CN107144272A - 一种工件检测路径规划的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种工件检测路径规划的方法,包括如下步骤:解析DXF图纸,提取待检测工件的图元信息,包括弧、圆、椭圆、直线、多段线和标注信息。轮廓等间距分割,利用边缘等间距分割法计算单个采样点位置。路径优化,采用有限散点图的最短路径算法——遗传算法,可在Matlab模拟中得到较优的路径。检测头运动,按照当前图纸与实物的尺寸比率转换得到检测头的实际运动节点坐标,对坐标序列依次调用控制卡指令,检测头必须经过每个采样点。本发明的一种工件检测路径规划的方法,减少人工定位操作,检测精度和效率高。
Description
技术领域
本发明属于机械设备领域,涉及一种工件检测路径规划的方法。
背景技术
工件的每次检测采样,都必须给定检测头的精确坐标位置,否则会导致检测精度较低。另外,考虑到检测效率,必须对路径进行优化,使得空行程最小,否则容易导致检测效率低下。
发明内容
为解决上述问题,本发明提出了一种工件检测路径规划的方法。
一种工件检测路径规划的方法,包括如下步骤:
解析DXF图纸,提取待检测工件的图元信息,包括弧、圆、椭圆、直线、多段线和标注信息。
轮廓等间距分割,利用边缘等间距分割法计算单个采样点位置,因为检测头并不是连续采样,单纯得到图元信息并不能规划出检测头的运动路径,所以需要计算单个采样点位置遗传算法对分割点排序,对所有图元依次分割,生成一系列采样点。
路径优化,考虑到检测效率,必须对路径进行优化,使得空行程最小,采用有限散点图的最短路径算法——遗传算法,可在Matlab模拟中得到较优的路径。
检测头运动,按照当前图纸与实物的尺寸比率转换得到检测头的实际运动节点坐标,对坐标序列依次调用控制卡指令,检测头必须经过每个采样点。
本发明提出一种工件检测路径规划的方法,减少人工定位操作,检测精度和效率高。
附图说明
图1为本发明的一个实施例的结构示意图;
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
一种工件检测路径规划的方法,包括如下步骤:
S1:解析DXF图纸,提取待检测工件的图元信息,包括弧、圆、椭圆、直线、多段线和标注信息。
S2:轮廓等间距分割,利用边缘等间距分割法计算单个采样点位置,因为检测头并不是连续采样,单纯得到图元信息并不能规划出检测头的运动路径,所以需要计算单个采样点位置。
S3:遗传算法对分割点排序,对所有图元依次分割,生成一系列采样点。
S4:路径优化,考虑到检测效率,必须对路径进行优化,使得空行程最小,采用有限散点图的最短路径算法——遗传算法,可在Matlab模拟中得到较优的路径。
S5:检测头运动,按照当前图纸与实物的尺寸比率转换得到检测头的实际运动节点坐标,对坐标序列依次调用控制卡指令,检测头必须经过每个采样点。
应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (1)
1.一种工件检测路径规划的方法,其特征在于,包括如下步骤:
解析DXF图纸,提取待检测工件的图元信息,包括弧、圆、椭圆、直线、多段线和标注信息;
轮廓等间距分割,利用边缘等间距分割法计算单个采样点位置,因为检测头并不是连续采样,单纯得到图元信息并不能规划出检测头的运动路径,所以需要计算单个采样点位置遗传算法对分割点排序,对所有图元依次分割,生成一系列采样点;
路径优化,考虑到检测效率,必须对路径进行优化,使得空行程最小,采用有限散点图的最短路径算法——遗传算法,可在Matlab模拟中得到较优的路径;
检测头运动,按照当前图纸与实物的尺寸比率转换得到检测头的实际运动节点坐标,对坐标序列依次调用控制卡指令,检测头必须经过每个采样点。
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