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复杂型面工件超声自动检测中的匹配定位方法
  • ISSN号:1004-132X
  • 期刊名称:中国机械工程
  • 时间:2012
  • 页码:195-199
  • 分类:TP391.7[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]长沙理工大学,长沙410114, [2]中南大学,长沙410075, [3]中国兵器科学研究院宁波分院,宁波315103
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51005252);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20100162120042);湖南省自然科学基金资助项目(10JJ5061)
  • 相关项目:基于2D-SAFT的复杂型面构件超声检测方法研究
中文摘要:

为提高复杂型面工件超声自动检测的效率和通用性,研究了CAD模型已知时工件的匹配定位方法。首先使用人工缺陷陷贴片的超声C扫描数据获取待匹配特征点的位姿。然后以工件3个角点为特征点进行初始定位,由2个局部坐标系匹配得到初始匹配矩阵。最后根据点到曲面的最小距离原则进行精匹配定位,使用循环迭代及Menq算法进行寻优求解。实例表明,选用6个采样点时,匹配误差可控制在0.4mm以内,能很好地满足复杂型面工件超声自动检测的精度要求。

英文摘要:

To improve the efficiency and universality of automatic ultrasonic testing for complex surface parts,a matching and localization method was proposed when the CAD model of the part to be tested was given. The position of feature points to match by C--scan ultrasonic measurement data for artificial defect on the tested part was attained firstly. Then an approximate localization method using three corner points as feature points was studied;the initial matching matrix was calculated from the matching of the two local coordinate systems. Lastly,a precise localization was acquired according to the minimum distance principle from the point to the surface,and it was calculated by the cyclic itera- tive method and Menq algorithm. The results of an example show that the matching error is less than 0.4mm when selecting six sampling points,which can meet the accuracy requirement in automatic ul- trasonic testing for complex surface parts.

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期刊信息
  • 《中国机械工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:董仕节
  • 地址:湖北工业大学772信箱
  • 邮编:430068
  • 邮箱:paper@cmemo.org.cn
  • 电话:027-87646802
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-132X
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1294/TH
  • 邮发代号:38-10
  • 获奖情况:
  • 1997年获中国科协期刊一等奖,第二届全国优秀科技...,机械行业优秀期刊一等奖,1999年获首届国家期刊奖,2001年获首届湖北十大名刊,中国期刊方阵“双高”期刊,2003第二届国家期刊奖提名奖,百种中国杰出学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
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