（测试计量技术及仪器专业论文）坐标测量系统零件信息提取与位姿自动识别的研究.pdf

摘要 随着现代制造技术的迅速发展，特别是计算机集成制造系统日益备受重视并 得以大规模实施，使得三坐标测量机正逐渐成为机械制造业特别是自动化生产中 实现质量控制的主导检测设备，但传统三坐标测量机的自学习测量方式和人工编 程测量方式已经制约了其功能的进一步发挥，使其不能够很好得融入到自动化生 产环境中去。研究适合现代化生产的自动化、智能化三坐标测量机技术已经成为 制造业发展的关键技术之一。在智能三坐标测量机的若干关键技术中，c a d 与 坐标测量机的接1 3 技术( 即c a d 数据的识别与提取) 和被测零件位姿的自动识 别技术是整个三坐标测量机智能体系中的重中之重，也是三坐标测量机系统其它 智能技术研究的前提和基础。前者根据零件的c a d 设计数据文件自动完成对零 件特征和检测项目等信息的识别与提取，从而确定被测零件所需的检测项目以及 零件的特征尺寸、定位尺寸等内容；后者则是利用视觉系统通过对被测零件进行 成像，确定零件在三坐标测量机工作台上的放置姿态、放置位置和放置方向，从 而建立起零件坐标系，为后续检测路径的规划等工作奠定基础。， 本论文隶属于“三坐标测量机智能技术”课题，同时也是“零件轮廓测量机 的研制”课题中的重要组成部分。论文的主要目标是对上述两个关键技术进行研 究，从而使三坐标测量机的测量过程尽可能地减少人为的干预和管理，进一步实 现三坐标测量机测量过程的自动化、智能化。围绕如何实现零件信息的自动提取 和零件位姿的自动识别，论文对下列主要工作和创新之处进行了深入研究： 一、全面回顾并深入分析了智能三坐标测量机系统的组成，进一步明确了实现三 坐标测量机自动化、智能化的关键技术。 二、针对采用p r o e n g i n e e r 软件所设计零件的信息提取，基于p r o e n g i n e e r 及其二次开发工具p r o t o o l k i t 进行了零件信息自动提取应用程序的开发。 1 。深入剖析了利用p r o t o o l k i t 所提供的资源进行p r o e n g i n e e r 应用程序 二次开发的机制和方法，并对应用程序的工作模式及开发环境的设置等内容 做了全面分析。 2 开发了用于p r o e n g i n e e r 拉伸特征信息提取的应用程序，深入研究了这类 特征几何信息、公差信息的提取问题。 3 按照旋转截面图形形状的不同，将采用p r o e n g i n e e r 软件设计的旋转特征 分为实心旋转特征和空心旋转特征两大类，并分别进行了几何信息、公差信 息自动提取的研究与开发。 三、进行了零件位姿自动识别系统的深入研究 1 将c c d 摄像机固定在三坐标测量机的z 轴上，通过测头坐标系建立起了摄 像机坐标系与机器坐标系之间的联系，同时充分利用三坐标测量机的精确移 动与白色陶瓷标准球的良好光学特性，巧妙地设计出了摄像机坐标系与测头 坐标系的标定方法，利用该方法进行非共面标定不仅能够标定出摄像机的内 部参数，同时还能够确定摄像机坐标系与测头坐标系的旋转与平移关系。 2 为实现图像处理的自动化，设计了图像二值化阈值的自动选取算法。将贪婪 思想引入到基本遗传算法中构成了贪婪遗传算法，并将所设计的贪婪遗传算 法与最大类间方差法相结合开发出了基于贪婪遗传算法的阈值自动选取算 法。该算法在零件位姿自动识别系统的图像处理方案中能够充分满足图像阈 值化的需要，并且具有良好的实时性。 3 全面深入地分析了图像矩及矩不变量理论，根据矩不变量所具有的旋转、平 移以及比例不变性，将其创造性地运用到零件位姿自动识别系统的图像匹配 技术中，这种匹配方法不仅具有受约束少的特点，而且具有运算量小，匹配 速度快的优势，利于保证自动测量系统对实时性的要求。 4 基于b p 神经网络良好的模式识别能力，以及其所具有的自适应学习、联想 记忆、非线性变换和很强的容错能力等特点，提出了利用零件虚拟图像的矩 不变量对b p 神经网络进行训练，将训练好的神经网络作为分类器，根据被 测零件实际图像的边缘矩不变量进行模式识别的方法，该方法不仅能够实现 零件姿态的自动识别，而且具有对被测零件进行判别的功能。 5 根据零件图像的边缘矩，实现了零件在图像坐标系中位置和方向的自动识别。 利用各坐标系之问的转换关系，最终实现了零件在三坐标测量机机器坐标系 中位置和方向的自动识别功能。 关键词：三坐标测量机信息提取位姿自动识别遗传算法矩不变量神经网 络 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fm a n u f a c t u r i n gi n d n s l r y , e s p e c i a l l yt h eh i g h l y v a l u e da n db e i n gp u ti np r a c t i c ec o s m i c a l l yo fc o m p u t e ri n t e g r a t e dm a n u f a c t u r i n g s y s t e m ，c o o r d i n a t em e a s u r i n gm a c h i n e ( c m m ) i sb e c o m i n gt h em a j o ri n s p e c t i o n e q u i p m e n ti nq u a l i t yc o n t r o ls y s t e mo f a u t o m a t i cp r o d u c t i o n t h o u g hc m mh a st w o m o d e so fa u t o m a t i cm e a s u r e m e n t ：t h ep r o g r a m m i n gm o d ea n dt h es e l f - l e a r n i n g m o d e ，i td o e sl i eb e h i n dt h er e q u i r e m e n to fa u t o m a t i cm a n u f a c t u r i n gi n d u s t r ya n d d o e sl i m i tt h ef u n c t i o na p p l i c a t i o n so fc m mi nq u a l i t yc o n t r 0 1 t h e r e f o r e ，t h es t u d y o ni n t e l l i g e n tc m mi so n eo ft h e k e yt e c h n i q u e s f o rt h ed e v e l o p m e n to f m a n u f a c t u r i n gi n d u s t r y a m o n g t h e k e yt e c h n i q u e s i n i n t e l l i g e n tc m m , t h e c a d c m mi n t e r f a c et e c h n i q u ea n dt h ea u t o m a t i cr e c o g n i t i o nf o rt h ep o s i t i o na n d o r i e n t a t i o no fp a r t sa l et h em o s ti m p o r t a n tk e yt e c h n i q u e s t h e ya r et h ep r e c o n d i t i o n a n df o u n d a t i o no f o t h e rt e c h n i q u e si ni n t e l l i g e n tc m ms y s t e m t h ef o r m e rc a nr e a l i z e t h ea u t o m a t i ce x t r a c t i o no fp a r tf e a t u r e sa n di n s p e c t i o ni t e m sb a s e do nt h ec a d d e s i g nd a t af i l e s ，w h i c hp r o v i d et h en e c e s s a r yi n f o r m a t i o ns u c ha si n s p e c t i o ni t e m , f e a t u r es i z ea n do r i e n t a t i o nd i m e n s i o n t h el a t t e rc a nr e c o g n i z et h ep o s t u r e ，p o s i t i o n a n do r i e n t a t i o nb yc a p t u r i n gt h ei m a g eo fm e a s u r e dp a r t su s i n gc c dc a m e r a , w h i c h e s t a b l i s h e dt h ef o u n d a t i o nf o rs e x i n gu pp a r tc o o r d i n a t ef r a m ea n dp r o g r a m m i n gt h e i n s p e c t i o np a t he t c t h i sd i s s e r t a t i o ni ss u b j e c tt ot h ep r o j e c to f t h ei n t e l l i g e n tt e c h n i q u e so f c m m ” a tt h es a m et i m e ，i ti sac o m p o n e n to f t h ed e v e l o p m e n to fm e a s u r i n gm a c h i n ef o r p a r t so u t l i n e ，t o o t h eg o a lo f t h i st h e s i si st of a r t h e rr e a l i z et h ei n t e l l i g e n c eo f c m m f o rr e d u c i n go p e r a t o r sp a r t i c i p a t i o nt ot h el e a s te x t e n tt h r o u g ht h es t u d yo ft h ea b o v e t w op i v o t a lt e c h n i q u e s s u r r o u n d i n gh o wt or e a l i z et h ea u t o m a t i ce x t r a c t i o no fp a r t s i n f o r m a t i o na n dt h ea u t o m a t i cr e c o g n i t i o nf o rt h ep o s i t i o na n do r i e n t a t i o n ，t h em a j o r r e s e a r c ha n dc r e a t i v ew o r ko ft h i st h e s i si n c l u d e st h ef o l l o w i n ga s p e c t s ： i t h ec o m p o s i n go fi n t e l l i g e n c ec m ms y s t e mi sr o u n d l yr e v i e w e da n dt h o r o u g h l y a n a l y z e d a n dt h ek e yt e c h n i q u e st or e a l i z et h ei n t e l l i g e n c eo fc m m a l ee l u c i d a t e d d e e p l y 1 i f o rt h ei n f o r m a t i o ne x t r a c t i o no fp a r td e s i g n e db yp r o e n g i n e e r , t h ea u t o m a t i c e x t r a c t i o na p p l i c a t i o ni s d e v e l o p e db a s e do nt h es o f t w a r ep r o e n g i n e e ra n dt h e d e v e l o p m e n tt o o l sp r o t o o l k i t 1 t h ed e v e l o p m e n tm e c h a n i s ma n dm e t h o d so fp r o t o o l k i ta p p l i c a t i o na r e a n a l y z e dt h o r o u g h l y 1 1 1 ew o r km o d e so fa p p l i c a t i o na n dt h es e t t i n go f d e v e l o p m e n te n v i r o n m e n t sa r ed i s c u s s e dd e t a i l e d 2 t h ea p p l i c a t i o nt oe x t r a c tt h er e l a t i v ei n f o r m a t i o no fe x t r u d ef e a t u r ei sr e s e a r c h e d w i t l le m p h a s i so nt h ee x t r a c t i o nw o r ko fg e o m e t r yi n f o r m a t i o na n dt o l e r a n c e i n f o r m a t i o n 3 b a s e do nt h es e c t i o ns h a p e ，t h er e v o l u t i o nf e a t u r ei sc l a s s i f i e di n t ot w ok i n d s ：t h e s o l i dr e v o l u t i o nf e a t u r ea n dt h ee m p t yr e v o l u t i o nf e a t u r e a n dt h e i ri n f o r m a t i o n e x t r a c t i o na p p l i c a t i o n sa r ed e v e l o p e d i t h ea u t o m a t i cr e c o g n i t i o ns y s t e mf o rt h ep o s i t i o na n do r i e n t a t i o no fp a r t si s r e s e a r c h e dd e e p l y 1 t h ec c dc a m e r ai sf i x e do nt h eza x i so fc m m a n dt h er e l a t i o nb e t w e e nc c d c o o r d i n a t ef r a m ea n dc m mc o o r d i n a t ef r a m ei se s t a b l i s h e db yu s i n gp r o b e c o o r d i n a t ef r a m ea s b r i d g e ”a tt h es a m et i m e ，t h ec a l i b r a t i o nm e t h o db e t w e e n c c dc o o r d i n a t ef r a m ea n dp r o b ec o o r d i n a t ef r a m ei s d e s i g n e dd e x t e r o u s l y t h r o u g ht a k i n gf u l la d v a n t a g eo ft h ep r e c i s i o nm o v e m e n to fc m ma n dt h en i c e r o p t i c se h a r a c t e r i s t i eo fw h i t ec e r a m i cs t a n d a r db a l l b yt h i sc a l i b r a t i o nm e t h o d , b o t ht h ei n t e r i o rp a r a m e t e r so f c c da n dt h ec o o r d i n a t ef r a m er e l a t i o no f c c da n d p r o b ec a n b em a d ec e n a i l li no n ec a l i b r a t i o np r o c e s s 2 t or e a l i z ei n t e l l i g e n c e t h ea u t o m a t i cc h o o s i n ga r i t h m e t i co fi m a g et h r e s h o l di s d e s i g n e db a s e do nt h ei m p r o v e dg e n e t i ca l g o r i t h m i nt h i sm e t h o d ，t h eg r e e d y g e n e t i ca l g o r i t h ma n do t s um e a n sa r ei n t e g r a t e d a n dt h ed e s i g n e da r i t h m e t i c c a ns a t i s f yt h er e a l t i m ei m a g ep r o c e s s i n gs y s t e mp e r f e c t l y 3 n et h e o r yo f m o m e n ti n v a r i a n t sf o rt h ee d g ei m a g e si ss t u d i e d a n di ti sa p p l i e d i n t ot h ei m a g em a t c h i n go fa u t o m a t i cr e c o g n i t i o ns y s t e mf o rt h ep o s i t i o na n d o r i e n t a t i o ni nac r e a t i v ew a y t h i si m a g em a t c h i n gm e t h o di sf a v o r a b l et o g u a r a n t e et h er e a l t i m er e q u i r e m e n tb e c a u s eo ft h ec h a r a c t e r i s t i c ss u c ha sl e s s r e s t r i c tc o n d i t i o n s ，l e s sc a l c u l a t i o n ，m a t c h i n gr a p i d l ya n ds oo n 4 b a s e do nt h ea b i l i t yo fp a r e rr e c o g n i t i o na n dt h ec h a r a c t e r i s t i c ss u c ha s s e l f - a d a p t a b l el e a r n i n g ，n o n l i n e a r ，s t r o n gf a u l tt o l e r a n c ec a p a b i l i t ya n ds oo n ，t h e b p ( e r r o rb a c kp r o p a g a t i o n ) n e u r a ln e t w o r ki su s e da sc l a s s i f i e r t h em o m e n t i n v a r i a n t so fv i r t u a li m a g e so fp a r ta r eu s e dt ot r a i nt h en e u r a ln e t w o r k a n dt h e p o s eo fm e a s u r e dp a r t c a nb er e c o g n i z e d b yu s i n gt h em o m e n ti n v a r i a n t so f c a p t u r e di m a g ea st h ei n p u to ft r a i n e dn e u r a ln e t w o r kb e c a u s eo ft h em a t c h e d v i r t u a li m a g er e p r e s e n t i n gt h ep o s eo f p a r to nt h ew o r k t a b l e 5 t h ep o s i t i o na n do r i e n t a t i o no fp a r t si nt h ei m a g ei sr e c o g n i z e db yc a l c u l a t i n gt h e e d g em o m e mo fp a r ti m a g e a n dt h ea u t o m a t i cr e c o g n i t i o n f u n c t i o nf o rt h e p o s i t i o na n do r i e n t a t i o no fp a r ti nm a c h i n ec o o r d i n a t ef r a m ei s r e a l i z e dt h r o u g h t h ec o o r d i n a t et r a n s f o r mb e t w e e nc c dc o o r d i n a t ef r a m ea n dc m m c o o r d i n a t e f r a m e k e yw o r d s ：t h r e e c o o r d i n a t em e a s u r i n gm a c h i n e s ，i n f o r m m i o ne x t r a c t i o n ， p o s i t i o na n dp o s e ，a u t o m a t i cr e c o g n i t i o n , g e n e t i ca l g o r i t h m ，m o m e n ti n v a r i a n t s ， n e u r a ln e t w o r k 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得叁叠盘茎或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：赵金才 签字日期：2 一口年2 月日日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解鑫垄盘茎有关保留、使用学位论文的规定。 特授权丕壅盘茎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：赵金才 导师签名： 碰 i 签字日期：1 叩年上月巧e l 签字日期：渺【1 月2 b 日 ，勺吼 第一章绪论 第一章绪论 三坐标测量机( c m m ) 以其测量精度高、速度快、软件功能强大等诸多优 点而被广泛应用于机械制造、仪器制造、电子工业、航空工业等各个领域。随着 科学技术的发展以及生产水平的不断提高，制造业正迅速向自动化，集成化和智 能化方向发展。为了适应工业现代化的需要，研究新一代的三坐标测量机智 能三坐标测量机具有十分重要的意义。本章首先论述了研究智能三坐标测量机的 必要性，然后论述了智能三坐标测量机的发展和研究历程，最后介绍了智能三坐 标测量机系统的构成和主要内容，并说明了本论文的主要工作及其意义。 1 1 课题的提出 科学技术的发展尤其是计算机技术的飞速发展，带动着工业生产水平的快速 提高，使产品的生产周期越来越短。为了满足日益激烈的市场竞争要求，制造工 业正向着大规模集成化和高度的自动化方向发展，c i m s ( 计算机集成制造系统) 即是在此背景下应运而生的。c i m s 是借助计算机网络、数据库技术集成企业各 部门和各经营运作环节产生的数据，综合运用现代化管理技术、制造技术、信息 技术、自动化技术和系统工程技术，将企业生产的全部过程中有关人员、技术、 设备及经营管理四要素及其信息流、物流有机地集成，并实现企业整体优化的一 项综合性技术。 目前国际上的机械制造业正大规模地进行信息密集型工业的建设，这就要求 能够利用计算机在制造现场完成大量的计算、数据处理以及信息转换；其中最具 代表性的有：c a d ( 计算机辅助设计) 、c a p p ( 计算机辅助工艺规划) 、c a m ( 计 算机辅助制造) 、f m s ( 柔性制造系统) 等等。借助计算机的辅助作用，大量的 数据和信息处理已经实现了自动化，人类专家主要从事决策性的工作，这一阶段 可称为信息处理的自动化。然而，像c 1 m s 这样大规模的、集成的、复杂的系统， 需要建立介更高水平的自动化系统，这就是智能自动化系统，即计算机辅助一 些决策的完成，实现智能化l l “。 三坐标测量机作为一种高效的精密测量仪器，将一切尺寸、形状、位置等几 何量测量都归结为坐标测量，利用软件求特征参数，进行评定，使它具有很强的 通用性。而且由于其测量范围大、精度高，易与柔性制造系统和计算机集成制造 天津大学博士学位论文 系统相连接，因而已经成为c i m s 的重要组成部分。这就要求c m m 不仅能够根 据程序自动测量，而且能够根据零件的c a d 设计图纸进行自动测量，即信息处 理自动化；还要能够依据测量知识及规划自动选择测量方法和测量路径，即基于 知识的决策智能化。目前c a d 与c a m 的集成技术以及c a p p 技术的研究已经 取得了很多成果，但质量控制与c a d 的信息集成即c m m c a d 的集成研究却远 远落后于机械加工和c a d 的信息集成。c m m c a d 集成的目标是利用c a d 的 设计结果，自动确定零件的检测规划，即确定检测工序和确定针对检测工序的检 测方法、检测步骤，进而生成控制c m m 测量的程序。虽然现在的c m m 都可编 程控制测量，但它仍需要通过人工编程，而编程过程需要一定的技巧性，而且容 易出错，并且它是测量人员根据零件的图纸进行编制的，即零件信息的输入是由 测量人员完成的。虽然大部分的c m m 都有自学习方式，但这种自学习方式也需 要测量人员的参与，事先控制c m m 对被测零件进行手动测量，这显然不能满足 自动化生产的需求以及c i m s 集成化的生产方式。在上述两种测量方式中，零件 的定位、测量基准的选择、测量点数的确定、测量路径的规划及生成等等工作都 需要测量人员进行决策和规划，这不仅严重影响了c m m 在f m s 或c i m s 中的 检测效率和测量效果，而且也严重影响了系统的整体优化和反应速度。随着信息 密集型工业的迅速发展和知识密集型工业的兴起，研究能与c a d 、c a m 等集成 的基于知识的智能三坐标测量机已成为必然。智能型的坐标测量机将是高度自动 化的测量系统，并且将是c i m s 的重要组成部分。 1 2 三坐标测量机的发展历程 三坐标测量机是集机械、光学、电子、控制技术、计算机技术于一体的大型 精密测量仪器。它广泛应用于机械制造、电子工业、汽车和航空航天工业中。它 不仅可以用作零部件的尺寸、形状以及相互位置的检测，例如箱体、导轨、涡轮 和叶片、缸体、凸轮、齿轮等空间型面的测量，而且能与柔性制造系统相连接以 实现设计、制造和检测的一体化。由于它的通用性强、测量范围广、精度高、测 量效率高、性能好等诸多优点，因此，自1 9 5 9 年世界上第一台三坐标测量机在 英国被制造成功以来，仅四十多年的历史中，它就取得了飞速的发展，至今已经 经历了如下几个发展阶段。 第一章绪论 ( 一) 手动数显打印型 这种类型的坐标测量机主要用于几何尺寸的测量，采用数字显示，可以打印 测量结果，一般采用手动测量，与一般量仪相比，其突出的优点是可以在测量过 程中自动发信号，能以数字形式显示或记录测量结果，从而大大提高了测量效率。 虽然带有打印系统的坐标测量机解决了数据打印问题，但记录下来的数据仍需要 人工进行运算。例如在测量机上测量孔距，实际上测量得到的是孔上各点的x 与y 坐标，仍需要进行计算处理才能得出结果，人工计算工作量很大，所以这 类测量机目前已经被淘汰。 ( 二) 带有小型计算机的测量机 带有小型电子计算机的测量机的数据系统由三部分组成：即数据输入部分、 数据处理部分与数据输出部分。有了电子计算机可以进行诸如工件安装倾斜的自 动校正计算、坐标变换、孔心距计算、偏差值计算等工作。并且可以预先储备一 定量的数据，通过计量软件存储所需测量件的数学模型，对曲线表面轮廓进行扫 描测量。此类型的三坐标测量机采用手动或机动皆可。 ( 三)计算机数字控制( c n c ) 型 带有小型电子计算机数据处理的测量机虽然解决了数据处理问题，但测量过 程仍然是手动或机动的，对一些大型零件( 如汽车外壳、叶片或航空工业与空间 技术中的一些具有曲线表面的零件) 和一些精度要求较高或对测量力有一定要求 的零件( 如非金属材料或薄壁零件等) 的测量，手工操作既费力，又不能保证检 验精度，因此发展出计算机数字控制型坐标测量机。这种测量机像数控机床一样， 可以按照编制好的程序自动进行测量。计算机将存储在磁盘中的程序读入，经信 息处理，通过数控伺服机构控制坐标测量机按照程序自动测量，并将钡i 量的结果 输入电子计算机，按测量要求进行数据处理并自动打印数据或将数据存入磁盘， 以数据形式输出。 从三坐标测量机的发展过程可以看出：计算机特别是计算机软件的作用越来 越大，测量软件的功能越来越全，全功能的软件包将是三坐标测量机一个主要发 展方向i ”。全功能的软件包应该体现测量机的高度自动化和智能化。 人们将自动化程度分为设备自动化、信息自动化和决策智能化三个级别。设 备自动化的标志是由过去的人力操纵机器变为机器自动完成任务。信息自动化的 天津大学博士学位论文 标志是人们借助计算机的辅助，自动进行大量的数据和信息处理，人类专家主要 从事决策工作。决策智能化的标志是在计算机信息处理的基础上，在人类专家知 识的水平上，借助计算机来完成部分的决策工作。决策智能化的实质是对知识处 理和应用的自动化。 尽管三坐标测量机的发展速度很快，设备的自动化程度也越来越高，已经成 为自动化生产、柔性加工生产线中不可缺少的一个组成部分和首选测量仪器。但 纵观三坐标测量机的发展历程，c n c 型的三坐标测量机按照自动化程度分类仅 属于信息半自动化的范畴。尽管c n c 型三坐标测量机能够由程序控制来进行测 量，但零件几何信息和测量信息的识别、程序的编制以及测量的决策仍然需要人 工完成，它与机械制造行业的发展和决策智能化的要求都存在很大的差距。因此， 随着知识密集型工业的兴起和信息密集型工业的迅速发展，研究与c a d 、c a m 等集成的基于知识的智能三坐标测量机已经成为必然。 1 3 智能三坐标测量机的研究现状 进入8 0 年代以后，随着国内外三坐标测量机的迅速发展以及工业智能化和 集成化的需要，国内外许多学者从c m m 与c a d 的集成、c m m 的测量路径规 划、零件位置的自动识别等各个方面对回转体类、箱体类、复杂曲面等不同测量 对象的智能三坐标测量机系统进行了积极的研究与探索。 t h o o d o r e h h o p p l 5 】描绘了一个基于启发式的、任务分解技术的c m m 控制系 统结构。他对智能三坐标测量机系统进行了初步地探索，提出了从c a d 数据库 中提取公差项和测量项目的观点，利用它们来驱动测量的规划和伺服控制的观 点，并提出了将测量任务分解为一系列子任务的观点和任务分解的方法。但他对 如何从c a d 数据库中提取公差项和测量项目，如何进行路径规划并没有作进一 步的论述。 e v e r s h e i mw a u g ej r 6 建立了一个联系c a d 和c m m 的系统n c m e s 。利用 该系统可以实现c m m 的离线编程。当n c m e s 系统被激活，在菜单制导的前提 下，通过联接程序可以从c a d 数据中获取检测信息，进而根据c a d 信息和相 应的检测规划逻辑产生工件的测量顺序，最后经过处理模块生成n c 控制程序。 h a e l m a r a g h y ，p h g u 【7 】从专家系统的角度提出了一个集成的基于坐标测 第一章绪论 量机的检测规化系统，系统的输入信息来源于面向特征的零件造型系统，采用此 几何建模系统和句法模式的识别，达到从几何模型中抽取型面和检测公差等特征 的目标。在检测规划生成方面，阐述了检测知识的内容以及推理逻辑，并给出了 用p r o l o g 语言实现的原型专家系统，利用该专家系统可以得到测量的顺序，测 头的选择。但对路径的规划和工件的定位未做研究。 p ( m 1 8 】进一步完善了基于知识的检测规划系统，将检测任务分解成为一系列 的子任务，按照任务分解将检测规划系统设计成为包含知识、控制操作、前后关 系和联系接口的系列模块。每个模块完成相应的子任务。 江平字 9 1 从方法论、软件开发及生产实际应用等方面对c a d 指导的坐标测 量机检测规划自动生成环境进行了研究，实现了c a d 指导的智能检测规划集成 系统i n s p e c t o r 。该系统由两部分组成：基于特征的零件建模环境和源于c a d 的检测规划专家系统。在i n s p e c t o r 系统中，用菜单制导的方式建立零件描述 模型。它将人工智能中的框架模型引入到零件的建模系统和规划系统，并以零件 的框架模型为基础，用c 语言建立了专家系统进行判断和推理。 o p b o j a m i e 1 0 】针对复杂的曲面如叶片等，建立了c a d c a 的集成系统，它 基于特征建模和人工智能建立了一个专家系统来决定检测的路径、测头的选择、 测量点的分布。但它没有说明建立专家系统的步骤、方法以及系统的结构等。 竹内芳美，版本正史1 1 1 l ，王向军【1 2 1 ，利用视觉系统对未知零件进行识别和定 位，然后进行路径规划。它的处理流程如图1 - 1 所示，首先由视觉系统获取零件 的图像，然后根据图像处理的结果确定零件的类别和零件的位置，最后进行路径 规划指导测量。 图1 - 1 利用视觉系统进行路径规划 y o s h i m it a k e u c h i 1 3 l 【1 4 1 建立了随机放置在工作台上的三维工件的自动测量系 统，运用摄像机的数据和基于c s g ( c o n s t r u c t i v es o l i dg e o m e t r y 结构立体几何 法) 模式的c a d 系统中数据进行比较，获得零件的坐标位置，通过零件坐标系 与机器坐标系间的坐标转换获得实际测量路线。 王以忠【l5 】以计算机视觉为主要研究方向，提出了多重定向执行长度编码进行 三维工件识别，在视觉识别的基础上，与基于c s g 模式的c a d 系统中数据遴行 天津大学博士学位论文 比较，以实现c m m 的自动测量。 上述三个自动测量系统的主要特点是将视觉系统引入到c m m 测量中，用视 觉处理的结果指导测量，但这些系统没有考虑工件的实际测量要求，对测量路径 的规划和测量的决策智能化考虑得较少。 x q t a n g ，b j d a v i e s t l 6 1 ，l o t a o ，b j d a v i e s 1 _ 7 】针对中等复杂的回转体和2 5 维零件分别建立了基于知识的c a i p 系统。它们能够根据基于特征的零件模型自 动生成零件在坐标测量机上的检测规划，并通过d m i s 处理器实现系统与 c n c c m m 的集成。 成晔【1 s l 研究了“清华检测工艺自动规划与编程( t s i n g h u a a u t o m a t e di n s p e c t i o n p l a n n i n ga n dp r o g r a m m i n g - - t h a i p & p ) ”系统，该系统自动进行检测工艺的规划 与编程，生成零件的自动测量程序，t h a i p & p 系统工作对象为机械制造业中常 见的结构复杂但形体比较规则的非回转体零件，如机床零件中的箱体、支架、轴 承座、板、块等。t h a i p & p 系统建立了一个面向c i m 目标的以c a d 为核心， 基于形体的零件描述方法，零件描述信息的输入也是交互式的。采用夹具对工件 进行定位，采用创成法进行路径规划，即对于不同的形状特征和组合特征有各自 的测量规划模版，将零件的形状特征和组合特征的测量路径组合得到零件的测量 路径。 h o n g t z o n gy a ua n dc h i a ，h s i a n gm e n q l l9 】【2 0 】提出利用启发式的分层算法进行 路径规划，防碰撞检查的算法，e l 肛j n i 2 1 】提出了一种采用射线追踪法和八叉 树法相结合的方法产生由一个测量点到下一个测量点优化路径的方法。他们对 c m m 和c a d 系统集成的信息自动化和测头的选择等决策问题未做考虑。 c h i a - h s i a n gm e n q l 2 2 1 开发的智能检测环境包括：c m m ，c a d 引导的检测系 统( 检测模块、基于定位的c a d 模型和综合分析) ，检测项目、检测点数和检测 路径的自动决策系统。 u t p a l r o y 2 3 1 建立了一个自动尺寸检测系统的智能规划框架，它采用了面向对 象的数据结构和一种决定检测顺序的启发式优化算法。 z o n e c h i n gl i n l 2 4 提出了一种从c a d 的d x f ( d a me x c h a n g ef i l e ，尺寸交换 文件) 文件中提取工件信息，测量基准和测量项目由人工输入，并利用动态编程 进行测量顺序优化的测量系统。 第一章绪论 j i a n - c h e n g l i u 和h u n g n g 2 5 】等人对在线测量自动检测规划进行了研究，给 出了一种高效的在线检测方法，由于该方法利用n c 加工控制程序，从而省去了 测量特征的识别以及测量路径的规划，具有省时快速的特点，但该方法只适用于 零件加工时的在线测量。 c y h w m l g 。c y t s a ia n dc a c h a n g 2 6 1 提了一种高效的检测规划方法，采 用“贪婪的启发式法则”使零件的安装次数最少、测头更换的次数最少，并采用 神经网络的方法解决测量特征的测量顺序优化问题。 在许多学者对三坐标测量机自动测量系统进行研究的同时，许多三坐标测量 机的生产厂家也在做一些改进工作，努力向信息自动化和决策智能化的c 删方向 发展。首先各大公司纷纷推出了与d m i s ( d i m e n s i o n a lm e a s u r i n gi n t e r f a c e s t a n d a r d ，尺寸测量接口标准) 格式兼容的数据格式。为了解决测量仪器的数据 格式不统一问题，1 9 8 5 年开始制定d m i s 标准，1 9 9 5 年发展到d m i s 的3 0 版本 【2 7 】，现在已经成为各训制造商普遍接受的接口标准。d m i s 的目的是为计算机 系统和检测设备之间提供一个双向的检测数据标准。利用这些标准可以为检测程 序和检测结果建立一个中性格式。如图卜2 所示，不同的测量设备之间可以通过 图i - 2d m i s 在各系统之间的中介地位 天津大学博士学位论文 d m i s 格式进行测量程序和测量数据的交换，c a d 系统也可以通过d m i s 格式与测 量系统进行数据交换。 各大c m m 生产厂家都为自身的产品设备配备了各种附件如转台、回转测头、 自动更换测头的装置等等，使测量过程尽可能地减少人为干预和管理。一些大公 司和研究单位也推出了方便测量机编程的措施，如l e i t z 推出的元素自动测量方 式、天津大学研究的p o s c o m 测量软件、d e a 公司推出的“块编程”方式、青 岛前哨推出的e z c a d 交换测量软件、z e i s s 公司推出的f o