基于改进型B样条分层插值的汽车零件检测研究

摘要：

在汽车零件的在线装配过程中,为了减小由理论数模与实际位置之间的偏差导致的装配误差,设计了改进型B样条分层插值算法.首先,根据点云重建曲面的曲率分布对初始数据进行分层,然后再通过三次B样条插值算法获得实际零件点云与数模点云的偏差分布,最后由绝对距离偏差值推导得到路径补偿归一化系数,从而实现对汽车零件自动检测的扫描路径优化.仿真对包含直角、棱边及孔洞特征的零件进行分析,结果显示点云去噪效果良好,重建曲面形貌符合实体零件特征.实验对比了直接重建与采用三次B样条分层插值算法优化后的重建效果,通过对300个测试点的数据统计,三个坐标轴方向的位置优化前后平均误差分别为3.345 mm和0.599 mm.可见,优化后位置预测精度得到了较好的提升,为提高扫描路径精度奠定了基础.

关键词：点云重建、路径优化、双目系统、B样条插值、数据分层

所属期刊栏目：52

分类号：TN958.98

资助基金：国家自然科学基金;河南省创新科技基金项目

在线出版日期：2022-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：653-658