基于多模态数据协同的弱纹理表面高精度点云配准算法

为解决大型构件表面弱纹理特征的捕捉和多次测量的精度配准问题,采用集成结构光与光度立体视觉的复合测量系统,利用结构光测量获取工件表面整体形状的点云数据,利用光度立体视觉获取表面精细弱纹理的法向量信息。在此基础上,提出了一种融合邻域点云坐标与法向量信息的新型局部特征描述子,可对弱纹理工件表面特征进行有效且鲁棒地描述。大量仿真和真实实验验证了所提方法的有效性,其性能大幅超越了基于传统特征描述子的迭代最近点算法。所提方法可有效捕捉并描述弱纹理表面的丰富细节特征,构建鲁棒显著的特征描述子,进而大幅提升了测量结果的匹配精度,减小了大型复杂构件的整体重建误差。     

基于点自动对焦传感器的菲涅耳微结构超精密在位测量

由于菲涅耳结构存在较大倾角且离线测量会引入原点误差，为实现菲涅耳微结构的超精密在位测量，构建了基于点自动对焦传感器的在位测量系统，并研究开发了配套的位置标定与温度补偿算法。首先，对于测量结果的核心影响因素——温度进行相关性分析，并通过高斯过程对其进行补偿，使得测头测量误差下降至未补偿前的39%；其次，为保证测头扫描路径通过所测微结构中心，以避免曲面重构过程中引入对齐误差，在测量前利用标准球面对测头的位姿进行预标定；最后，利用该套设备对菲涅耳微结构进行测量并分析了测量结果。实验结果表明，所组建的系统相比基于光谱共聚焦的在位测量系统能够更有效地评估菲涅耳结构形貌，相比离线白光干涉测量系统可获得更精准的结果。