[發明專利]三坐標測量機測量平面度的樣本點優化選取方法

有效

• 申請號: 201310221048.0
• 申請日: 2013-06-04
• 公開（公告）號: CN103335626A
• 公開（公告）日: 2013-10-02
• 發明（設計）人: 肯特;杜世昌;王猛;奚立峰
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G01B21/30
• 分類號: G01B21/30;G01B21/20
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 郭國中

技術領域

本發明涉及零件表面平面度測量技術領域，具體地，涉及一種三坐標測量機測量平面度的樣本點優化選取方法。

背景技術

在精密制造過程中，對于零件的尺寸、形位精度要求越來越高。為了能夠對零件尺寸、形位精度進行有效的測量與控制，提高測量結果的準確性與測量過程的效率顯得尤為重要。作為零件重要的形位精度，表面平面度的制造精度要求越來越高，這對平面度的精確測量提出了更高的要求。其中，三坐標測量機是目前工業領域內最為常用的平面度測量設備。影響三坐標測量機測量平面度準確性的主要因素有兩個：一是三坐標測量機本身的測量精度；二是測點樣本選取是否能充分體現平面的實際特征。要得到精確的平面度測量結果，不僅需要測量精度高的測量儀器，也對測量方法尤其是樣本點選取方法提出了更高的要求。因此，作為影響三坐標測量機測量平面度精度與測量效率的主要因素，三坐標測量機測量點選取優化方法研究至關重要。在測量過程中，測量樣本點選取越多，覆蓋范圍越大，所得到的測量結果就越準確，但是考慮到增加樣本點的數量會導致測量時間延長，影響測量效率，所以需要優化測量樣本點的選取來得到較高的測量精度。

已有的技術中，Badar在論文“Intelligent?search-based?selection?of?sample?points?for?straightness?and?flatness?estimation”（《ASME制造科學與工程雜志》2003年第125卷第2期，263-271頁）中提到規劃測量路徑點時應當以最少的測量點保證最優的測量點數據分布，即效率與精度的平衡決策問題，提出針對測量直線度與平面度的三坐標測量機樣本點縮減策略。該方法應用了傳統的禁忌搜索算法和結合了傳統禁忌搜索算法的混合搜索算法對最優測量樣本點進行選取，由于傳統禁忌搜索算法自身對初始解的要求過高，因此在無法提供優秀初始解時不能有效的優化測量樣本點，必須通過人為修正初始解改善樣本點搜索過程精度與效率。

專利號為US20130030773名稱為“COORDINATE?MEASURING?SYSTEM?DATA?REDUCTION”的美國專利，提出的基于零件幾何特征信息與尺寸公差對零件進行分塊分析縮減測量樣本容量的方法，通過對零件CAD模型的預處理與分割，能夠根據幾何特征對零件的測量樣本點進行縮減，對不同的分塊采用不同的樣本縮減方法進行處理。該技術雖然能夠很好的適應不同幾何形狀與尺寸的零件，但是對于不同幾何特征的分塊進行樣本縮減時沒有將測量精度作為優化目標，因此不能保證縮減后的測量樣本達到原始精度，特別是針對同一零件存在多個不同幾何特征分塊的情況時，不能有效地保證測量精度，違背了三坐標測量機樣本點優化選取的目標。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，為了克服三坐標測量機測量零件表面平面度測量點選取方法不能同時滿足測量精度與測量效率的不足，本發明提出了一種三坐標測量機測量平面度的樣本點優化選取方法，該方法是基于改進禁忌搜索算法的三坐標測量機樣本點優化選取方法，以測量精度與樣本容量縮減作為優化目標，首先利用三維高分辨率表面形貌測量技術（水平分辨率可達150μm，垂直分辨率可達1μm）產生的三維高密度點云數據（每平方毫米可達40個測量點）尋找系統誤差模式，選取出更加準確的初始樣本點，解決了一般禁忌搜索算法搜索結果過分依賴于初始解的問題；之后將平面度偏差作為搜索目標，利用改進型禁忌智能搜索算法進行其余的樣本點搜索，選取可以完全表征表面平面度變化的極限樣本點。該方法可以對零件表面進行全局搜索，能夠通過測試少量的樣本點得到高精度的測量結果，實現保證測量精度的前提下縮減樣本容量的目的，此外針對不同生產條件的零件該方法都具有優秀的適應性。

本發明是按照下述技術方案實現的。本發明方法包括下述步驟：

第一步：預檢測

采用三維高分辨率表面形貌測量技術對多件同一生產系統依次生產的零件表面進行測量作為預檢測，得到三維高密度點云數據，以及以彩色表示的表面形貌圖像；

第二步：確定系統誤差模式

根據點云數據與表面形貌圖像，記錄表面高度最高與最低的極限點出現的位置以及出現頻率，統計結果后，出現最高與最低極限點次數較多的位置即是該零件的系統誤差所在位置；在系統誤差所在位置分別選取若干個樣本點作為樣本點集，計算樣本點集內每一樣本點的平面度偏差，將擁有最大平面度偏差的樣本點作為之后搜索過程的初始樣本點；

第三步：設定搜索過程參數