CN112762856B - 一种用于扫描影响因素的评价方法 - Google Patents
一种用于扫描影响因素的评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112762856B CN112762856B CN202011612662.6A CN202011612662A CN112762856B CN 112762856 B CN112762856 B CN 112762856B CN 202011612662 A CN202011612662 A CN 202011612662A CN 112762856 B CN112762856 B CN 112762856B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scanning
- different
- measurement
- model
- data
- 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
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 162
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 81
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 24
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 18
- 230000003746 surface roughness Effects 0.000 claims description 14
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 claims description 3
- 238000000576 coating method Methods 0.000 claims description 3
- -1 30CrMnSiA Inorganic materials 0.000 claims description 2
- VVQNEPGJFQJSBK-UHFFFAOYSA-N Methyl methacrylate Chemical compound COC(=O)C(C)=C VVQNEPGJFQJSBK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229920005372 Plexiglas® Polymers 0.000 claims description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 229910001069 Ti alloy Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 239000000956 alloy Substances 0.000 claims description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 claims description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 2
- 229910001095 light aluminium alloy Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 abstract description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 abstract description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 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
- G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Abstract
本发明提供一种用于扫描影响因素的评价方法,以不同条件下的被测件为研究对象,开展曲面扫描影响因素的技术研究。通过精密的测量系统来获取被测件表面离散的几何坐标数据,获取样件的表面三维信息,对扫描的数据进行预处理,实现复杂曲面的构建。同时,分析点云测量误差的来源和点云测量误差对曲面轮廓评定的影响,为研制高精度大型空间曲面标准装置,搭建扫描测量系统误差分析和校准方法验证系统,实现技术验证。
Description
技术领域
本发明属于测量领域,涉及对大尺寸空间几何参量扫描方法的评价。
背景技术
在飞机的研制过程中,曲面部件扫描测量系统的校准技术中,突破扫描测量系统点云测量评价与数据处理方法,分析不同的测量条件和手段对测量结果的影响,以及点云测量误差的来源。
目前的评价方法主要采用激光跟踪仪、激光雷达等设备对被测件进行扫描分析,对误差来源的评价方法更多的倾向于仪器自身的测量精度,分析的因素单一,无法正确衡量扫描影响因素分析结果。同时,基于该方面的研究可借鉴的很少,基于不同曲率变化的被测样件采用不同仪器进行扫描测量,其仪器的不同引入的测量误差尚无可以遵循的经验。因此在实施的过程中,需考虑不同的测量仪器在相同的测量条件下,及相同的测量仪器在不同的测量条件等多角度变化的情况下,各因素的之间的相关性对扫描结果的影响。
发明内容
发明目的:提供一种用于扫描影响因素的评价方法,以不同条件下的被测件为研究对象,开展曲面扫描影响因素的技术研究。通过精密的测量系统来获取被测件表面离散的几何坐标数据,获取样件的表面三维信息,对扫描的数据进行预处理,实现复杂曲面的构建。同时,分析点云测量误差的来源和点云测量误差对曲面轮廓评定的影响,为研制高精度大型空间曲面标准装置,搭建扫描测量系统误差分析和校准方法验证系统,实现技术验证。
技术方案:提供一种用于扫描影响因素的评价方法,所述评价方法包括:
不同材料模型的扫描测量:选用不同的材料模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的第一测量条件、相同的入射角度对所述材料模型进行扫描测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同材料对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同材料模型的扫描结果相对于对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同入射角度的扫描测量:选用任意一种材料模型,采用激光扫描,选择不同的扫描角度,获取被测模型的表面三维信息,对扫描的数据进行预处理,得到不同入射角度下的扫描模型,将得到的扫描模型与基准模型进行比对分析,得到不同入射角度的扫描结果对材料模型曲面轮廓度的影响,给出最佳入射角度的测量范围;
不同光照强度的扫描测量:选用任意一种材料模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的第二测量条件,对选用的材料模型采用不同的光照强度进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同光照强度对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同光照强度的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同颜色的扫描测量:选用任意一种材料模型,基于相同的第三测量条件,对选用的材料模型表面涂覆不同的颜色,分别采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同颜色对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同颜色的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同表面粗糙度的扫描测量:选用任意一种材料模型,基于相同的第一测量条件,对选用的材料模型表面设置不同的表面粗糙度,分别采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同粗糙度对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同粗糙度的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同温度条件的扫描测量:选用任意一种材料模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的光照强度,对选用的材料模型在不同的温度条件下进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同温度对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同温度下材料模型的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同曲率的扫描测量:选用同一材料不同曲率的模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的第一测量条件、相同的入射角度对选用的材料模型进行扫描测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同曲率对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同曲率的扫描结果相对于对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
基于得到的上述平面度误差、轮廓度误差和最佳入射角度的测量范围,构建误差模型,分析误差的来源,得到不同的材料模型、测量手段、测量条件之间的相关性。
进一步地,不同材料模型的扫描测量、不同表面粗糙度的扫描测量、不同曲率的扫描测量时,基于相同的第一测量条件是指采用相同的温度、湿度和光照强度。
进一步地,不同材料模型的扫描测量、不同光照强度的扫描测量、不同颜色的扫描测量、不同表面粗糙度的扫描测量、不同温度条件的扫描测量、不同曲率的扫描测量时,对数据进行预处理均包括:对扫描数据依次进行数据拼合、噪声去除、数据简化、简化过滤、数据补缺和三角网格化。
进一步地,不同光照强度的扫描测量时,基于相同的第二测量条件是指采用相同的温度、湿度。
进一步地,不同颜色的扫描测量时,基于相同的第三测量条件是指采用相同的温度、湿度、光照强度。
进一步地,不同的材料模型包括45#钢、30CrMnSiA、航空铝材、复合材料、有机玻璃及钛合金材料模型。
进一步地,不同表面粗糙度的扫描测量时,材料模型的表面粗糙度Ra范围在0.4-3.2。
进一步地,不同入射角度的扫描测量时,入射角的范围在5-75°。
本发明的技术效果:本发明所具有的优点和积极效果,例如性能的提高、成本的降低等。测量条件的改变对测量结果的最终影响,需要采取不同的测量手段或是条件对其进行扫描,通过不同条件下的点云数据偏差比较分析测量条件对扫描测量结果的影响,给出扫描误差的来源及影响扫描结果的主要因素。
具体实施方式:
开展大型复杂曲面部件扫描测量系统的校准技术研究,突破扫描测量系统点云测量评价与数据处理方法,研制高精度的大型空间曲面标准装置,分析不同的测量条件和手段对测量结果的影响,以及点云测量误差的来源和点云测量误差对曲面轮廓评价方法的整理,其具体的研究内容分为以下几个方面测量条件的改变对测量结果的最终影响,需要采取不同的测量手段或是条件对其进行扫描,通过不同条件下的点云数据偏差比较分析测量条件对扫描测量结果的影响,给出扫描误差的来源及影响扫描结果的主要因素。
针对被测件的表面状况,通常采用的测量方式有:接触式测量、高精度激光扫描或CCD摄像测量。对于吸光表面一般采取接触式测量方法,粗糙表面一般采取非接触测量的方法。按实体表面状况选择测量设备并无绝对法则,需要结合试验条件等因素确定最佳方案。按被测件的表面状况的区别,采用如下的研究方法和技术途径按以下几个方面进行。
(1)选择不同的材料,通过控制变量法(以下方式相同),研究不同材料对扫描结果的影响;
(2)针对同一被测对象,选择不同的扫描角度,研究扫描的入射角对测量结果的影响,给出最佳角度的测量结果或范围;
(3)相同材质,改变被测物体的光照强度,研究光源强度对扫描结果的影响;
(4)相同的材质条件下,探索被测件的不同颜色,色泽对扫描结果的影响;
(5)选用不同的测量手段,相同的被测件,如:扫描法、摄影法,接触式测量法等,不同的测量手段对测量结果的影响;
(6)研究温度对测量结果的影响。
具体地,本实施例,实施步骤如下所述:
步骤1:不同材料模型的扫描测量:选用不同的材料模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的第一测量条件、相同的入射角度对所述材料模型进行扫描测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同材料对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同材料模型的扫描结果相对于对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
步骤2:不同入射角度的扫描测量:选用任意一种材料模型,采用激光扫描,选择不同的扫描角度,获取被测模型的表面三维信息,对扫描的数据进行预处理,得到不同入射角度下的扫描模型,将得到的扫描模型与基准模型进行比对分析,得到不同入射角度的扫描结果对材料模型曲面轮廓度的影响,给出最佳入射角度的测量范围;
步骤3:不同光照强度的扫描测量:选用任意一种材料模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的第二测量条件,对选用的材料模型采用不同的光照强度进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同光照强度对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同光照强度的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
步骤4:不同颜色的扫描测量:选用任意一种材料模型,基于相同的第三测量条件,对选用的材料模型表面涂覆不同的颜色,分别采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同颜色对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同颜色的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
步骤5:不同表面粗糙度的扫描测量:选用任意一种材料模型,基于相同的第一测量条件,对选用的材料模型表面设置不同的表面粗糙度,分别采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同粗糙度对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同粗糙度的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
步骤6:不同温度条件的扫描测量:选用任意一种材料模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的光照强度,对选用的材料模型在不同的温度条件下进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同温度对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同温度下材料模型的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
步骤7:不同曲率的扫描测量:选用同一材料不同曲率的模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的第一测量条件、相同的入射角度对选用的材料模型进行扫描测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同曲率对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同曲率的扫描结果相对于对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
步骤8:基于得到的上述平面度误差、轮廓度误差和最佳入射角度的测量范围,构建误差模型,分析误差的来源,得到不同的材料模型、测量手段、测量条件之间的相关性。
本实施例,在测量精度要求不高的场合,可首选非接触测量。在测量精确度高的场合,一般采取接触式测量。对于反光表面,可采取实体表面喷粉的方法解决反光问题。对于吸光表面,一般采取接触式测量。对于粗糙的表面,一般采取非接触式测量。对于曲率变化大的部件,一般采取非接触式测量方法,直接得到真实物体表面的采点数据。在曲率变化平缓的区域,可以相应减少采样数据点的密度;在曲率急剧变化的区域,应尽可能采集较多的数据,以保证被测件的外形特征,防止数据不完整带来的缺陷。
Claims (8)
1.一种用于扫描影响因素的评价方法,其特征在于,所述评价方法包括:
不同材料模型的扫描测量:选用不同的材料模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的第一测量条件、相同的入射角度对所述材料模型进行扫描测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同材料对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同材料模型的扫描结果相对于对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同入射角度的扫描测量:选用任意一种材料模型,采用激光扫描,选择不同的扫描角度,获取被测模型的表面三维信息,对扫描的数据进行预处理,得到不同入射角度下的扫描模型,将得到的扫描模型与基准模型进行比对分析,得到不同入射角度的扫描结果对材料模型曲面轮廓度的影响,给出最佳入射角度的测量范围;
不同光照强度的扫描测量:选用任意一种材料模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的第二测量条件,对选用的材料模型采用不同的光照强度进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同光照强度对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同光照强度的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同颜色的扫描测量:选用任意一种材料模型,基于相同的第三测量条件,对选用的材料模型表面涂覆不同的颜色,分别采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同颜色对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同颜色的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同表面粗糙度的扫描测量:选用任意一种材料模型,基于相同的第一测量条件,对选用的材料模型表面设置不同的表面粗糙度,分别采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同粗糙度对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同粗糙度的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同温度条件的扫描测量:选用任意一种材料模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的光照强度,对选用的材料模型在不同的温度条件下进行测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同温度对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同温度下材料模型的扫描结果相对材料模型对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
不同曲率的扫描测量:选用同一材料不同曲率的模型,采用激光扫描、接触测量、摄影测量三种测量手段,基于相同的第一测量条件、相同的入射角度对选用的材料模型进行扫描测量,得到扫描测量的数据点云,并对数据进行预处理得到不同曲率对应的被测模型;将被测模型与基准模型进行比对分析,得到不同曲率的扫描结果相对于对应的基准模型扫描结果的平面度误差、轮廓度误差;
基于得到的上述平面度误差、轮廓度误差和最佳入射角度的测量范围,构建误差模型,分析误差的来源,得到不同的材料模型、测量手段、测量条件之间的相关性。
2.根据权利要求1所述的评价方法,其特征在于,不同材料模型的扫描测量、不同表面粗糙度的扫描测量、不同曲率的扫描测量时,基于相同的第一测量条件是指采用相同的温度、湿度和光照强度。
3.根据权利要求2所述的评价方法,其特征在于,不同材料模型的扫描测量、不同光照强度的扫描测量、不同颜色的扫描测量、不同表面粗糙度的扫描测量、不同温度条件的扫描测量、不同曲率的扫描测量时,对数据进行预处理均包括:对扫描数据依次进行数据拼合、噪声去除、数据简化、简化过滤、数据补缺和三角网格化。
4.根据权利要求2所述的评价方法,其特征在于,不同光照强度的扫描测量时,基于相同的第二测量条件是指采用相同的温度、湿度。
5.根据权利要求2所述的评价方法,其特征在于,不同颜色的扫描测量时,基于相同的第三测量条件是指采用相同的温度、湿度、光照强度。
6.根据权利要求1所述的评价方法,其特征在于,不同的材料模型包括45#钢、30CrMnSiA、航空铝材、复合材料、有机玻璃及钛合金材料模型。
7.根据权利要求1所述的评价方法,其特征在于,不同表面粗糙度的扫描测量时,材料模型的表面粗糙度Ra范围在0.4-3.2。
8.根据权利要求1所述的评价方法,其特征在于,不同入射角度的扫描测量时,入射角的范围在5-75°。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011612662.6A CN112762856B (zh) | 2020-12-29 | 2020-12-29 | 一种用于扫描影响因素的评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011612662.6A CN112762856B (zh) | 2020-12-29 | 2020-12-29 | 一种用于扫描影响因素的评价方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112762856A CN112762856A (zh) | 2021-05-07 |
CN112762856B true CN112762856B (zh) | 2023-10-20 |
Family
ID=75696110
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011612662.6A Active CN112762856B (zh) | 2020-12-29 | 2020-12-29 | 一种用于扫描影响因素的评价方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112762856B (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104392488A (zh) * | 2014-12-11 | 2015-03-04 | 福州大学 | 针对激光扫描仪与三坐标测量臂的点云数据自动配准方法 |
CN106960468A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-07-18 | 武汉理工大学 | 一种三维激光扫描点云精度评价方法 |
WO2020118970A1 (zh) * | 2018-12-10 | 2020-06-18 | 华东理工大学 | 一种复杂表面加工的在机点云检测及补偿方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1841008A (zh) * | 2005-04-01 | 2006-10-04 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 激光量测机台扫描精度验证方法 |
-
2020
- 2020-12-29 CN CN202011612662.6A patent/CN112762856B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104392488A (zh) * | 2014-12-11 | 2015-03-04 | 福州大学 | 针对激光扫描仪与三坐标测量臂的点云数据自动配准方法 |
CN106960468A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-07-18 | 武汉理工大学 | 一种三维激光扫描点云精度评价方法 |
WO2020118970A1 (zh) * | 2018-12-10 | 2020-06-18 | 华东理工大学 | 一种复杂表面加工的在机点云检测及补偿方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
地面三维激光扫描点云质量评价技术研究与展望;花向红;赵不钒;陈西江;宣伟;;地理空间信息(第08期);全文 * |
逆向工程中数据测量技术及测量误差研究;张孝林;户艳;杨晓龙;;机床与液压(第16期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112762856A (zh) | 2021-05-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102077052B (zh) | 用于超声波检查的扫描计划的视觉系统 | |
US7327857B2 (en) | Non-contact measurement method and apparatus | |
US6985238B2 (en) | Non-contact measurement system for large airfoils | |
Gao et al. | Precision measurement of multi-degree-of-freedom spindle errors using two-dimensional slope sensors | |
CN109163672A (zh) | 一种基于白光干涉零光程差位置拾取算法的微观形貌测量方法 | |
Wang et al. | Evaluate error sources and uncertainty in large scale measurement systems | |
SG190633A1 (en) | Vision system and method for mapping of ultrasonic data into cad space | |
CN108917643A (zh) | 基于双光梳扫描测距的三维形貌测量系统及方法 | |
Guidi | Metrological characterization of 3D imaging devices | |
CN109341554B (zh) | 一种测量膜厚的装置及方法 | |
Martínez et al. | Industrial calibration procedure for confocal microscopes | |
CN112762856B (zh) | 一种用于扫描影响因素的评价方法 | |
Marani et al. | A 3D vision system for high resolution surface reconstruction | |
Miroshnichenko et al. | Development and justification of optical device for contactless measurement of the displacements of control object surfaces | |
Pareja et al. | Terrestrial laser scanner (TLS) equipment calibration | |
Somthong et al. | Average surface roughness evaluation using 3-source photometric stereo technique | |
Tiano et al. | The microphotogrammetry: a new diagnostic tool for on site monitoring of monumental surfaces | |
Somthong et al. | Surface roughness measurement using photometric stereo method with coordinate measuring machine | |
D’Emilia et al. | Measurement uncertainty estimation of gap and profile in the automotive sector | |
Li et al. | Uncertainty evaluation in surface structured light measurement | |
D’Amelio et al. | Close range photogrammetry for measurement of paintings surface deformations | |
Liu et al. | Sealing Test of Gas Valve Cover of Gas Meter Based on Line Laser Triangulation Method | |
Skvortsov et al. | A method of the laser-television control of geometric parameters of objects with complex shapes | |
Gilsinn et al. | Surface roughness metrology by angular distributions of scattered light | |
CN108020557A (zh) | 一种基于激光扫描的车体喷涂质量自适应检测方法 |
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 |