随着计算机、微电子和自动化技术高速发展,制造加工技术已经成为工业现代化的重要衡量指标,在国民经济中扮演着举足轻重的作用,在线检测技术正是其中重要的一项,其在工业检测、逆向工程等领域占有重要地位。目前,国内外很多学者都把目光投向了复杂工件的在线检测,本文以此为背景,以整体式叶轮为在线检测对象,在数据配准、测头“手眼”标定、半径补偿和路径规划等方面进行了研究。
　　首先研究了叶轮CAD模型与实物数据配准问题。目前,很多数据配准算法都是基于图像匹配,图像匹配对二维场景的匹配效果较好,但对于三维场景的匹配就显得有些不适用,对此,提出了一种关于系统辨识的数据配准算法,并给出了配准精度。介绍了一种新的测头“手眼”标定方法。机械臂进行检测时读取的是测头球心的位置,所以必须标定球心与机械臂法兰坐标系的旋转和平移关系。本文采用的是Renishaw接触式测头作为传感器,所有检测的数值都是球心所在位置,必须对测头进行半径补偿,论文从未知曲面和已知曲面两方面分析了测头补偿的方法。路径规划是在线检测系统设计的重要组成部分,本设计的检测对象是叶轮这种结构比较复杂的工件,因此,本系统的路径规划也就相对比较复杂,包括路径控制点的设置,测头姿态自适应选取,机械臂姿态调整,具体路径规划和路径的优化等。本文还分析了在线检测系统各个环节的误差。分析了CAD模型与实物数据配准误差,以及测头“手眼”标定误差。通过叶轮检测实例,系统分析了可能的误差因素,给出了检测系统的整体误差。