大尺寸曲面零件的双目视觉测量网络规划研究

发布时间：2018-08-09 20:46

【摘要】：大尺寸复杂曲面零件的视觉检测,需要多个视觉形成视觉网络才能实现完整三维零件重构。针对大尺寸复杂曲面零件的双目视觉测量网络规划问题,提出了一种基于改进的多目标并列选择遗传算法的视觉测量网络规划方法。首先建立双目视觉测量网络的几何模型,得出了双目视觉测量网络的解空间,为评价视觉测量网络规划的优劣,提出了视觉测量网络的覆盖率与分辨率的概念,通过遗传算法在解空间中优选地搜索出最优解,根据覆盖率与分辨率这两个评价指标,得出最优的规划方案。以大型螺旋桨叶片为例,进行双目视觉测量网格规划实验,验证了算法的可行性。
[Abstract]:The visual inspection of large size and complex surface parts needs multiple visual formation to realize complete 3D part reconstruction. In view of the problem of the binocular vision measurement network planning for large and complex surface parts, a new vision measurement network planning method based on improved multi-objective parallel selection genetic algorithm is proposed. The geometric model of the binocular vision measurement network is used to obtain the solution space of the binocular vision measurement network. In order to evaluate the advantages and disadvantages of the vision measurement network planning, the concept of the coverage rate and resolution of the visual measurement network is proposed. The optimal solution is searched through the genetic algorithm in the solution space, and the two evaluation indexes are based on the coverage rate and the resolution. Finally, the optimal planning scheme is obtained. Taking the large propeller blade as an example, the feasibility of the algorithm is verified by the experiment of binocular vision measurement grid planning.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学机械动力工程学院;
【基金】：国家自然科学青年基金(51305107)资助项目
【分类号】：TG806;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2175264