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工件四特征点的粗配准方法研究
  • ISSN号:1001-3997
  • 期刊名称:机械设计与制造
  • 时间:2016.1.8
  • 页码:217-220
  • 分类:TH16[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,北京100192
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51175047)
  • 相关项目:大型雷达天线三维面形动态测量理论与关键技术研究
中文摘要:

工件自动配准在柔性生产装配中至关重要,其中装配工件CAD模型数据和实测点云数据的配准是关键技术之一。针对装配工件和CAD模型的配准问题,提出了一种基于工件四特征点的粗配准算法。获得配准物体CAD模型数据和实测点云数据后,该方法包含四步:点云数据取样,特征四点集提取,特征一致四点集寻找,计算变换一致性矩阵。以正方体为模型的仿真实验结果显示该配准方法正确可行,以维纳斯石膏像作为实验对象进行配准实验,当点云数据为80000点时,点到点的误差均值为0.0622mm。该算法稳定,配准结果可以作为精确配准算法ICP(Iterative Closest Point)等的叠代初值。

英文摘要:

Work-pieces automation registration is critical in flexible manufacture assembly,and the registration of CAD model with measurement data cloud of its part is one of key technology. Acoarse registration algorithm based on four feature points of work-piece is proposed to accomplish its registration. After CAD model data and actual measurement data of a work-piece are acquired,the method consists of the following four steps: sampling of point clouds data,extracting of four feature points set,searching of congruent four feature points set andcomputing of transformation congruent matrix.Simulation experiment of the registration algorithm is carried out using the cube as the theoretical model,and the result show that the algorithm is verified correct.Another experiment is done with Venus plaster figure,and the mean-error of point-to-point distance is 0.062 mm accessing measurement data more than 80000 points. The experiment also shows that the algorithm is more efficient and robust,and can further be used as preparatory step of precision registration such as Iterative Closest Point(ICP)algorithm.

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期刊信息
  • 《机械设计与制造》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国教育部
  • 主办单位:辽宁省机械研究院 东北大学
  • 主编:张义民
  • 地址:沈阳市皇姑区北陵大街56号
  • 邮编:110032
  • 邮箱:mdm1963@163.com
  • 电话:024-86899120 86894543
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3997
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1140/TH
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技核心期刊,辽宁省优秀科技期刊一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:30635