体研究工作如下:（1）测量机总体机构设计,包括机械机构设计和系统结构设计。并且对于激光测量系统进行硬件设计与软件开发,从测量对象出发,并结合测量原理,采用LK-G150点激光位移传感器。并且利用Solid Works软件设计一种用来将激光位移传感器固定的装置。针对激光位移传感器的数据采集问题,采用KEYENCE提供的动态链接库,基于C#进行二次开发,得到的激光测量数据采集系统可以迅速高效地采集、测量和保存测量数据。（2）汽轮机叶片测量系统平台搭建及运动测试实验。分析并确定了三维测量机系统的硬件组成,硬件系统包括精密定位平台、激光位移传感器、伺服驱动器、运动控制卡和光栅位移传感器。最后,搭建汽轮机叶片测量系统平台,进行运动测试实验,分别对Y轴、Z轴进行运动精度及平稳性实验。经过对测量结果的分析与计算,得出测量系统的运动精度满足预先设定的要求,并且有着很好的测量重复性。（3）利用有限元软件对Y轴、Z轴进行有限元仿真分析。首先分析了在Y轴测量长度达到最大时,Y轴、Z轴及其它零部件的应力应变情况。从仿真结果来看,测量误差主要来源于Y轴的自身变形。为了更好的了解Y轴的刚性,在不考虑重力的作用的情况下,仿真分析Y轴运动到不同位置时,给予其末端施加不同的载荷,分析其应力应变情况。为了验证仿真的真实性,进行了实验验证。验证结果表明仿真数据和实验数据基本贴合,仿真的数据真实可靠。（4）对测量机进行了误差分析并建立误差补偿模型。分析得知测量机的机构误差来源主要是Y轴自身变形,尤其是末端的变形。针对这一点,对Y轴进行受力变形分析,以此推导出误差附带函数。进行了误差补偿效果验证实验,验证了误差补偿模型的正确性及可靠性。
毕晓东[2]（2021）在《基于单目视觉的光笔式三坐标测量系统测量精度研究》文中研究指明在当今测量现场多变、测量位置多样化的环境下,传统的测量仪器已经不能满足当今时代的需求。光笔式三坐标测量系统是一种基于机器视觉技术,以光笔笔体上特征点作为直接监控目标的一种在线测量设备,特点是测量范围大,且具有便携性,可以满足多处变动的现场测量要求并且可以测量比较狭小、隐藏性比较好的测量位置,如复杂的工件表面、工件内腔曲面、深孔等。目前国外的光笔式三坐标测量技术非常成熟,已经投入市场生产,而国内仍然处于研究阶段,测量精度没有国外成熟产品的精度高。为了对光笔式三坐标测量系统的测量精度进行研究,本文通过搭建了一套光笔式三坐标测量系统,并设计了一种针对于该光笔特征点分布的物像匹配算法,通过5支特征点数目和分布相同、离散度不同的光笔进行测量对比实验,对特征点的离散度与测量精度的关系进行了研究。论文主要工作如下:（1）搭建了一套光笔式三坐标测量系统,包括一台计算机、一架CCD摄像机以及光笔笔体。该系统以CCD摄像机为基础,光笔笔体上的红外发光二极管作为直接检测目标,测量时,在镜头前放置与红外发光二极管对应波长的滤光片,滤掉可见光,CCD摄像机进行拍摄得到质量较高的图像,拍摄的图像传输到计算机中,通过相关算法求解出光笔测头的三维坐标。（2）提出了一种新型光笔特征点分布,特征点数量为8个,其中6个特征点共面,分布为线形与矩形并存,另外2个特征点在轴方向高于其他6个点,用于提高摄像机光轴方向上的测量精度。此外分析了特征点离散度对测量精度的影响,并基于新型特征点分布,设计了5支离散度不同的光笔,研究特征点离散度对测量精度的影响。（3）提出了一种特征点的物像匹配算法,将特征点进行编号,然后可以快速精确的完成物像编号的一一对应,有效的保证了特征点的图像坐标的准确性,为后续计算提供了准确的输入变量。（4）通过对搭建的光笔式三坐标测量系统进行不同距离、不同方位的重复性实验,通过实验结果的标准差大小来验证该测量系统的稳定性,实验结果表明,该测量系统能够保证后续的测量对比实验测量结果的有效性。使用5支特征点离散度不同的光笔在同一环境下、同一时间段内对同一标准锥进行宽度测量,通过比较5支光笔的测量结果,来研究特征点离散度对测量系统测量精度的影响。实验结果证明,光笔特征点的离散度对测量精度有影响,并且发现当特征点离散度不超过一定范围时,增加特征点离散度有助于提高测量精度。单点重复性实验和测量实验表明,搭建的光笔式三坐标测量系统的稳定性和测量精度能够适用于一般的测量场合。
汪仕铭[3]（2021）在《自驱动关节臂坐标测量机标定方法研究》文中研究指明关节臂坐标测量机是一种串联式转动关节三坐标测量机,它通过模拟人手臂关节的旋转和摆动来进行测量。关节臂坐标测量机因其具有开阔的测量空间、灵活的测量方式且其便于携带、成本低而被广泛应用于航空航天、汽车制造以及其他工业生产和检测领域中。但关节臂坐标测量机所采用的手动牵拉末端测头进行测量的方式存在着测量效率低下、测量姿态随意和测量重复性受人为影响较大等缺点,容易给测量带来许多误差,同时,面对工业生产制造智能化和在线自动测量快速增长的需求,本课题组提出研究自驱动关节臂坐标测量机。本文研究自驱动关节臂坐标测量机标定技术,减小结构参数误差,以提高测量机的测量精度。本文首先介绍了关节臂坐标测量机的国内外研究现状,分析标定中多种标准件的使用,结合自驱动关节臂坐标测量机的特点,确定本标定系统使用激光跟踪仪作标准件,接着介绍了自驱动关节臂坐标测量机的结构组成,采用经典的Denavit-Hartenberg模型建立了自驱动关节臂坐标测量机的运动学模型,根据设计尺寸和运动学模型确定了其运动学参数,并对该模型进行仿真验证。其次分析了自驱动关节臂坐标测量机的主要误差来源,针对运动学模型中结构参数误差,建立了位置误差模型和距离误差模型两种结构参数辨识误差模型,以此两种模型为基础,设计了线性最小二乘算法、Levenberg-Marquard算法和遗传非线性规划算法,在Matlab中设计了多种算法的数据处理程序。本文在分析研究了激光跟踪仪的工作组件和工作原理的基础上,基于距离误差参数辨识模型,搭建了激光跟踪仪标定系统并进行了标定实验。通过分析比较,确定采用Levenberg-Marquard算法,并实现了对自驱动关节臂坐标测量机结构参数辨识。最后,采用标定后的结构参数与标定前初始结构参数分别对20组距离进行了较大尺度的长度测试比对;采用标定后结构参数和最小二乘拟合算法对半径为25.431 mm的标准球上12个点拟合获得球体参数,进行定位测试的重复性误差评测。上述实验结果表明,标定后距离误差较标定前得到较大改善,20组距离测试中最大距离误差绝对值从13.8950 mm减小到了0.3004 mm,测量误差减小了近97.8%,对标准球测量的重复性误差为0.0380 mm。本文所研究的误差分析模型和标定算法满足设计要求,实验方案切实可行。
官业欣[4]（2021）在《机匣深腔流道的在线自动检测技术研究》文中进行了进一步梳理复杂曲面零件广泛应用于车辆、船舶、飞机等领域,随之而来的对复杂曲面加工质量的评定变得尤为重要。针对流道内壁曲面的加工轮廓度误差检测缺乏高效准确的检测方法这一现状,本文重点对用于深腔内壁曲面自动检测装置的机械结构设计、测点选择和路径规划方法、测量数据的自动化识别、曲面轮廓度误差评定方式和测量装置的不确定度等问题进行了研究和应用。具体内容如下。结合生产实际,针对某型军用航空发动机机匣的流道内表面轮廓度检测问题,研究了被测曲面的结构特征以及在加工过程中的工艺工况特点。改进了测点规划方案,在相同误差下,测点数量压缩率提升为64.8%,使得测量效率提升。根据被测零件狭窄深腔的特征,对自动检测系统的机械结构进行设计,以确保在提取曲面内壁关键测量点的过程中,不发生干涉。研究了识别测量仪表读数的方法。为实现测量系统中测量表数据的远程实时获取,本文基于图像处理的方法分别对数显仪表和指针式仪表的读数识别进行了研究。对于数显仪表,本文基于SVM支撑向量机的轻量化机器学习算法开发了读数识别程序。过程中针对Canny算法中高低阈值的选择方式进行优化,使改进后的算法在边缘检测中连接准确性提升了 15.9%;单边响应性满足程度提高了 43.2%。能更好的表达细节,对于指针仪表,通过表盘提取、形态学处理、米粒计数算法完成指针检测,并通过角度法完成读数识别。研究了复杂曲面轮廓度误差的评价方法。依据曲面轮廓度误差的评定规则,以及最小包容区域法的限制要求,构建了相关误差评价的数学模型。同时研究了系统测量结果不确定度的评定方法,分析了本文研制的自动检测装置测量结果的不确定度来源,并基于传统测量不确定度评定方法,建立了相应评定模型。最后用本文研制的检测装置和三坐标测量机分别对待测曲面开展测量实验,并按照建立的不确定度评定模型,对自动检测装置的测量效果进行测试,得到该测量系统的不确定度为0.0342 mm。误差平均值为0.094mm,系统误差在测量对象误差1/3～1/10范围内,在流道检测误差要求之内。验证本文研制的在线自动测量系统可以应用于机匣流道表面的质量检测的可行性与准确性。
刘浩浩[5]（2021）在《基于线结构光的叶片型面轮廓检测方法研究》文中研究表明叶片是航空发动机、燃气轮机等动力机械中的重要零件,其型面的加工质量严重影响着整机的工作性能,因此对其型面轮廓进行检测是十分必要的。叶片型面一般为变截面的扭转曲面,同时型面曲率变化较大,具有较大的检测难度。传统三坐标测量法通过获取叶片型面特定截面的轮廓数据评价出叶片加工质量,适用于精加工叶片的检测,无法反映出叶片整体的尺寸偏差,同时对检测环境具有较高的要求,无法实现叶片在线检测。随着光学测量技术的发展,线结构光法具有测量速度快、精度高、非接触等优点,可以快速获取待测叶片型面的轮廓数据,为叶片型面轮廓的高精高效检测提供可行的技术手段。本文以中国制造2025四川行动资金项目（编号:2018CD00225）为依据,结合企业建立叶片智能再制造工厂的实际需求,进行了基于线结构光的叶片型面轮廓检测方法的研究,其中涉及到线结构光传感器与待测叶片相互位置的校准方法研究、基于多体系统理论的叶片检测系统综合误差模型建立、线结构光传感器测量误差分析、基于标准圆柱体的叶片截面轮廓数据采集与三维形貌重构等领域。本文主要的研究内容与成果如下:（1）基于线结构光测量原理设计了一套叶片型面检测平台。该平台利用三根直线轴与转台实现测量装置与待测叶片之间的相对运动,使测量装置完成对叶片的多视角数据采集,最终完成了平台运动部件与线结构光传感器的选型。（2）研究了线结构光传感器与待测叶片的位姿校准方法,使两者之间具有正确的位姿关系,提升检测精度并使结果满足检测的通用性。通过研究线结构光传感器安装位姿对于测量结果的影响,引入倾角传感器与标定块完成线结构光传感器位姿校准;利用榫头处的加工基准面校准叶片轴线,实现叶片位姿校准。校准方法减小了线结构光传感器与待测叶片的安装误差对测量结果的影响,同时使测量结果具有对比标准。（3）研究了叶片检测平台误差的主要来源,分析了运动系统的27项几何误差。基于多体系统理论建立了叶片检测系统的拓扑结构,并利用齐次坐标变换的方法求解了检测系统各部件之间的理论与实际运动变换矩阵,建立了检测系统的综合误差模型;利用激光跟踪仪完成运动系统的几何误差辨识,为检测系统高精度运动控制的误差补偿提供数据支撑;利用多种粗糙度比较样块探究了线结构光传感器在不同测量距离、入射角度与表面粗糙度情况下的静态测量误差,为减小线结构光传感器自身测量误差、提高叶片检测的精度奠定了基础。（4）研究了叶片型面的轮廓测量与评价方法。通过引入标准圆柱体,利用其圆心坐标实现截面轮廓的数据拼接;通过对点云数据进行NURBS拟合、等距取样处理,实现测量点云与理论点云的配准;按照轮廓度与主要特征参数的定义,提取叶片检测结果,完成加工质量评价;最后,以某型号的叶片为实验对象进行了检测,并与三坐标测量结果对比。结果表明,三个目标截面的轮廓度偏差在0.02mm以内,特征参数的最大偏差值为0.017mm,特征参数的最大相对偏差2.22%。说明了所提方法能够计算出待测叶片的轮廓度偏差与特征参数偏差,从而可以判断待检叶片是否合格,验证了方法的可行性。（5）研究了叶片型面的三维形貌快速重构的方法。以修复的航发叶片为例,通过设定线结构光传感器的采样频率与Z轴的运动速度,实现叶片型面的快速扫描。利用逆向工程软件对点云数据进行降噪、曲率采样等处理,重构出了叶片的三维形貌。重构方案可广泛应用于叶片加工、修复、检测等领域。
程伟华[6]（2021）在《航空发动机叶片在机检测与几何自适应磨削加工方法》文中研究指明叶片作为航空发动机的关键零部件,其加工质量对发动机工作效率和性能有着重要影响,严重时会导致发动机出现致命故障。为了提高叶片表面质量,通常采用砂带磨削作为叶片的精加工工序。但是砂带磨削采用软质轮形磨具,磨削过程中砂带与叶片处于弹性接触状态,无法通过准确的刀具位置控制来实现材料的精准去除。因此传统砂带磨削抛光工艺主要用于提高叶片表面质量,难以可靠保证叶片型面精度及其一致性,不能满足新型航空发动机对叶片高质量、批量化生产的需求。本文针对目前叶片砂带磨削加工过程中型面精度无法准确控制的问题,提出了基于坐标测量的叶片几何偏差自适应数控砂带磨削加工方法,即采用在机测量—几何偏差模型建立—材料去除预估模型构建—自适应磨削加工一体化技术路线。论文开展的主要研究工作如下:首先,搭建叶片在机检测整体方案,对比标定球标定和标准圆柱标定两种方法的基础上提出标准圆柱对称角度的两次标定,完成测头高精度标定。采用六点迭代方法建立测量坐标系,并通过与三坐标测量坐标系建立的过程与结果对比,验证了通过迭代法建立在机检测测量坐标系的准确性。其次,通过等高法规划测量截面线,在此基础上采用弦高法自适应生成合理排布的测量坐标点,并利用链表插入方法优化测点的排序。研究测量数据处理方法包括测头半径补偿和测量数据正确排序,且根据测量结果运用迭代最近点（ICP）最优匹配算法进行测量数据点集与理论模型的最佳拟合。然后,研究叶片几何偏差自适应砂带磨削加工方法,针对叶片型面表面磨削余量分布不均的问题,提出了基于参数化材料去除预估模型的自适应刀路规划及工艺参数控制方法。通过正交实验法在典型砂带磨削工艺参数范围内进行叶片砂带磨削材料去除量测试实验,并分析各工艺参数对叶片材料去除量的影响。最后建立了叶片材料去除量预估模型,再通过测试数据验证预估模型的精度。最后,开展基于坐标测量的叶片自适应砂带磨削方法的工程应用。将上述研究的方法和关键技术进行集成,开发叶片在机检测与自适应砂带磨削软件系统统,并将该软件系统应用于叶片数控砂带磨床开展某种型号叶片的自适应磨削实验。实验结果表明本文研究的叶片自适应数控砂带磨削方法能够较好保证叶片轮廓精度。
刘盼[7]（2021）在《点激光在机测量电力机械设备平面度关键技术研究》文中指出当前的电力机械设备现场测量难度大、效率低,仍以手工测量结合数控加工的方式检修为主。点激光光源具有方向性好、精度稳定的特点,基于激光三角法测量原理研发的激光传感器是当前非接触式测量研究领域的重点。同时,点激光在机测量获取数据为激光信号形式,因此会存在入射角度、平面颜色、平面材料、曝光时间、机械振动等因素干扰,直接使用未经调优的激光测量设备和未经数据处理的点云数据会带来严重的计算误差。同时,点激光传感器获取得到的点云数据量庞大,其中包含着大量劣质信息,直接进行数据处理计算会浪费计算资源且计算结果存在偏差。因此,本文为了解决以上难题,以推力瓦块合金表面为研究对象,展开了点激光测量电力机械设备的结构设计、点云平面度误差评定、点云平面度误差修正等关键技术研究。针对在机测量系统的结构设计需求,基于机械设计基本原理设计了机电控制模块、动力机械模块、激光测量模块三个部分。首先,基于89c51单片机开发了机电控制模块;接着,结合步进电机与滑台设计了动力机械模块;最后基于点激光传感器和数据处理算法设计了激光测量模块,三个模块联动实现点激光测量系统在机测量需求。针对适用于点激光测量的平面度误差评定算法问题,依次推导了平面度误差评定的智能算法（遗传算法、粒子群算法）、几何算法（凸包理论）、数值算法（最大直线度评定法、对角线评定法、三点评定法、最小区域评定法、最小二乘评定法）,最后进行实验对比分析,择优选择最小二乘评定法进行平面度误差计算。针对点激光测量的平面度误差修正问题,对误差进行溯源,实验论证了入射角度、平面颜色、平面材料、曝光时间这几个影响因素。针对可控因素中的入射角度影响因素提出中心度矫正数学模型;针对传感器内部精度问题进行精度校准实验,验证本文所选激光传感器的可用性;针对机械振动等外部因素造成的数据波动建立数据精简算法、组合滤波算法,实验验证了所提出精简算法与滤波算法的可行性。最后为了验证本文所建立点激光电力机械设备在机测量系统的可行性,基于python与My SQL开发了数据处理程序,实现数据处理、数据库管理、数据可视化,平面度误差计算等功能,进行综合实验。根据本文研究成果进行推力瓦块合金表面平面度计算,最后与三坐标测量机所测量的标准数据进行对比,结果表明本文研究内容切实可行,为后续研究提供了思路。
王晨[8]（2020）在《车灯灯壳注塑零件CMM/CAD研究》文中认为随着我国制造业对机械产品的质量要求越来越高,三坐标测量机已经是机械加工制造企业不可缺少的质量检测仪器。如何完全发挥三坐标测量机（Coordinate measuring machine）的工作性能,使其工作时达到最高测量精度和最快采样速度,是产品质量检测技术研究的重点难点。针对该问题,本文将以车灯灯壳实物为例,使用海克斯康桥式三坐标测量机研究CMM/CAD技术,设计一套关于提升检测精度、检测速度和快速逆向造型的方法。具体的研究工作内容如下:1、规划车灯灯壳的CMM测量路径。引入多色集合理论,车灯灯壳按照平面、圆、圆柱、平面划分54个特征,将探针类型、测量方向、安全平面作为车灯灯壳特征的个人颜色,进行个人颜色的逻辑加法运算,建立待测特征集合统一颜色模型。对车灯灯壳的表面特征使用最小生成树kruskal算法,计算最短测量路径。在测量路径规划过程中,设计安全平面、移动点和测头回退距离,达到测量路径碰撞与规避的目的。2、利用正交试验法结合CMM测头校验研究影响测量精度的各误差因素。利用三坐标测量机测头校验的超差结果作为正交实验的试验指标,根据环境温度、测杆长度、测球直径、测量速度,设计4因素4水平正交试验,利用极差分析的评价方法优化控制误差因素,计算误差因素大小的排序:环境温度>测针直径>加长杆长度>触测速度。因此,日常的实验中需要控制测量室环境温度,保证恒温20℃。3、利用多色集合理论划分车灯灯壳集合颜色结果,研究车灯灯壳的无数模CMM手动采样,内容包括:车灯灯壳的装夹、3-2-1法建坐标系、灯壳特征数据的采样。利用第一次采样的数据进行车灯灯壳的第一次CAD逆向造型。4、利用第一次CAD逆向造型数模,进行车灯灯壳第二次采样,建立最佳拟合坐标系,优化采样策略。利用第二次CMM采样数据,研究提升造型精度的方法,优化车灯灯壳逆向造型。利用三坐标测量机应用规划的最短测量路径,验证并评价CAD优化后的造型结果。本文在国内外CMM研究现状基础上,结合实际测量实验,研究CMM误差因素、规划测量路径,最终CAD造型误差在?0.05mm内,证明本文方法的可靠性。
汪政[9]（2020）在《基于双目视觉的工件尺寸在机测量》文中指出在“智能制造”时代要求下,采用基于机器视觉的测量技术实现金属工件在机测量,对提高检测效率、加工效率和精度具有重要的实际应用价值。在目前的加工过程中,对工件进行测量时需拆卸工件并二次装夹和重定位,会出现人工测量尺寸效率和精度较低等问题,所以目前的人工测量尺寸不能较好且高效率地完成测量任务。在高新技术产业不断发展的今天,企业需要一种对工件尺寸实时在机测量的方法,并需准确地测量出关键尺寸。机器视觉技术发展迅速,不同的生产领域正广泛应用视觉测量技术。视觉测量技术具有非接触不损伤工件表面、测量较快、精度较好等优势,可为非接触式在机测量提供技术支持。本论文基于双目视觉测量技术,根据在机测量环境和金属工件尺寸的特点,对图像采集、双目视觉测量系统标定、工件图像高光处理、立体匹配等重要方法进行了研究,搭建了基于机床的在机测量平台,实现了对金属工件关键尺寸的在机测量。首先依据双目视觉测量系统和所测工件尺寸的特点,对测量平台硬件进行选型,包括相机镜头,相机支架,相机固定板和数据线,并搭建了非在机测量平台。然后介绍了基于张正友平面标定法的双目视觉测量系统标定,并进行标定实验,获取系统的内外参数,实验表明标定结果准确性较好。在图像处理方面,针对高反射率工件因光照分布不均匀等因素产生高光区域,影响对工件图像的特征提取和立体匹配的问题,提出了一种基于PSO-OTSU算法的金属工件高光处理方法,实验表明此方法可有效降低高光区域对后续图像处理的影响。在立体匹配算法方面,提出了基于极线校正的改进特征点匹配算法,主要包括极线校正,特征点提取,匹配搜索和误匹配优化等部分。实验结果对比表明此算法可获取较多的特征点匹配对坐标,为后续特征点三维坐标计算提供数据。基于以上研究,根据被测工件的加工工艺和机床的特点,搭建了基于双目视觉的在机测量平台。同时研究了特征点的三维坐标和工件尺寸的计算方法,并将所测结果与三坐标测量机所测结果进行了对比分析,判断影响测量精度的因素,并进行了实验验证,为后续控制误差提供依据。通过分析多次重复实验和对比实验的测量结果,表明了所研究的视觉测量系统可较好地计算出金属工件尺寸,实现工件尺寸的在机测量。
赵燎[10]（2020）在《基于CMM的整体叶盘测量系统研究》文中研究指明航空发动机被誉为“现代工业皇冠上的明珠”。整体叶盘因其具有质量小、推重比大的优点被广泛地应用于先进的航空发动机。整体叶盘作为航空发动机的关键零部件,其制造精度与发动机的性能息息相关。由于整体叶盘结构复杂,对制造及测量的精度要求又非常高,因此其测量难度很大。实现整体叶盘高效率,高精度的测量对提高整体叶盘生产效率的具有十分重要的作用。但是整体叶盘测量的关键技术主要掌握在国外厂家手中,其测量设备相当昂贵,且对我国市场实行垄断政策。另外,各厂家对整体叶盘的评价方式不统一,测量评价参数混乱。针对上述问题,本文开发了一种适用于整体叶盘测量的高性价比测量系统,并对测量过程中出现的误差补偿,测点采样分布及轨迹规划,测头角度规划,质量评价等关键问题展开一系列研究,本文的主要内容包括:（1）根据整体叶盘的测量特点,设计整体叶盘测量系统的整体机械结构,将两个转动自由度分别分配到测头座及叶盘转台支座上。采用高精度分度盘作为测头底座,以增加测头在A轴方向的自由度。设计具有通用叶盘夹具的立式转台支座,能够适应不同整体叶盘的装夹。采用高分辨率直驱电机作为转台的分度装置。分析测量系统各项几何误差的产生机理,研究误差建模及误差补偿方法,最后提出测量系统的整体误差补偿模型,并对系统进行误差补偿。（2）根据整体叶盘的测量需求,并结合叶片设计的原理,提出一种基于弦高差法和粒子群算法的叶片测量点采样方法,以实现测量采样点在叶片上的自适应分布。根据整体叶盘的结构特点提出了一种测头位姿规划方法,能够依据整体叶盘的结构特点,将测头位姿计算从三维空间转换到二维平面。根据整体叶盘的测量需求,结合叶片的测量特征,提出整体叶盘的评价方法。（3）开发一个专门用于整体叶盘快速测量的测控系统。该系统能够基于整体叶盘的CAD模型,生成自适应测量采样点的坐标及各采样点的测头位姿角度,规划出最优的测量路径,实现整体叶盘快速无干涉的测量。最后开展整体叶盘测量验证实验。
二、三坐标测量机的矢量检测功能及其应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、三坐标测量机的矢量检测功能及其应用（论文提纲范文）
（1）汽轮机叶片现场激光测量关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 汽轮机叶片三维测量方法 |
| 1.2.1 三坐标测量法 |
| 1.2.2 激光三角法 |
| 1.3 基于激光传感器的测量技术研究现状 |
| 1.3.1 汽轮机叶片测量技术研究现状 |
| 1.3.2 叶片激光测量技术研究现状 |
| 1.4 课题研究目的与意义 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 测量机总体结构设计和激光测量系统设计与分析 |
| 2.1 测量机的机械结构设计 |
| 2.2 测量系统结构设计 |
| 2.3 系统的测控原理与操作过程 |
| 2.4 激光测量系统设计与分析 |
| 2.4.1 激光传感器测量原理 |
| 2.4.2 激光位移传感器选型 |
| 2.4.3 激光位移传感器夹具的设计 |
| 2.4.4 激光测量数据采集系统软件开发 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 测量机的搭建和运动测试实验 |
| 3.1 精密定位系统 |
| 3.2 位移检测系统 |
| 3.3 运动控制系统 |
| 3.3.1 运动控制系统硬件设计 |
| 3.3.2 控制系统的软件 |
| 3.3.3 汽轮机叶片现场型激光测量实验平台搭建 |
| 3.4 运动系统实验 |
| 3.4.1 运动精度和平稳性实验 |
| 3.4.2 测量重复性实验 |
| 3.5 误差分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于ANSYS的测量机有限元仿真分析与实验验证 |
| 4.1 有限元模型的建立 |
| 4.1.1 三维模型的简化与建立 |
| 4.1.2 零件材料属性的设定 |
| 4.1.3 网格划分 |
| 4.1.4 施加约束、接触 |
| 4.2 仿真结果分析 |
| 4.2.1 重力作用下仿真分析 |
| 4.2.2 Y轴刚性仿真分析 |
| 4.3 实验验证 |
| 4.3.1 实验原理分析 |
| 4.3.2 实验步骤 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 测量机误差分析和误差补偿模型建立 |
| 5.1 机构误差的分析 |
| 5.2 误差补偿模型的意义 |
| 5.3 误差补偿模型的建立 |
| 5.3.1 坐标系的平移和旋转 |
| 5.3.2 刚体模型的推导 |
| 5.4 附带函数的推导 |
| 5.5 误差测量 |
| 5.5.1 误差测量分析 |
| 5.5.2 附带函数的计算 |
| 5.5.3 含附带函数误差的计算 |
| 5.6 误差补偿效果验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 课题工作总结 |
| 6.2 课题主要创新点 |
| 6.3 课题不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（2）基于单目视觉的光笔式三坐标测量系统测量精度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 传统的三坐标测量机 |
| 1.2.2 光笔式三坐标测量系统 |
| 1.3 课题来源及研究意义 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 论文主要内容和论文框架 |
| 1.4.1 论文内容 |
| 1.4.2 论文框架 |
| 第2章 光笔式三坐标测量系统的硬件研究与模型分析 |
| 2.1 测量系统硬件构成及测量原理 |
| 2.1.1 测量系统的硬件构成 |
| 2.1.2 测量系统的测量原理 |
| 2.2 摄像机的选取 |
| 2.3 光笔设计 |
| 2.3.1 光笔结构设计 |
| 2.3.2 光笔特征点设计 |
| 2.3.3 光笔测头选取 |
| 2.4 测量系统模型 |
| 2.4.1 PnP问题概述 |
| 2.4.2 系统坐标系 |
| 2.4.3 测量系统模型的建立与求解 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 特征点的中心定位与物像匹配 |
| 3.1 图像获取 |
| 3.2 特征点的提取 |
| 3.2.1 阈值分割法提取感兴趣区域 |
| 3.2.2 最大类间方差法 |
| 3.3 高斯曲面拟合中心定位 |
| 3.3.1 最小二乘法拟合高斯曲面 |
| 3.3.2 QR分解法求解方程最小二乘解 |
| 3.4 特征点物像匹配 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 光笔式三坐标测量系统的标定 |
| 4.1 摄像机标定 |
| 4.1.1 摄像机模型 |
| 4.1.2 基于二维平面靶标的摄像机标定方法 |
| 4.1.3 摄像机参数优化 |
| 4.2 光笔特征点标定 |
| 4.3 光笔测头标定 |
| 4.3.1 光笔测头标定方法 |
| 4.3.2 测头标定算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 光笔式三坐标测量系统实验与分析 |
| 5.1 重复性实验 |
| 5.1.1 基于不同距离的重复性测量 |
| 5.1.2 基于不同方位的重复性测量 |
| 5.2 测量对比实验 |
| 5.3 误差分析 |
| 5.3.1 系统硬件的误差分析及改进措施 |
| 5.3.2 系统算法的误差分析及改进措施 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、参与科研项目 |
（3）自驱动关节臂坐标测量机标定方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 自驱动关节臂坐标测量机研究背景 |
| 1.2 关节臂坐标测量机国内外研究现状 |
| 1.3 激光跟踪仪国内外研究现状 |
| 1.4 课题来源、研究目的和意义及主要内容 |
| 第二章 自驱动关节臂坐标测量机运动学模型 |
| 2.1 自驱动关节臂坐标测量机的机械结构 |
| 2.2 自驱动关节臂坐标测量机的数学基础 |
| 2.2.1 空间描述 |
| 2.2.2 坐标变换 |
| 2.3 自驱动关节臂坐标测量机的运动学模型 |
| 2.3.1 DH矩阵 |
| 2.3.2 DH模型描述 |
| 2.3.3 运动学建模 |
| 2.3.4 运动学模型验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 自驱动关节臂坐标测量机误差标定模型及标定算法 |
| 3.1 自驱动关节臂坐标测量机的主要误差来源 |
| 3.2 基于激光跟踪仪基准的位置误差模型及标定算法 |
| 3.2.1 基于位置误差的标定模型 |
| 3.2.2 线性最小二乘算法 |
| 3.2.3 Levenberg-Marquarelt算法 |
| 3.2.4 遗传非线性规划算法 |
| 3.3 基于激光跟踪仪基准的距离误差模型及标定算法 |
| 3.3.1 基于距离误差的标定模型 |
| 3.3.2 距离误差模型下的Levenberg-Marquarel算法 |
| 3.3.3 距离误差模型下的遗传非线性规划算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于激光跟踪仪标定系统的结构参数标定实验 |
| 4.1 基于激光跟踪仪的标定实验系统 |
| 4.1.1 激光跟踪仪光路及测量原理 |
| 4.1.2 基于激光跟踪仪的标定实验系统搭建 |
| 4.2 标定程序设计 |
| 4.2.1 程序设计方案 |
| 4.2.2 程序界面设计 |
| 4.3 结构参数标定实验 |
| 4.3.1 标定数据采集 |
| 4.3.2 标定结果及分析 |
| 4.4 自驱动关节臂坐标测量机精度实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（4）机匣深腔流道的在线自动检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景、意义及来源 |
| 1.1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.2 课题来源 |
| 1.2 自动检测技术研究现状 |
| 1.2.1 自动检测发展概况 |
| 1.2.2 表面质量及轮廓度检测技术综述 |
| 1.3 图像处理技术研究现状 |
| 1.3.1 数字式仪表识别技术 |
| 1.3.2 指针式仪表识别技术 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 被测流道加工表面的测量特征分析 |
| 2.1 被测件结构及加工工艺特点 |
| 2.2 曲面测量点分布与路径优化 |
| 2.2.1 基于平均曲率的测点分布原则 |
| 2.2.2 测点轨迹优化模型 |
| 2.3 测点规划与轨迹仿真实验 |
| 2.3.1 测点规划 |
| 2.3.2 测量轨迹仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 流道表面自动检测装置的设计与搭建 |
| 3.1 自动检测装置总体设计 |
| 3.1.1 装置总体设计目标 |
| 3.1.2 装置整体架构 |
| 3.2 自动检测装置的机械结构设计 |
| 3.2.1 量表及图像采集装置的选取 |
| 3.2.2 表杆及测头的设计 |
| 3.2.3 夹具设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于图像识别技术的自动检测装置软件系统的开发 |
| 4.1 数字识别机器学习理论研究 |
| 4.1.1 支撑向量机 |
| 4.1.2 目标边缘检测及实例分割 |
| 4.2 基于SVM的LCD数显屏数字识别实验 |
| 4.2.1 边缘检测算法对比实验及优化 |
| 4.2.2 目标检测及特征提取 |
| 4.2.3 SVM训练样本 |
| 4.2.4 实验结果 |
| 4.3 基于图像处理的指针表盘读数识别方法 |
| 4.3.1 图像处理的几种方法 |
| 4.3.2 基于图像处理的指针表盘识别实验 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 自动检测系统的试验验证 |
| 5.1 曲面轮廓度误差 |
| 5.1.1 轮廓度与公差带 |
| 5.1.2 轮廓度误差评定理论 |
| 5.2 测量不确定度 |
| 5.2.1 测量不确定度的来源 |
| 5.2.2 测量不确定度的评定方法 |
| 5.3 检测系统测试实验设计与实验步骤 |
| 5.3.1 实验设备与实验材料 |
| 5.3.2 系统的校准与补偿 |
| 5.3.3 测试实验方案设计 |
| 5.4 实验结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 攻读学位期间的学术成果 |
（5）基于线结构光的叶片型面轮廓检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 叶片检测的常用方法 |
| 1.2.1 标准样板法 |
| 1.2.2 三坐标测量法 |
| 1.2.3 结构光测量法 |
| 1.3 叶片光学检测的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 2 基于线结构光的叶片检测平台设计 |
| 2.1 线结构光测量原理 |
| 2.2 叶片检测平台的结构设计 |
| 2.3 叶片检测平台的主要零部件选型 |
| 2.3.1 平台运动部件的选型 |
| 2.3.2 线结构光传感器的选型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 线结构光传感器与叶片位姿的标定与校准 |
| 3.1 线结构光传感器位姿校准 |
| 3.1.1 基于倾角传感器的俯仰角与自转角校准 |
| 3.1.2 基于标定块的旋进角校准 |
| 3.2 基于榫头基准面的叶片位姿校准 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 检测平台几何误差模型与传感器测量误差分析 |
| 4.1 运动系统几何误差建模 |
| 4.1.1 运动系统误差源分析 |
| 4.1.2 多体系统理论分析 |
| 4.1.3 基于多体系统的几何误差模型 |
| 4.2 运动系统几何误差辨识 |
| 4.3 线结构光传感器测量误差分析 |
| 4.3.1 表面粗糙度对测量结果的影响 |
| 4.3.2 测量距离对测量结果的影响 |
| 4.3.3 入射角度对测量结果的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 叶片型面轮廓测量与评价 |
| 5.1 目标截面高度位置的确定 |
| 5.2 基于标准圆柱体的轮廓数据采集 |
| 5.3 测量数据的点云配准与轮廓度偏差 |
| 5.3.1 测量点云与理论点云的配准 |
| 5.3.2 测量数据的轮廓度偏差提取 |
| 5.4 叶片型面的主要特征参数定义 |
| 5.5 某型号叶片的检测结果对比与分析 |
| 5.5.1 待测叶片的轮廓度偏差结果 |
| 5.5.2 待测叶片的主要特征参数对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 叶片三维形貌的快速扫描与重构 |
| 6.1 叶片型面的快速扫描方案 |
| 6.2 扫描数据的预处理 |
| 6.3 三维形貌的重构 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（6）航空发动机叶片在机检测与几何自适应磨削加工方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题的研究背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.3.1 叶片在机检测技术研究现状 |
| 1.3.2 叶片磨削加工技术研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 2 航空发动机叶片在机检测总体方案构建 |
| 2.1 叶片在机检测系统总体方案构建 |
| 2.1.1 在机检测系统组成 |
| 2.1.2 在机检测系统工作原理 |
| 2.2 测头标定 |
| 2.2.1 标定球标定原理 |
| 2.2.2 标准圆柱标定方法 |
| 2.3 测量坐标系的建立 |
| 2.3.1 测量坐标系建立原理 |
| 2.3.2 测量坐标系建立实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 叶片在机测量路径规划与数据处理 |
| 3.1 曲面测量的截面线生成 |
| 3.1.1 叶片测量截面线创建方法 |
| 3.1.2 基于截面线曲率变化的采样点自适应生成方法 |
| 3.2 叶片在机测量路径规划 |
| 3.2.1 采样点优化排序 |
| 3.2.2 测量路径规划 |
| 3.3 测量数据处理 |
| 3.3.1 检测过程测点法向矢量求取 |
| 3.3.2 测头半径补偿 |
| 3.3.3 测量数据排序 |
| 3.3.4 测量点集与理论截面线的优化匹配算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 航空发动机叶片几何偏差自适应磨削加工方法 |
| 4.1 叶片几何偏差自适应磨削工艺方案设计 |
| 4.2 叶片型面加工余量计算 |
| 4.2.1 叶片型面加工余量计算思路 |
| 4.2.2 测量数据与设计模型配准 |
| 4.2.3 叶片型面加工余量计算 |
| 4.3 叶片砂带磨削材料去除量估计模型建立 |
| 4.4 叶片几何自适应磨削加工轨迹规划 |
| 4.4.1 叶片数控砂带磨削轨迹规划 |
| 4.4.2 自适应加工原理与方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于坐标测量的叶片自适应磨削方法验证与应用 |
| 5.1 叶片在机检测软件系统的开发 |
| 5.1.1 软件系统介绍 |
| 5.1.2 软件系统主要功能模块 |
| 5.2 叶片在机检测实例 |
| 5.2.1 在机检测和三坐标测量机对比方法 |
| 5.2.2 测量标准块实验 |
| 5.2.3 叶片变形检测方法 |
| 5.2.4 叶片在机检测实验 |
| 5.3 叶片几何偏差自适应磨削方法验证与应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（7）点激光在机测量电力机械设备平面度关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 平面度测量相关技术 |
| 1.2.1 接触式测量方式 |
| 1.2.2 非接触式测量方式 |
| 1.3 国内外研究概况 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 2 平面度测量方案设计 |
| 2.0 引言 |
| 2.1 测量方案规划 |
| 2.2 机电控制模块 |
| 2.2.1 技术特点 |
| 2.2.2 参数设置 |
| 2.2.3 输入输出配置 |
| 2.2.4 程序编写流程 |
| 2.3 动力机械模块 |
| 2.4 激光测量模块 |
| 2.4.1 激光三角法综述 |
| 2.4.2 激光位移传感器选择 |
| 2.4.3 激光测量信号处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 平面度误差评定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 测量点的选择 |
| 3.3 平面度误差评定算法 |
| 3.3.1 智能算法 |
| 3.3.2 几何算法 |
| 3.3.3 数值算法 |
| 3.4 评定算法比较实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 平面度误差修正 |
| 4.0 引言 |
| 4.1 误差溯源 |
| 4.1.1 入射角度 |
| 4.1.2 平面颜色 |
| 4.1.3 平面材料 |
| 4.1.4 环境亮度 |
| 4.1.5 曝光时间 |
| 4.2 激光束方向矫正 |
| 4.3 精度校准 |
| 4.4 数据处理 |
| 4.4.1 点云精简 |
| 4.4.2 点云滤波 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 测量系统设计与综合实验 |
| 5.0 引言 |
| 5.1 系统设计 |
| 5.1.1 系统框架 |
| 5.1.2 数据库设计 |
| 5.1.3 数据可视化 |
| 5.2 综合实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）车灯灯壳注塑零件CMM/CAD研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 CMM介绍 |
| 1.2.1 主机介绍 |
| 1.2.2 PC-DIMS介绍 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.4 CMM在逆向过程中存在的主要问题 |
| 1.5 论文的研究意义和主要内容 |
| 1.6 论文的研究思路及创新点 |
| 第2章 基于多色集合理论的灯壳特征划分 |
| 2.1 多色集合理论 |
| 2.1.1 多色集合理论模型 |
| 2.1.2 多色集合理论逻辑运算 |
| 2.1.3 车灯灯壳特征划分 |
| 2.2 多色集合理论个人颜色建模 |
| 2.2.1 测针类型的建模 |
| 2.2.2 测座角度方向的建模 |
| 2.2.3 安全平面的建模 |
| 2.3 多色集合理论统一颜色建模 |
| 2.3.1 统一颜色模型理论 |
| 2.3.2 建立统一颜色模型 |
| 2.4 本章总结 |
| 第3章 基于最小生成树的测量路径规划 |
| 3.1 最小生成树概念 |
| 3.2 Kruskal算法 |
| 3.2.1 等价类与并查集 |
| 3.2.2 Kruskal算法实现 |
| 3.3 采样碰撞检查和规避 |
| 3.3.1 碰撞检查和规避原理 |
| 3.3.2 PC-DMIS碰撞规避方法 |
| 3.4 路径规划结果 |
| 3.5 本章总结 |
| 第4章 CMM误差因素分析及控制 |
| 4.1 测头校验 |
| 4.1.1 测头类型 |
| 4.1.2 测头校验目的及原理 |
| 4.1.3 测头半径补偿 |
| 4.2 误差来源分析 |
| 4.3 正交试验 |
| 4.3.1 正交试验设计 |
| 4.3.2 极差分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 第5章 CMM手动采样特征及初次CAD造型 |
| 5.1 车灯壳的装夹固定 |
| 5.1.1 装夹固定的目的和基本原则 |
| 5.1.2 车灯装夹方案 |
| 5.2 建立3-2-1法坐标系 |
| 5.2.1 坐标系转换原理 |
| 5.2.2 建立坐标系方法 |
| 5.3 特征采样 |
| 5.3.1 平面特征拟合原理 |
| 5.3.2 平面特征采样 |
| 5.3.3 圆特征拟合原理 |
| 5.3.4 圆与圆柱特征采样 |
| 5.4 非曲面特征实体建模 |
| 5.4.1 草图设计 |
| 5.4.2 拉伸建模 |
| 5.4.3 造型约束 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 CMM自动采样特征及CAD造型优化 |
| 6.1 建立最佳拟合坐标系 |
| 6.1.1 最佳拟合坐标系原理 |
| 6.1.2 建立最佳拟合法的相关步骤 |
| 6.2 曲面扫描采样 |
| 6.2.1 基于形状特征的等距采样规划 |
| 6.2.2 曲面扫描采样方法 |
| 6.3 采样策略优化 |
| 6.3.1 曲面点的矢量方向优化 |
| 6.3.2 通过样例点优化特征矢量方向 |
| 6.4 CAD造型 |
| 6.4.1 构建曲线 |
| 6.4.2 构造曲面 |
| 6.4.3 车灯灯壳造型优化 |
| 6.5 CAD造型结果评价 |
| 6.5.1 尺寸误差评价 |
| 6.5.2 形位公差评价 |
| 6.6 本章总结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录一:攻读学位期间的科研成果与奖励 |
| 附录二:待测车灯灯壳特征-测头测针类型 |
| 附录三:待测车灯灯壳特征-测座角度方向类型 |
| 附录四:待测车灯灯壳特征-安全平面类型 |
| 附录五:CAD优化前造型误差特征位置误差 |
| 附录六:CAD优化后造型误差特征位置误差 |
| 附录七:优化后特征矢量 |
（9）基于双目视觉的工件尺寸在机测量（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 双目视觉测量的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第二章 双目视觉测量平台设计与标定 |
| 2.1 双目视觉测量平台设计 |
| 2.1.1 双目视觉测量原理 |
| 2.1.2 测量平台的硬件选择 |
| 2.1.3 非在机测量平台设计 |
| 2.1.4 测量系统功能设计 |
| 2.2 双目视觉测量系统标定 |
| 2.2.1 摄像机成像模型 |
| 2.2.2 摄像机标定方法 |
| 2.2.3 标定实验及误差分析 |
| 本章小结 |
| 第三章 金属工件图像的高光消除 |
| 3.1 图像高光消除常用方法 |
| 3.1.1 图像高光概述 |
| 3.1.2 图像高光消除常用算法 |
| 3.2 基于PSO-OTSU算法的金属工件高光处理 |
| 3.2.1 基于PSO-OTSU算法的高光区域提取 |
| 3.2.2 基于直方图规定法的高光区域消除 |
| 3.2.3 融合处理后的高光与非高光区域 |
| 本章小结 |
| 第四章 金属工件图像的特征提取与立体匹配 |
| 4.1 图像立体匹配基本理论 |
| 4.1.1 常用立体匹配方法介绍 |
| 4.1.2 立体匹配方法常用约束 |
| 4.2 图像特征提取方法 |
| 4.2.1 角点特征提取 |
| 4.2.2 边缘特征提取 |
| 4.3 基于极线校正的改进特征点匹配算法 |
| 4.3.1 算法介绍 |
| 4.3.2 算法流程 |
| 4.3.3 实验结果对比 |
| 本章小结 |
| 第五章 工件在机三维测量实验 |
| 5.1 金属工件在机测量平台搭建 |
| 5.1.1 被测工件与加工工艺 |
| 5.1.2 机床选择与平台搭建 |
| 5.2 金属工件在机测量实验 |
| 5.2.1 在机测量尺寸计算方法 |
| 5.2.2 在机测量实验结果 |
| 5.2.3 实验结果误差分析 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）基于CMM的整体叶盘测量系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 整体叶盘三坐标测量系统相关技术研究现状 |
| 1.2.1 测量系统误差补偿研究现状 |
| 1.2.2 测量点测头位姿计算方法研究现状 |
| 1.2.3 整体叶盘测量路径规划研究现状 |
| 1.2.4 叶盘测量评价标准国内外现状 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第二章 叶盘测量系统设计与系统误差分析 |
| 2.1 整体叶盘测量系统设计 |
| 2.1.1 测量系统总体结构设计 |
| 2.1.2 测头结构设计 |
| 2.1.3 转台支座及夹具设计 |
| 2.2 几何误差来源及理论分析 |
| 2.2.1 整体叶盘测量系统几何误差来源分析 |
| 2.2.2 测量系统几何误差补偿理论研究 |
| 2.3 整体叶盘测量系统几何误差测量 |
| 2.3.1 三坐标测量机的几何误差测量 |
| 2.3.2 测头灵敏度的测量 |
| 2.4 误差补偿控制模块开发及实验验证 |
| 2.4.1 误差补偿控制模块开发 |
| 2.4.2 测量系统测量精度验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 整体叶盘测量规划与评价方法研究 |
| 3.1 测量采样点分布算法 |
| 3.1.1 截面型线自适应规划方法 |
| 3.1.2 基于改进粒子群算法的测量采样点分布策略 |
| 3.2 测头位姿规划及测量路径规划技术 |
| 3.2.1 测头可达锥理论概述 |
| 3.2.2 测头位姿计算方法 |
| 3.2.3 整体叶盘检测路径规划 |
| 3.3 整体叶盘质量评定方法研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 测量系统开发及验证 |
| 4.1 整体叶盘测量系统总体结构 |
| 4.1.1 测量系统硬件结构 |
| 4.1.2 测量系统软件系统 |
| 4.2 测量系统软件模块介绍 |
| 4.2.1 模型导入及显示模块 |
| 4.2.2 采样点生成及路径规划模块 |
| 4.2.3 测量控制模块 |
| 4.3 整体叶盘测量系统实验验证 |
| 4.3.1 整体叶盘测量仿真的意义 |
| 4.3.2 整体叶盘测量仿真实验 |
| 4.3.3 整体叶盘测量实验及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作及研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、三坐标测量机的矢量检测功能及其应用（论文参考文献）
- [1]汽轮机叶片现场激光测量关键技术研究[D]. 王溢鸿. 江南大学, 2021(01)
- [2]基于单目视觉的光笔式三坐标测量系统测量精度研究[D]. 毕晓东. 齐鲁工业大学, 2021
- [3]自驱动关节臂坐标测量机标定方法研究[D]. 汪仕铭. 合肥工业大学, 2021(02)
- [4]机匣深腔流道的在线自动检测技术研究[D]. 官业欣. 华东理工大学, 2021(08)
- [5]基于线结构光的叶片型面轮廓检测方法研究[D]. 刘浩浩. 四川大学, 2021(02)
- [6]航空发动机叶片在机检测与几何自适应磨削加工方法[D]. 程伟华. 重庆理工大学, 2021(02)
- [7]点激光在机测量电力机械设备平面度关键技术研究[D]. 刘盼. 沈阳工程学院, 2021(02)
- [8]车灯灯壳注塑零件CMM/CAD研究[D]. 王晨. 湖北工业大学, 2020(03)
- [9]基于双目视觉的工件尺寸在机测量[D]. 汪政. 大连交通大学, 2020(06)
- [10]基于CMM的整体叶盘测量系统研究[D]. 赵燎. 电子科技大学, 2020(01)