未知曲面的矩形细分自适应测量方法研究

在介绍已知曲面的自适应测量方法的基础上,重点分析了现有未知曲面测量方法的不足,提出了未知曲面自适应测量的矩形细分法,实现测点的自适应分布,并通过仿真分析和实验研究,验证了该方法的有效性,为提高未知曲面的测量精度和效率提供了一种新方法.

基于工业机器人的未知曲面测量算法研究

在装甲装备维修保养作业中,为实现对车辆底盘部分零部件的自动装卸载,首先应解决CAD模型未知的零部件自动扫描测量和模数重建的问题。提出基于工业机器人的非接触自适应测量曲面重建方法。在测量过程中,将激光测距传感器安装于工业机器人法兰并转换坐标,根据被测零部件上的已测点,由提出的曲线圆弧预测自适应算法,得到下一个预测点矢量及测头轨迹点矢量,拟合成B样条曲线,规划合理的测量路径,进而指导工业机器人自动采集被测零部件上的真实三维点。通过仿真和试验结果表明,该方法能够根据此类零部件曲面特征获取采样点,减小了由测量入射角的存在和算法本身缺陷而导致的精度损失,有效地提高了CAD模型未知曲面数字化采样的精度,为模数重建提供了良好的点云数据。

气轮机叶片未知曲面的机器人自动搜寻技术

气轮机叶片淬火时未知曲面的机器人自动搜寻,结合激光非接触检测实现。系统由主控计算机、机器人、等离子淬火焊机、2套叶片定位夹紧装置和激光位移传感器等组成。通过机器人法兰盘中心点与传感器检测点的坐标变换,经寻找叶片淬火区域边点→寻找叶冠淬火区域边点→计算边点坐标→搜寻背部型线→搜寻叶片轨迹型线→计算叶片坐标点等步骤,由主控制器按搜寻空间数据点阵规划机器人作业轨迹。从而实现对未知曲面的自动搜寻。

基于法矢跟踪的人工膝关节测量方法研究

人工膝关节在改善患者关节病情方面有重要的作用,人工膝关节面型偏差会直接影响患者的治疗效果,因此在投入使用之前需要对人工膝关节面型进行高精度评价。人工膝关节面型复杂倾角变化大,并且不同患者的膝关节面型有较大差异,人工膝关节的复杂性和未知性导致其面型的高精度测量较为困难。对此,本文重点提出了一种基于接触式电感直线位移传感器(LVDT)的法矢跟踪测量方法,并搭建了回转扫描测量系统。该方法对已测点进行曲线拟合,预测待测面型的变化趋势,自适应调整LVDT的采样位姿使其近似沿着采样点法矢方向进行测量,实现对大斜率复杂未知曲面的自适应回转测量。通过对标准球的测量实验,标定系统的测量误差为48.21μm左右;并对人工膝关节模型件进行了测量实验,验证了该方法的可行性。

两端吸附式爬壁机器人机械臂运动误差修正算法

为了解决水轮机叶片坑内修焊空间加工作业需求,研制了适用于复杂曲面的两端吸附式爬壁机器人,该机器人由永磁间隙吸附式移动平台、多自由度机械臂(包括3个主动关节和3个被动关节)和永磁间隙吸附式末端作业单元组成。针对给定末端路径,这种结构的机器人需基于局部平面假设来完成主动关节的轨迹生成。但经仿真分析,在1.5m半径外球面上的简化造成的误差达到5mm以上,不满足修焊工艺要求精度。为此,提出在机械臂加工运动过程中,通过Jacobi矩阵将末端作业单元在Descartes坐标系下的误差转换为关节角修正量以完成动态修正的算法。仿真实验表明,该算法可有效降低运动路径误差至1mm以下。