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浙江大学学报(工学版)
浙江大学学报(工学版)
机械与能源工程     
基于视觉测量的沉头孔垂直度检测方法
毕运波, 徐超, 樊新田, 严伟苗
1.浙江大学 机械工程学院 浙江省先进制造技术重点实验室,浙江 杭州 310027
2.西安飞机工业（集团）有限责任公司,陕西 西安 710089
Method of countersink perpendicularity detection using vision measurement
BI Yun bo, XU Chao, Fan Xin tian, YAN Wei miao
1. Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology of Zhejiang Province, College of Mechanical Engineering, Zhejiang;
University, Hangzhou 310027,China;
2. AVIC Xi′an Aircraft Industry（Group） Limited Company, Xi′an 710089, China
 全文: PDF(2422 KB)   HTML
摘要：

为了提高沉头孔垂直度检测精度,实现检测过程自动化,提出一种基于视觉测量的沉头孔垂直度检测方法.该方法通过建立沉头孔平行投影数学计算模型,将三维空间测量问题转换为二维平面测量问题.为减小视觉测量过程中因透视投影产生的计算误差,应用透视几何原理修正计算模型,通过牛顿法求解该模型,分析模型计算精度与窝深、物距之间的关系.最后进行了机器人自动化制孔与视觉测量实验,结果表明,采用该方法所得沉头孔垂直度的平均视觉测量误差约为0.03°.
Abstract:
A new method based on vision measurement was proposed to improve the accuracy and automation of the countersink perpendicularity detection process. Firstly, a mathematics computing model for countersink perpendicularity based on parallel projection was established, which could convert the 3D measurement problem into a 2D problem. Secondly, the perspective geometry theory was applied to correct the calculation model to reduce the error caused by the perspective projection. The Newton iterative algorithm was adopted to solve the nonlinear equation of the calculation model. Finally, the relationship between the algorithm accuracy and the countersink depth as well as the photographic distance was analyzed. A complete experiment was designed for automatical robot-based drilling and vision measurement. Results show that the mean error of the vision-based detection for countersink perpendicularity is about 0.03°with the proposed method.
出版日期: 2017-03-06
CLC:  TP 39  
基金资助:

国家自然科学基金资助项目（51275463，51675479）
作者简介: 毕运波（1979—），男，副教授，从事飞机数字化装配技术等研究. ORCID：0000-0002-6270-3030. E-mail：zjubyb@zju.edu.cn
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引用本文:

毕运波, 徐超, 樊新田, 严伟苗. 基于视觉测量的沉头孔垂直度检测方法[J]. 浙江大学学报(工学版), 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.02.012.

BI Yun bo, XU Chao, Fan Xin tian, YAN Wei miao. Method of countersink perpendicularity detection using vision measurement. JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY (ENGINEERING SCIENCE), 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.02.012.

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