基于粒子群算法的三维扫描点云数据在机配准

发布时间：2017-09-01 08:03

  本文关键词：基于粒子群算法的三维扫描点云数据在机配准

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【摘要】：针对配准过程中经典ICP算法存在的对初始位置要求高、效率低、不易收敛、与加工环节分离等问题,文章提出一种对于扫描点云数据的基于粒子群优化算法的改进ICP配准算法,并嵌入测量-加工一体化设备内,实现配准过程的在机操作。针对使用回转截面线法扫描得到的扫描点云数据,采用弦高差法进行数据的去噪和精简处理,使用改进后的粒子群优化算法进行预配准,再利用基于K-Dtree数据结构加速的ICP算法进行精配准。结果表明:该方法降低了ICP算法配准时对于初始位置的高要求,配准后叶片加工部位偏差处于±0.5mm范围以内。通过基于数控机床和数控系统的实验平台的在机实验,验证了所提出的在机配准方法,能够满足工件下一步加工需要。
【作者单位】： 大连理工大学机械工程学院现代制造研究所;
【关键词】： 粒子群算法 在机配准 点云数据 回转截面线法
【基金】：国家973计划课题(2014CB046604)
【分类号】：TG659;TP18
【正文快照】： 0引言为了提高工件加工精度及加工效率,测量-加工一体化设备已得到越来越广泛的关注。在测量-加工一体化设备的工作过程中,测量环节影响着后续加工环节的结果。激光扫描工件表面实际形貌的点云数据与原始设计模型数据进行配准及比对,进而获得下一步加工余量等加工信息。近年来

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本文编号：770881