CN107687816B - 一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法 - Google Patents
一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107687816B CN107687816B CN201710718764.8A CN201710718764A CN107687816B CN 107687816 B CN107687816 B CN 107687816B CN 201710718764 A CN201710718764 A CN 201710718764A CN 107687816 B CN107687816 B CN 107687816B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point cloud
- fit
- pilot hole
- point
- gap
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000605 extraction Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 53
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 4
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 abstract description 5
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- NQEQTYPJSIEPHW-UHFFFAOYSA-N 1-C-(indol-3-yl)glycerol 3-phosphate Chemical compound C1=CC=C2C(C(O)C(COP(O)(O)=O)O)=CNC2=C1 NQEQTYPJSIEPHW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108010063678 Indole-3-Glycerol-Phosphate Synthase Proteins 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 230000013011 mating Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/14—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring distance or clearance between spaced objects or spaced apertures
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明一种基于点云局部特征提取装配间隙的测量方法属于视觉测量领域,涉及一种基于点云局部特征提取装配间隙的测量方法。该方法首先采用激光结合双目视觉的方式获取装配零件贴合面的点云数据,将其投影到切平面上,并将三维坐标转化为平面二维坐标。再用包围盒法对装配零件点云数据上装配孔进行粗提取,用最小凸边法完成装配孔的精提取;最后将装配零件的装配孔对齐,进行虚拟装配,实现装配零件贴合面装配间隙的测量。该方法克服了现有大型航空构件装配间隙测量过程中由于缺少零件贴合面的装配基准,无法获取准确的装配位置信息,同时逆向重建和虚拟装配的过程存在累计误差,导致装配间隙的测量误差过大等问题,具有广泛的应用前景。
Description
技术领域
本发明属于视觉测量领域,涉及一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法。
背景技术
航空航天零件进行装配的过程中,在翼身对接处、蒙皮与蒙皮之间等部位难免会出现间隙。传统的装配间隙测量方法主要有塞尺检测和人工观测检测等。但这些方法测量效率低,精度差,人工影响大,当装配间隙较小,内部间隙不可达时,无法利用传统方法进行检测。因此需要一种全新的数字化测量方式精确的测量并分析装配间隙。国内外诸多学者开展了结合数字化测量的零件逆向重建虚拟装配技术的研究,如激光跟踪仪在线测量法、iGPS在线测量法、数字照相仪在线测量法等,但目前这些方法操作复杂,对使用者要求较高,测量时间较长。在应用视觉测量技术对大型航空零件进行虚拟装配并测量装配间隙时,由于缺少零件贴合面的装配基准,无法获取准确的装配位置信息,同时逆向重建和虚拟装配的过程存在累计误差,导致装配间隙的测量误差过大。为避免上述问题,本发明提出了一种基于点云局部特征提取的装配间隙测量方法,以实现这类零部构件配合面装配间隙的快速高精度测量。
针对装配间隙的测量方法,中航工业成都飞机工业集团有限责任公司的吴兴江,在《计测技术》2011年第5期,《基于激光的便携式飞机装配接缝质量检测仪及应用》一文中,介绍了一种基于激光的便携式接缝质量检测仪的工作原理及硬件组成。应用激光检测仪对飞机装配接缝进行检测,但检测仪使用范围较小,并且无法获取接缝的测量位置信息。
大连理工大学的刘学术等人,在专利号:201610599026.1,专利《一种复合材料装配间隙补偿试验装置及方法》中提供了一种能够实现对复合材料构件装配间隙补偿的快速、准确测量方法与装置,通过螺杆的旋转实现滑台的直线位移驱动,通过千分尺表头实现对复合材料构件装配界面区域厚度的测量以及对间隙补偿厚度的预设,通过压力传感器实现对滑台压紧力的检测,实现对复合材料装配间隙补偿厚度的精确控制,提高填隙质量,改善后续力学性能试验的可信度。但该方法为接触式测量,当装配间隙较小,内部间隙不可达时难以实现测量目的。
发明内容
本发明为了解决现有大视场下,大型航空构件装配间隙测量过程中的局限性,发明了一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法。其目的是针对在应用视觉测量技术对大型航空零件进行虚拟装配并测量装配间隙时,由于缺少零件贴合面的装配基准,无法获取准确的装配位置信息,同时逆向重建和虚拟装配的过程存在累计误差,导致装配间隙的测量误差过大等问题,通过对获取的三维点云数据进行投影,将三维点转化为投影面上的二维点,用包围盒法分别对装配零件点云数据上装配孔进行粗提取,再用最小凸边法完成装配孔的精提取,最后将装配零件的装配孔对齐,进行虚拟装配,实现装配零件贴合面装配间隙的测量。克服了现有大型航空构件装配间隙测量过程中由于缺少零件贴合面的装配基准,无法获取准确的装配位置信息,同时逆向重建和虚拟装配的过程存在累计误差,导致装配间隙的测量误差过大等问题,具有广泛的应用前景。
本发明采用的技术方案是一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法,其特征是,该方法首先通过激光结合双目视觉的方式,利用左、右摄像机1、2拍摄激光发射器3在被测物5上形成的辅助激光条纹6,获取代表被测物5表面信息的点云数据;其次对获取的被测物点云数据投影到切平面上,并通过坐标转换将三维坐标转化为平面二维坐标;用包围盒法分别对装配零件点云数据上装配孔进行粗提取;再用最小凸边法完成装配孔的精提取;最后将装配零件的装配孔对齐,进行虚拟装配,实现装配零件贴合面装配间隙的测量;方法的具体步骤如下:
第一步,获取点云数据
安装测量设备,打开辅助激光发射器3并照射被测物5,在开始采集之后,打开转台4带动激光发射器3转动,使激光扫描被测物5。然后,整体平移左右摄像机1、2的位置,进行多次拍摄,保证被测物5形面信息的完整性。通过信息采集系统采集到辅助激光光条6图像之后,需要对激光光条6的中心线进行提取,利用光条图像中心灰度重心提取的方法,其公式如下:
其中:,(ui,vi)为第i行光条灰度重心坐标,Iij为第i行第j列灰度值;。通过此方法可以获取辅助激光光条6的特征点二维信息,再结合标定结果以及重建公式,得到边界点和光条中心点在世界坐标系下的三维坐标值,重建公式如下:
其中,假设xi′=(Xi′,Yi′),Xi′,Yi′分别为左摄像机1采集的图像边界点或光条中心点xi'在像面坐标系下的横、纵坐标;xi'′=(Xi'′,Yi'′),Xi'′,Yi'′分别为右摄像机2采集的图像边界点或光条中心点xi‘′在像面坐标系下的横、纵坐标;f1、f2分别为左、右摄像机1、2标定得到的焦距;是右摄像机2相对于左摄像机1的旋转矩阵,[tx ty tz]是右摄像机2相对于左摄像机1的平移矩阵,由标定实验得到;则(xi,yi,zi)为重建出来的对应点的三维坐标,由此获取整个被测物5表面的三维点云数据。
第二步,投影三维数据
利用点到待求切平面的距离平方和最小的原理,用最小二乘法拟合出形心点的近似切平面,拟合平面的问题可以转化为求平面的法向量。计算方法如下:
假设切平面方程为:
Ax+By+Cz+D=0(3)
则被测物点云数据Pi到切平面的距离的平方和为:
为了使F最小,令F的偏导数等于0,则:
D=-(Axc+Byc+Czc)(5)
其中,(xc,yc,zc)为被测物点云数据形心。代入式(4)可得:
平面法矢标准化约束条件为:
G(A,B,C)=A2+B2+C2-1(7)
对公式(6)求偏导,并加入约束条件,可得:
求出最小特征值λ对应的特征向量就是所求的切平面的法向量ni。
法向量ni单位化后得方向矢量N(A,B,C),设被测物点云数据的点的坐标为Pi(xi,yi,zi),投影到切平面得到的投影点坐标为P'(x,y,z),则:
联立公式(3)和(9)可解切平面上的投影点坐标P'(x,y,z);
第三步,装配孔边界的提取
为了提取方便,通过坐标转换将投影点坐标转换到xy平面上,得到被测物点云的二维坐标Q(x',y')。
在xy平面内,对二维点云进行网格划分,首先遍历所有点,得到二维点云的边界值xmax,xmin,ymax,ymin,并建立二维点云的最小包围盒;并根据点云密度设置网格边长,将二维点云分配到网格内;分配完网格后,可按其内是否拥有数据点将网格分为两类:一类为“实孔”,一类为“空孔”。对于每一个“实孔”网格,判断其相邻网格中“空孔”网格的数量,若其8个相邻网格中有一个以上是“空孔”,则当前网格是装配孔边界网格,否则不是;而“空孔”网格不可能是装配孔边界网格,由此实现装配孔边界的粗提取。
由于边界网格只能粗略地表现出点云轮廓的大致形状,并不能满足工程中的精度要求。想要得到精确的边界,还需对粗糙的网孔边界进行细化处理。因此根据不同的网格情况,利用最小凸边法,实现装配孔边界的精确提取。
第四步,装配间隙的测量
根据前面的方法,分别对装配零件的贴合面的装配孔进行提取,并在CATIA的环境下分别对获取的被测物点云数据进行拟合,得到带有装配孔的贴合面。之后,装配零件的装配孔对齐,进行虚拟装配,并测量贴合面之间间隙,就完成了装配零件贴合面装配间隙的测量。
本发明的效果和益处是采用激光结合双目视觉的方式获得获取装配零件贴合面的点云数据;其次对获取的被测物点云数据投影到切平面上,并通过坐标转换将三维坐标转化为平面二维坐标;用包围盒法分别对装配零件点云数据上装配孔进行粗提取;再用基于最小凸边法完成装配孔的精提取;最后将装配零件的装配孔对齐,进行虚拟装配,实现装配零件贴合面装配间隙的测量。克服了现有大型航空构件装配间隙测量过程中由于缺少零件贴合面的装配基准,无法获取准确的装配位置信息,同时逆向重建和虚拟装配的过程存在累计误差,导致装配间隙的测量误差过大等问题,具有广泛的应用前景。
附图说明
图1是点云数据的获取示意图,其中,1-左摄像机,2-右摄像机,3-激光发射器,4-转台,5-被测物,6-激光光条。
图2是装配间隙测量流程图
具体实施方式
以下结合技术方法和附图详细叙述本发明的具体实施方式。
首先通过激光结合双目视觉的方式,利用左、右摄像机1、2拍摄激光发射器3在被测物5上形成的辅助激光条纹6,获取代表被测物5表面信息的点云数据;其次对获取的被测物点云数据投影到切平面上,并通过坐标转换将三维坐标转化为平面二维坐标;之后,基于包围盒法分别对装配零件点云数据上装配孔进行粗提取;然后,基于最小凸边法完成装配孔的精提取;最后将装配零件的装配孔对齐,进行虚拟装配,实现装配零件贴合面装配间隙的测量;方法的具体步骤如下:
第一步,获取点云数据
本次测量通过激光结合双目视觉的测量方式,选取韩国Vieworks公司生产的VC-12MC-M/C 65型号工业相机和Coherent公司生产的Lasiris PowerLine激光发射器,选取两个等比例缩小的航空平板类零件作为实验对象,安装实验设备后,打开激光发射器3并照射被测物5,在开始采集之后,打开转台4带动激光发射器3转动,使激光扫描被测物5。然后,变换左右摄像机1、2的位置,进行多次拍摄,保证被测物5形面信息的完整性。获取整个被测物5表面的三维点云数据。
第二步,投影三维数据
利用点到待求切平面的距离平方和最小的原理,用最小二乘法拟合出形心点的近似切平面,拟合平面的问题可以转化为求平面的法向量。根据公式(3)-(8)求得切平面的法向量。联立公式(3)和(9)可解切平面上的投影点坐标P'(x,y,z)。为了提取方便,通过坐标转换将投影点坐标转换到xy平面上,得到二维坐标Q(x',y')。
第三步,装配孔边界的提取
在xy平面内,对二维点云进行网格划分,首先遍历所有点,并建立点集的最小包围盒;并根据点云密度设置网格边长,将二维点云分配到网格内;分配完网格后,可按其内是否拥有数据点将网格分为两类:一类为“实孔”,一类为“空孔”。对于每一个“实孔”网格,判断其相邻网格中“空孔”网格的数量,若其8个相邻网格中有一个以上是“空孔”,则当前网格是装配孔边界网格,否则不是;而“空孔”网格不可能是装配孔边界网格,由此实现装配孔边界的粗提取。
由于边界网格只能粗略地表现出点云轮廓的大致形状,并不能满足工程中的精度要求。想要得到精确的边界,还需对粗糙的网孔边界进行细化处理。因此根据不同的网格情况,利用最小凸边法,实现装配孔边界的精确提取。
第四步,装配间隙的测量
根据前面的方法,分别对装配零件的贴合面的装配孔进行提取,并在CATIA的环境下分别对获取的被测物点云数据进行拟合,得到带有装配孔的贴合面。之后,装配零件的装配孔对齐,进行虚拟装配,并测量贴合面之间间隙。将测得的间隙与传统测量方法进行比较,结果如下表所示:
这样就完成了装配零件贴合面装配间隙的测量。
本发明在包围盒法的基础上,应用激光结合双目视觉的测量方法,改进了现有装配零件贴合面装配间隙的测量方法的局限性,实现了装配间隙的快速、高精度测量。
Claims (1)
1.一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法,其特征是,该方法首先通过激光结合双目视觉的方式,利用左、右摄像机(1、2)拍摄激光发射器(3)在被测物(5)上形成的辅助激光条纹(6),获取代表被测物(5)表面信息的点云数据,将点云数据投影到切平面上,并通过坐标转换将三维坐标转化为平面二维坐标;用包围盒法分别对装配零件点云数据上装配孔进行粗提取,再基于最小凸边法完成装配孔的精提取;最后将装配零件的装配孔对齐,进行虚拟装配,实现装配零件贴合面装配间隙的测量;方法的具体步骤如下:
第一步,获取点云数据
安装测量设备,打开辅助激光发射器(3)并照射被测物(5),在开始采集之后,打开转台(4)带动激光发射器(3)转动,使激光扫描被测物(5);然后,整体平移左、右摄像机(1、2)的位置,进行多次拍摄,保证被测物(5)形面信息的完整性;通过信息采集系统采集到辅助激光光条(6)图像之后,对激光光条(6)的中心线利用光条图像中心灰度重心提取,其公式如下:
其中,(ui,vi)为第i行光条灰度重心坐标,Iij为第i行第j列灰度值;通过此方法获取辅助激光光条(6)的特征点二维信息,再结合标定结果以及重建公式,得到边界点和光条中心点在世界坐标系下的三维坐标值,重建公式如下:
其中,假设xi'=(Xi',Yi'),Xi',Yi'分别为左摄像机(1)采集的图像边界点或光条中心点xi'在像面坐标系下的横、纵坐标;xi''=(Xi'',Yi''),Xi'',Yi''分别为右摄像机(2)采集的图像边界点或光条中心点xi‘'在像面坐标系下的横、纵坐标;f1、f2分别为左、右摄像机(1)、(2)标定得到的焦距;是右摄像机(2)相对于左摄像机(1)的旋转矩阵,[tx tytz]是右摄像机(2)相对于左摄像机(1)的平移矩阵,由标定实验得到;则(xi,yi,zi)为重建出来的对应点的三维坐标,由此获取整个被测物(5)表面的三维点云数据;
第二步,投影三维数据
利用点到待求切平面的距离平方和最小的原理,用最小二乘法拟合出形心点的近似切平面,拟合平面的问题可以转化为求平面的法向量;计算方法如下:
假设切平面方程为:
Ax+By+Cz+D=0(3)
则被测物(5)点云数据Pi到切平面的距离的平方和为:
为了使F最小,令F的偏导数等于0,则:
D=-(Axc+Byc+Czc)(5)
其中,(xc,yc,zc)为被测物(5)点云数据形心;代入式(4)可得:
平面法矢标准化约束条件为:
G(A,B,C)=A2+B2+C2-1(7)
对公式(6)求偏导,并加入约束条件,可得:
求出最小特征值λ对应的特征向量就是所求的切平面的法向量ni;
法向量ni单位化后得方向矢量N(A,B,C),设被测物(5)点云数据的点的坐标为Pi(xi,yi,zi),投影到切平面得到的投影点坐标为P'(x,y,z),则:
联立公式(3)和(9)可解切平面上的投影点坐标P'(x,y,z);
第三步,装配孔边界的提取
为了提取方便,通过坐标转换将投影点坐标转换到xy平面上,得到被测物(5)点云的二维坐标Q(x',y');
在xy平面内,对二维点云进行网格划分,首先遍历所有点,得到二维点云的边界值xmax,xmin,ymax,ymin,并建立二维点云的最小包围盒;并根据点云密度设置网格边长,将二维点云分配到网格内;分配完网格后,可按其内是否拥有数据点将网格分为两类:一类为“实孔”,一类为“空孔”;对于每一个“实孔”网格,判断其相邻网格中“空孔”网格的数量,若其8个相邻网格中有一个以上是“空孔”,则当前网格是装配孔边界网格,否则不是;而“空孔”网格不可能是装配孔边界网格,由此实现装配孔边界的粗提取;
由于边界网格只能粗略地表现出点云轮廓的大致形状,并不能满足工程中的精度要求;想要得到精确的边界,还需对粗糙的网孔边界进行细化处理;因此根据不同的网格情况,利用最小凸边法,实现装配孔边界的精确提取;
第四步,装配间隙的测量
分别对装配零件的贴合面的装配孔进行提取,并在CATIA的环境下分别对获取的装配零件点云数据进行拟合,得到带有装配孔的贴合面;将装配零件的装配孔对齐,进行虚拟装配,并测量贴合面之间间隙;这样就完成了装配零件贴合面装配间隙的测量。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710718764.8A CN107687816B (zh) | 2017-08-22 | 2017-08-22 | 一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710718764.8A CN107687816B (zh) | 2017-08-22 | 2017-08-22 | 一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107687816A CN107687816A (zh) | 2018-02-13 |
CN107687816B true CN107687816B (zh) | 2019-05-14 |
Family
ID=61153484
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710718764.8A Active CN107687816B (zh) | 2017-08-22 | 2017-08-22 | 一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107687816B (zh) |
Families Citing this family (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108876744B (zh) * | 2018-06-27 | 2020-01-17 | 大连理工大学 | 一种基于区域分割的大尺度点云噪声去噪方法 |
CN109751965B (zh) * | 2019-01-04 | 2020-08-14 | 北京航天控制仪器研究所 | 一种基于三维点云的精密球形偶件选配和间隙测量方法 |
CN109910309B (zh) * | 2019-01-31 | 2020-12-22 | 南京航空航天大学 | 用于复材装配中间隙测量-补偿的机器人及间隙补偿方法 |
CN109887020B (zh) * | 2019-02-25 | 2020-08-04 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 一种植株器官分离方法及系统 |
CN109918755B (zh) * | 2019-02-28 | 2020-08-14 | 大连理工大学 | 一种基于点云数据的低刚度制件装配变形预测方法 |
CN109903327B (zh) * | 2019-03-04 | 2021-08-31 | 西安电子科技大学 | 一种稀疏点云的目标物尺寸测量方法 |
CN109946701B (zh) * | 2019-03-26 | 2021-02-02 | 新石器慧通(北京)科技有限公司 | 一种点云坐标转换方法及装置 |
CN109940182B (zh) * | 2019-04-15 | 2020-05-12 | 德州德隆(集团)机床有限责任公司 | 机床进给箱的安装工艺 |
CN112146585B (zh) * | 2019-06-28 | 2022-05-31 | 上海飞机制造有限公司 | 一种装配间隙的计算方法、装置、设备及存储介质 |
CN110285754B (zh) * | 2019-07-02 | 2021-02-19 | 深圳市镭神智能系统有限公司 | 基于激光扫描的工件定位方法、装置、系统和存储介质 |
CN110533677A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-12-03 | 广东博智林机器人有限公司 | 一种基于3d视觉的边缘提取方法及系统 |
CN110666793B (zh) * | 2019-09-11 | 2020-11-03 | 大连理工大学 | 基于深度强化学习实现机器人方形零件装配的方法 |
CN111103593A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-05 | 深圳市欢创科技有限公司 | 测距模组、机器人、测距方法及非易失性可读存储介质 |
CN111539070B (zh) * | 2020-04-27 | 2022-03-08 | 南京航空航天大学 | 基于实测数据的翼身对接间隙分布控制方法 |
CN111737822B (zh) * | 2020-06-28 | 2022-09-27 | 大连理工大学 | 一种基于点云数据的航空构件贴合间隙三维形貌评估方法 |
CN111774616B (zh) * | 2020-06-30 | 2023-09-12 | 中航成飞民用飞机有限责任公司 | 三维投影辅助装配工装 |
CN112179282B (zh) * | 2020-09-10 | 2021-08-10 | 大连理工大学 | 一种适用于装配间隙数字化测量的点云数据模型虚拟装配方法 |
CN112053361B (zh) * | 2020-10-15 | 2021-11-09 | 南京航空航天大学 | 一种基于大规模点云的飞机蒙皮对缝检测方法 |
CN113453009B (zh) * | 2021-07-04 | 2023-02-14 | 西北工业大学 | 基于拟合平面几何误差最小的点云空间可伸缩编码几何重构方法 |
CN115903105A (zh) * | 2021-09-30 | 2023-04-04 | 梅卡曼德(北京)机器人科技有限公司 | 鲍威尔棱镜、一字线激光器、激光投影模组及激光3d相机 |
KR102648104B1 (ko) * | 2023-09-14 | 2024-03-15 | 주식회사 스누아이랩 | 차량 단차 측정 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
CN117494534B (zh) * | 2024-01-03 | 2024-03-22 | 南京航空航天大学 | 一种基于点云与有限元分析的飞机蒙皮修配方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106441133A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-22 | 北京理工大学 | 一种轴孔配合间隙测量装置及其测量方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101059340B (zh) * | 2007-05-18 | 2010-05-19 | 东南大学 | 基于立体视觉和激光的车辆轮距测量方法 |
CN100494886C (zh) * | 2007-09-26 | 2009-06-03 | 东南大学 | 三维扫描系统中圆形标志点的检测方法 |
CN101424520B (zh) * | 2007-10-31 | 2011-03-23 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 物件曲面的局部轮廓检测方法 |
JP2013178113A (ja) * | 2012-02-28 | 2013-09-09 | Kddi Corp | 被写体の3次元形状を復元する装置、方法およびプログラム |
CN204269084U (zh) * | 2014-12-02 | 2015-04-15 | 江苏国信溧阳抽水蓄能发电有限公司 | 观测棱镜与强制对中基座快速连接装置 |
-
2017
- 2017-08-22 CN CN201710718764.8A patent/CN107687816B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106441133A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-22 | 北京理工大学 | 一种轴孔配合间隙测量装置及其测量方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107687816A (zh) | 2018-02-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107687816B (zh) | 一种基于点云局部特征提取的装配间隙的测量方法 | |
US8803943B2 (en) | Formation apparatus using digital image correlation | |
Ebrahim | 3D laser scanners’ techniques overview | |
CN102003938B (zh) | 大型高温锻件热态在位检测方法 | |
Sirohi et al. | Measurement of helicopter rotor blade deformation using digital image correlation | |
He et al. | Accurate calibration method for blade 3D shape metrology system integrated by fringe projection profilometry and conoscopic holography | |
CN103528524B (zh) | 透视测量树脂基复合材料内部离面位移场分布的方法 | |
CN107044821A (zh) | 一种非接触式管类物体的测量方法及系统 | |
Xia et al. | An accurate and robust method for the measurement of circular holes based on binocular vision | |
CN103559708B (zh) | 基于方靶模型的工业定焦相机参数标定装置 | |
CN108458659A (zh) | 一种叶片非接触式检测装置及方法 | |
CN105550428A (zh) | 一种基于tls技术的桥梁安全评估方法 | |
CN107516324A (zh) | 一种基于光条几何特征突变的目标边界提取方法 | |
CN105115560A (zh) | 一种船舱舱容的非接触测量方法 | |
TW201310004A (zh) | 編列數位影像關係裝置 | |
Zhang et al. | Accuracy improvement in laser stripe extraction for large-scale triangulation scanning measurement system | |
CN107796718A (zh) | 布氏硬度测量系统及方法 | |
CN105674904B (zh) | 一种具有智能化装配特点的汽轮机通流间隙检测方法 | |
Ding et al. | Automatic 3D reconstruction of SEM images based on Nano-robotic manipulation and epipolar plane images | |
Gao et al. | Full‐field deformation measurement by videogrammetry using self‐adaptive window matching | |
Wei et al. | A videogrammetric system for measuring the full-field blade deformation of a heavy-duty helicopter’s rotating rotor | |
Knyaz et al. | Optical 3d measurements in hydrodynamic tunnel for aircraft icing study | |
Zhao et al. | Study on the Technologies of Close Range Photogrammetry and Applications in the Manufacture of Aviation | |
Zuo et al. | Experimental study on time-resolved 3D ice accretion shape measurements in large-scale icing wind tunnel | |
Gabara et al. | Study on 3d point clouds accuracy of elongated object reconstruction in close range–comparison of different software |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |