CN115164700A - 一种基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于线性位移测量技术领域,特别涉及一种基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,包括基尺和测量尺,基尺具有二维区域特异性的表面形貌特征,测量尺包括基体和传感器阵列,传感器阵列通过基体固定并保持传感器间相对位置不变;测量尺与基尺平行正对布置且存在间隙,采用传感器阵列对基尺的表面形貌特征进行探测;测量尺与基尺之间发生相对二维移动时,传感器阵列输出信号随之变化,针对传感器阵列的输出信号通过学习和训练建立神经网络模型,采用神经网络模型确定测量尺和基尺之间的相对二维位移量,实现平面二维位移测量;本发明较大程度上降低了加工工艺要求,减小了加工工艺对测量精度的影响,具有高精度、高稳健性等测量优势。
Description
技术领域
本发明属于线性位移测量技术领域,特别涉及一种基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法。
背景技术
现有的平面二维位移测量方法按原理不同可分为三类:第一类是光学式平面二维位移测量法,如德国HEIDENHAIN公司、英国RENISHAW公司、日本MITUTOYO公司的平面二维光栅;第二类是电容式平面二维位移测量法,如美国Hartwell、华中科技大学王碧波的二维电容微位移传感器;第三类是电感式平面二维位移测量法。光学式平面二维位移测量法对精密刻画技术依赖性强,同时抗油污、抗粉尘能力较差;电容式平面二维位移测量法的测量范围普遍较小。
现有技术,例如公布号为“CN 112857194 A”的中国专利公开了一种基于电涡流效应的平面二维位移传感器,其构思是在不导磁不导电的定尺基体上均匀布置等面积正方形金属块以形成定尺,在不导磁不导电的动尺基体上布置四个呈矩形分布的平面螺旋线圈以形成动尺。在螺旋线圈中通入交流激励信号,产生既随时间变化又随动尺位移变化的磁场,经信号处理可实现二维位移测量。但是该平面二维位移传感器只具备相对位移测量功能,而无绝对位移测量能力,并且加工制造、装配产生的结构参数偏差对测量精度影响大,从而导致二维位移测量分辨率较低,测量误差较大,稳健性不足。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足,提供一种基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,该测量方法具有精度高、稳健性高的优点。
为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案予以实现:
一种基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,包括基尺和测量尺,所述基尺具有二维区域特异性的表面形貌特征,所述测量尺包括基体和传感器阵列,所述的传感器阵列通过所述基体固定并保持传感器间相对位置不变;
所述的测量尺与所述基尺平行正对布置且存在间隙,采用所述传感器阵列对所述基尺的表面形貌特征进行探测;
所述测量尺与基尺之间发生相对二维移动时,所述传感器阵列输出信号随之变化,针对所述传感器阵列的输出信号通过学习和训练建立神经网络模型,采用神经网络模型确定测量尺和基尺之间的相对二维位移量,实现平面二维位移测量。
在进一步的技术方案中,所述基尺的材料为导电金属,且其表面形貌特征是按预设规律加工而成的表面轮廓;
所述传感器阵列是电涡流位移传感器。
在进一步的技术方案中,所述基尺的表面形貌特征是在其表面设置编码图案,由基尺表面不同尺寸与间距的横纵向矩形沟槽所表征,各个沟槽的深度与宽度的数值均按照伪随机序列进行唯一设置,序列的各元素是随机分布在固定阈值内的,使基尺形成二维区域特异性的表面形貌特征。
在进一步的技术方案中,所述基尺的材料是金属或非金属,且其表面形貌特征是在机械加工后所具有的表面粗糙度、波纹度特征;
所述传感器阵列是电涡流粗糙度传感器或光纤粗糙度传感器。
在进一步的技术方案中,所述传感器阵列中的传感器数量等于或大于三个。
在进一步的技术方案中,所述测量尺与所述基尺的间隙量大小满足整个测量过程中传感器阵列的输出信号都在量程内。
与现有技术相比,本发明具有以下技术效果:
1、本发明提供的基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,既可以采用设计加工的宏观表面形貌特征实现线位移测量,也可以在不改变零部件原表面轮廓的情况下,利用固有的表面粗糙度的微观表面形貌特征实现平面二维线位移测量,测量方案灵活;
2、本发明提供的平面二维位移测量方法具有安装方便、测量方案灵活、测量速度快的优点,可进行一维或二维的线位移测量,可作为不便安装光栅时的替代性测量方案,具有较好的适用性;
3、本发明提供的平面二维位移测量方法,通过采用神经网络测量模型和多传感器融合,较大程度上降低了加工工艺要求,减小了加工工艺对测量精度的影响,具有高精度、高稳健性等测量优势。
附图说明
图1示出为根据本发明具体实施方式提供的一种宏观表面形貌特征测量原理图;
图2示出为根据本发明具体实施方式提供的一种宏观表面形貌特征基尺图;
图3示出为根据本发明具体实施方式提供的一种微观表面形貌特征基尺图;
图4示出为本发明实施例1标定装置图;
图5示出为本发明实施例1测量图;
图6示出为根据本发明具体实施方式提供的一种一维移动平台图;
图7示出为根据本发明具体实施方式提供的一种基尺与运动平台的局部图;
图中标号说明:1、基尺;2、测量尺;3、基体;4、传感器阵列;5、底座;6、下层一维移动平台;7、上层一维移动平台;8、运动平台;9、靶镜;10、激光跟踪仪主机。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体附图,进一步阐明本发明。
需要说明的是,在本发明中,当元件被称为“固定于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文中所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的,并不表示是唯一的实施方式。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例1
如图1、4、7所示,本实施例提供了一种基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,包括基尺1和测量尺2。所述测量尺2包括基体3和传感器阵列4,所述的传感器阵列4通过所述基体3固定并保持传感器间相对位置不变。
所述基尺1的材料为导电金属,固定设置于大理石材质的底座5的水平面上。
所述基尺1具有二维区域特异性的表面形貌特征,所述基尺1的表面形貌特征是宏观表面形貌特征,宏观表面形貌特征指按预设规律加工而成的表面轮廓;
具体的,结合图2所示,所述基尺1的宏观表面形貌特征是按预设规律加工而成的表面轮廓,是指在基尺1的表面设置编码图案,由基尺1表面不同尺寸与间距的横纵向矩形沟槽所表征,各个沟槽的深度与宽度的数值均按照伪随机序列进行唯一设置,序列的各元素是随机分布在固定阈值内的,使基尺1形成二维区域特异性的表面形貌特征;
所述测量尺2的基体3与运动平台8一体化,运动平台8与传感器阵列4构成测量尺2;也即,采用所述运动平台8固定传感器阵列4并保持传感器间相对位置不变;所述测量尺2与基尺1平行正对布置且存在间隙,采用所述传感器阵列4对基尺1的表面形貌特征进行探测;
具体的,所述传感器阵列4是电涡流位移传感器;
具体的,所述传感器阵列4中传感器数目等于四个,均布在长方体形状的运动平台8的四个角上;
具体的,所述测量尺2与基尺1平行正对布置且存在间隙,间隙量的大小要满足整个测量过程中传感器阵列4的输出信号都在量程内;
所述传感器阵列4由运动平台8固定并带动,运动平台8由二维移动平台带动,所述测量尺2与基尺1间发生相对二维移动时,传感器阵列4输出信号随之变化;
具体的,所述二维移动平台由下层一维移动平台6与上层一维移动平台7组成,上、下层一维移动平台呈正交式布置,如图6所示,一维移动平台由底座、两根精密导轨、滚珠丝杠、电机驱动部件、四个滑块以及移动台组成,两根精密导轨平行固定设置在底座上方两侧,滚珠丝杠设置在底座上方中间,电机驱动部件安装在滚珠丝杠两端,每根导轨上设置两个滑块共四个滑块,移动台固定在四个滑块上,并与滚珠丝杠连接,通过电机+滚珠丝杠副的形式驱动移动台移动;
搭建标定装置,对所述传感器阵列4的输出信号进行标定采样,为神经网络模型创建训练集与测试集;
具体的,将所述传感器阵列4的输出信号与平面二维移动的位移值一一对应形成数组并作为训练集和测试集数据,采用训练集和测试集建立神经网络测量模型;
具体的,所述标定装置的结构形式为:
如图4所示,标定装置为激光跟踪仪,激光跟踪仪包括靶镜9与激光跟踪仪主机10,将靶镜9固定在运动平台8上,可随运动平台8同步移动,激光跟踪仪主机10置于水平地面上,激光跟踪仪主机10发射的激光信号源经靶镜9反射后,再被激光跟踪仪主机10接收处理,从而可获知靶镜9的位置,于是运动平台8和传感器阵列4的位置可获知。
具体的,按如下方式获得平面二维移动的位移值与传感器阵列4的输出信号一一对应的数组:
建立平面坐标系XOY,X轴平行于二维移动平台的下层一维移动平台6,Y轴平行于二维移动平台的上层一维移动平台7;
步骤一:保持所述下层一维移动平台6在X轴设定位置固定不动,按设定的步距控制上层一维移动平台7沿Y轴移动,运动平台8与传感器阵列4随之进行Y向移动,使传感器阵列4的位移依次为Y1、Y2、……、Yn,获得位移传感器阵列4的输出信号与Y向位移的对应数组,Y1-Yn为传感器阵列4的Y向可移动范围;
步骤二:设定下层一维移动平台6在X1位置,执行步骤一;按设定的步距控制下层一维移动平台6沿X轴移动,下层一维移动平台6移动到X2位置,再执行步骤一;同理,使下层一维移动平台6沿X轴的位移依次为X1、X2、……、Xn,再依次执行步骤一,直至完毕。
最后,获得传感器阵列4的输出信号与X向位移X1-Xn和Y向位移Y1-Yn的对应数组。
如图5所示,采用已建立的神经网络模型,依据传感器阵列4的实时输出信号,可确定传感器阵列4、运动平台8和基尺1之间的相对二维位移量,实现平面二维位移测量。
实施例2
本实施例与实施例1提供的基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法基本相同,不同的是,结合图3所示,所述基尺1的材料为金属,且其表面形貌特征是在机械加工后所具有的表面粗糙度、波纹度特征;所述传感器阵列4是电涡流粗糙度传感器;
其余不变,按照实施例1的方法实现平面二维位移测量。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的特点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (6)
1.一种基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,包括基尺和测量尺,其特征在于,所述基尺具有二维区域特异性的表面形貌特征,所述测量尺包括基体和传感器阵列,所述的传感器阵列通过所述基体固定并保持传感器间相对位置不变;
所述的测量尺与所述基尺平行正对布置且存在间隙,采用所述传感器阵列对所述基尺的表面形貌特征进行探测;
所述测量尺与基尺之间发生相对二维移动时,所述传感器阵列输出信号随之变化,针对所述传感器阵列的输出信号通过学习和训练建立神经网络模型,采用神经网络模型确定测量尺和基尺之间的相对二维位移量,实现平面二维位移测量。
2.根据权利要求1所述的基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,其特征在于,所述基尺的材料为导电金属,且其表面形貌特征是按预设规律加工而成的表面轮廓;
所述传感器阵列是电涡流位移传感器。
3.根据权利要求2所述的基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,其特征在于,所述基尺的表面形貌特征是在其表面设置编码图案,由基尺表面不同尺寸与间距的横纵向矩形沟槽所表征,各个沟槽的深度与宽度的数值均按照伪随机序列进行唯一设置,序列的各元素是随机分布在固定阈值内的,使基尺形成二维区域特异性的表面形貌特征。
4.根据权利要求1所述的基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,其特征在于,所述基尺的材料是金属或非金属,且其表面形貌特征是在机械加工后所具有的表面粗糙度、波纹度特征;
所述传感器阵列是电涡流粗糙度传感器或光纤粗糙度传感器。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,其特征在于,所述传感器阵列中的传感器数量等于或大于三个。
6.根据权利要求5所述的基于表面形貌特征的平面二维位移测量方法,其特征在于,所述测量尺与所述基尺的间隙量大小满足整个测量过程中传感器阵列的输出信号都在量程内。
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