一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法技术

本发明专利技术提供了一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法，包括以下步骤：a)测量姿态优化过程：将姿态优化装置放置在待测空间内，使用关节式坐标测量机对姿态优化测量装置上不同面上的多个锥孔以不同测量姿态进行测量；计算每个采样点数据的重复精度，并与六个关节转角值组成关节式坐标测量机姿态优化数据，并对数据进行处理；借助关节式坐标测量机的辅助支架在处理后测量姿态下对待测物进行测量；b)数据处理过程：通过D-H模型计算第j组测量姿态θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j下对应的测头坐标xj、yj、zj，计算对应采样点i的至少50组数据坐标平均值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于坐标测量
，具体涉及一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法。
技术介绍
关节式坐标测量机是一种多自由度非正交坐标式的三坐标测量机，它主要是由一个磁性基座，三个测量臂，六个关节转角和一个测头组成。通过每个关节转角内的角度传感器的示数和关节式坐标测量机的结构参数借助运动学模型来计算测头的坐标。相比传统的三坐标测量机，关节式坐标测量机有着使用方便、测量范围大、测量精度较高、环境适应能力强等优点被广泛应用于精密测量，产品检测，逆向工程等方面。但是由于测量机串联式的机械结构导致其有着误差因素多、误差逐级传递、结构参数标定困难等缺点。关节式坐标测量机的标定大多是通过对测量机结构参数进行参数辨识并对原测量机内结构参数进行补偿来完成的。但是由于关节式坐标测量机的结构参数众多，且个别参数随测量环境的变化有着微弱变化导致测量机标定过程中存在着误差，使得进一步提高关节式坐标测量机的测量精度困难。目前，提高关节式坐标测量机测量精度的方法主要是通过对测量机结构参数进行标定实现的。主要分为外部标定和自标定两种方法。外部标定大多是使用高精度测量设备对测量机的参数进行测量或者校准了，标定过程比较复杂，且对辅助标定设备要求较高，如《基于激光跟踪仪的关节式坐标测量机参数标定》利用激光跟踪仪进行标定，标定时采用专用夹具固定测量机的姿态，测量30个点，采用高斯-牛顿法求最小二乘解，《关节臂式坐标测量机标定系统的设计》和《基于反转法的平行双关节坐标测量机的标定》借助标定装置使用反转关节的方法对平行双关节坐标测量机和六自由度关节式坐标测量机进行标定。而自标定则大多通过使用关节式坐标测量机测量特定的标定件如锥窝或者石英棒等联立方程组求解测量机结构参数。《柔性坐标测量机参数辨识方法》采用了单点锥窝的标定方法，将一个锥窝固定在测量空间的一个位置，使用关节式柔性坐标测量机对锥窝顶点连续采样200点；《变臂关节式坐标测量机的参数自标定方法研究》使用非线性规划遗传算法对60组测量数据进行参数辨识。相比外部标定方式，内部标定有着实施简单，不需要过多的辅助设备等优势，但无法克服标定过程中由算法带来的误差和采集过程当中的人为误差以及由于测量环境的改变导致的结构参数的变化。关节式坐标测量机的测量精度和测量姿态相关。《关节臂式坐标测量机转角误差的仿真研究》由于不同测量姿态导致相同转角误差影响下的测量精度是不同的；《关节臂式坐标测量机误差仿真系统建模与分析》提出关节转角和关节扭转角的误差与测量姿态有密切关系；《关节臂式坐标测量机角度传感器偏心参数辨识》中提到角度传感器偏心误差是有关关节转角的函数，且对测量机测量精度影响很大。则使用不同测量姿态将可以减小由于传感器偏心误差导致的测量误差。以上文献都提出测量精度受测量姿态影响较大，但都没有准确提出关节式坐标测量机的测量姿态优化方法。
技术实现思路
针对上述标定过程中存在的问题，提供一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法，包括以下步骤：a)测量姿态优化过程：将姿态优化装置放置在待测空间内，使用关节式坐标测量机对姿态优化测量装置上不同面上的多个锥孔以不同测量姿态进行测量，每个锥孔测量多次，得到测量样本；计算每个采样点数据的重复精度，并与六个关节转角值组成关节式坐标测量机姿态优化数据，并对数据进行处理；借助关节式坐标测量机的辅助支架在处理后测量姿态下对待测物进行测量；或在处理后测量姿态下对待测物进行多次测量，再将测量姿态结果以外的数据滤去得到测量机姿态优化后的待测物测量数据；b)数据处理过程：通过D-H模型计算第j组测量姿态θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j下对应的测头坐标xj、yj、zj，计算对应采样点i的至少50组数据坐标平均值将每个采样点测量至少50次的坐标平均值作为坐标真值，并使用其来计算该测量姿态下的测量误差δj：δj=(xj-x‾i)2+(yj-y‾i)2+(zj-z‾i)2]]>将第j组测量姿态与对应测量误差联立θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6jδj，关节式坐标测量机测量姿态优化数据将有以上至少5000组测量姿态数据组成；对所有测量机测量姿态数据进行聚类分析，即将测量姿态和测量误差接近的测量姿态数据汇聚在一起，形成多个簇；对所有簇内数据进行分析，计算簇i内平均测量误差若簇内含有k组样本，则簇j内测量误差方差σj=Σi=1k(δ1-δ‾)2n-1]]>计算簇内第j个关节转角θj，旋转范围Δθj：Δθj=C|max(θj)-min(θj)|；j=1，2，3，4，5，6其中max(θj)，min(θj)分别为簇中第j个关节转角的最大值和最小值，C为测量姿态关节转角范围权值，为了保证测量精度，一般情况下C应小于1，姿态优化后第j个关节转角旋转边界θjmax，θjmin分别为：θjmax=max(θj)-min(θj)+Δθj2;j=1,2,3,4,5,6]]>θjmin=max(θj)-min(θj)-Δθj2;j=1,2,3,4,5,6]]>最后根据各个簇的测量平均误差，测量误差方差，簇内样本数对簇进行提取。优选地，在所述测量姿态优化过程中，将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上的50个测量点，每个点使用不同测量姿态测量测量50次。优选地，在所述测量姿态优化过程中，将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上的100个测量点，每个点使用不同测量姿态测量测量100次。优选地，在所述测量姿态优化过程中，将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上的50个测量点，每个点使用不同测量姿态测量测量100次。本专利技术方法的优点是：采用自主设计的关节式坐标测量机姿态优化装置，其上的锥孔及孔矩可计算重复性测量精度。具备简单易行的采样策略，将姿态优化装置放置在待测空间内，测量姿态优化装置不同面上的100个测量点，每个点使用不同测量姿态测量测量50次。测量过程中可通过调节旋钮或旋转、移动姿态优化装置以得到测量空间内更多的采样点。与已有技术相比，本专利技术的有益效果体现在：1、本专利技术主要针对关节本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法，包括以下步骤：a)测量姿态优化过程将姿态优化装置放置在待测空间内，使用关节式坐标测量机对姿态优化测量装置上不同面上的多个锥孔以不同测量姿态进行测量，每个锥孔测量多次，得到测量样本；计算每个采样点数据的重复精度，并与六个关节转角值组成关节式坐标测量机姿态优化数据，并对数据进行处理；借助关节式坐标测量机的辅助支架在处理后测量姿态下对待测物进行测量；或在处理后测量姿态下对待测物进行多次测量，再将测量姿态结果以外的数据滤去得到测量机姿态优化后的待测物测量数据；b)数据处理过程通过D‑H模型计算第j组测量姿态θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j下对应的测头坐标xj、yj、zj，计算对应采样点i的至少50组数据坐标平均值将每个采样点测量至少50次的坐标平均值作为坐标真值，并使用其来计算该测量姿态下的测量误差δj：δj=(xj-x‾i)2+(yj-y‾i)2+(zj-z‾i)2]]>将第j组测量姿态与对应测量误差联立θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j、δj，关节式坐标测量机测量姿态优化数据将有以上至少5000组测量姿态数据组成；对所有测量机测量姿态数据进行聚类分析，即将测量姿态和测量误差接近的测量姿态数据汇聚在一起，形成多个簇；对所有簇内数据进行分析，计算簇i内平均测量误差若簇内含有k组样本，则簇j内测量误差方差σj=Σi=1k(δj-δ‾)2n-1]]>计算簇内第j个关节转角θj，旋转范围Δθj：Δθj=C|max(θj)-min(θj)|;j=1,2,3,4,5,6]]>其中max(θj)，min(θj)分别为簇中第j个关节转角的最大值和最小值，C为测量姿态关节转角范围权值，为了保证测量精度，一般情况下C应小于1，姿态优化后第j个关节转角旋转边界θjmax，θjmin分别为：θjmax=max(θj)-min(θj)+Δθj2;j=1,2,3,4,5,6]]>θjmin=max(θj)-min(θj)-Δθj2;j=1,2,3,4,5,6]]>最后根据各个簇的测量平均误差，测量误差方差，簇内样本数对簇进行提取。...

【技术特征摘要】
2015.10.14 CN 20151066076141.一种关节式坐标测量机的测量姿态优化方法，包括以下步骤：
a)测量姿态优化过程
将姿态优化装置放置在待测空间内，使用关节式坐标测量机对姿态优化
测量装置上不同面上的多个锥孔以不同测量姿态进行测量，每个锥孔测量多
次，得到测量样本；
计算每个采样点数据的重复精度，并与六个关节转角值组成关节式坐标
测量机姿态优化数据，并对数据进行处理；
借助关节式坐标测量机的辅助支架在处理后测量姿态下对待测物进行测
量；或在处理后测量姿态下对待测物进行多次测量，再将测量姿态结果以外
的数据滤去得到测量机姿态优化后的待测物测量数据；
b)数据处理过程
通过D-H模型计算第j组测量姿态θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j下对应的测头坐标
xj、yj、zj，计算对应采样点i的至少50组数据坐标平均值将每
个采样点测量至少50次的坐标平均值作为坐标真值，并使用其来计算该测量
姿态下的测量误差δj：
δj=(xj-x‾i)2+(yj-y‾i)2+(zj-z‾i)2]]>将第j组测量姿态与对应测量误差联立θ1j、θ2j、θ3j、θ4j、θ5j、θ6j、δj，关节
式坐标测量机测量姿态优化数据将有以上至少5000组测量姿态数据组成；
对所有测量机测量姿态数据进行聚类分析，即将测量姿态和测量误差接
近的测量姿态数据汇聚在一起，形成多个簇；
对所有簇内数据进行分析，计算簇i内平均测量误差若簇内含有k组
样本，则簇j内测量误差...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝连庆，郭阳宽，潘志康，董明利，娄小平，刘超，汪金鹏，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11