基于逆向工程的五轴联动激光精密切割方法的研究与应用

因头戴式智能眼镜轻量化、小型化等需求,高分子材料逐步导入应用,但是因注塑过程中模具精度与材料收缩等因素,容易造成零/部件坯料的三维模型与注塑实物尺寸不匹配的问题,从而引起五轴联动激光设备切割眼镜零/部件尺寸超差。针对此问题,借助于ATOS光学扫描仪,分析了注塑产品的三维模型与实物的尺寸误差,通过对注塑产品零/部件进行逆向工程建模,验证了在扫描生成三维模型上提取刀路轨迹进行五轴联动激光切割的可行性,为提高三维模型与注塑实物尺寸不匹配产品的五轴联动激光切割精度提供了一种解决思路。

基于双激光跟踪仪的五轴联动激光机床空间精度检测

五轴联动机床的空间精度是衡量五轴联动机床性能的关键指标,针对五轴联动激光机床在空间精度检测过程中,因受限于五轴联动激光机床的空间结构特点而难以测量的问题,提出基于两台激光跟踪仪对五轴联动激光机床空间精度进行识别与测量的方法。两台跟踪仪分别记录五轴联动激光机床上下两部分运动轨迹,并将轨迹坐标提取出来,再将坐标值根据相同位置进行综合汇总提取,然后通过曲线拟合得到最终合成轨迹,最后用最小二乘法比较设定轨迹与实测拟合轨迹的差值,得到机床的空间轨迹精度。试验测试表明,相较于传统的激光干涉仪或连杆仪的测量方式,通过双激光跟踪仪标定拟合的方式可以更快速有效地得到五轴联动激光机床绕B、C轴进行RTCP联动的精度和空间轨迹精度,并且该方法具有较高的可操作性与重复性。

结合轮廓与形状特征的仿射形状匹配

目的针对仿射变换下形状匹配中存在的描述子对形状的描述能力不足,以及描述子计算耗时大的问题,改进基于所有图像点投影的方法,提出一种利用轮廓计算投影面积的仿射形状匹配算法。方法该算法分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配阶段以CSS角点作为备选特征点,首先统计轮廓投影面积分布作为特征点描述子;然后利用动态规划蚁群算法匹配两幅图片公共特征点序列,并将匹配好的特征点序列记为对应的新特征点;最后采用该新特征点划分目标曲线,得到对应的轮廓曲线;这一阶段的目的是对形状的筛选以及寻找一致的轮廓特征点,同时完成轮廓曲线的划分。精匹配阶段,采用小波仿射不变描述子,对粗匹配阶段匹配代价最小的5%的目标进行对应曲线匹配,得到精匹配阶段的匹配代价,从而实现对仿射目标的识别;精匹配弥补了描述子对轮廓细节描述不足的问题。结果算法的平均检索速度比传统基于形状投影分布描述子提高44. 3%,在MPEG-7图像库上的检索效果为98. 65%,在MPEG-7仿射图像库上的查准率与查全率综合评价指标比传统的基于形状投影分布描述子高3. 1%,比形状上下文高25%。结论本文算法匹配效果好,效率高,抗噪性强,解决了仿射描述子计算速度慢、描述能力不足的问题,能有效地应用于仿射形状匹配与检索领域。