數(shù)控加工在機檢測的數(shù)據(jù)預(yù)處理若干問題研究.pdf

1、在機檢測將數(shù)控機床的數(shù)控加工功能與三坐標測量裝置的質(zhì)量檢測功能形成一個有機整體,提高了效率和精度。在零件加工的整個技術(shù)路線中,高效、高精度地獲取測量數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),而數(shù)據(jù)預(yù)處理是保證后期模型重建質(zhì)量的關(guān)鍵。在接觸式測量中,測量所得數(shù)據(jù)非常龐大且不可避免地存在噪聲,同時采集到的數(shù)據(jù)為測頭球心點的坐標而不是零件表面坐標,需要進行測頭半徑補償。因此必須對其進行一定的預(yù)處理。目前數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)或多或少都存在一些不足,針對接觸式掃描測頭測量所得密集散

2、亂數(shù)據(jù)點云,基于自組織特征映射SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種自適應(yīng)性強、精度高、效率高的數(shù)據(jù)預(yù)處理若干問題研究方法,為后續(xù)的CAD模型重建打下良好的基礎(chǔ)。
　　利用SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將測量所得的散亂點數(shù)據(jù)形成子區(qū)域集,子區(qū)域的分類核心即神經(jīng)元連接權(quán)矢量重構(gòu)曲面樣本點的內(nèi)在拓撲關(guān)系,實現(xiàn)曲面密集三維散亂數(shù)據(jù)點云的自組織壓縮工程近似化;同時按矩形陣列側(cè)抑制鄰域訓練調(diào)整,生成測量點集壓縮后具有一定平滑能力的拓撲矩形網(wǎng)格。根據(jù)數(shù)據(jù)點信息可以通過

3、平均矢量積直接計算某一確定點的法矢,同時邊緣點數(shù)據(jù)缺少的點可從神經(jīng)元感受野中尋得,完成矩形網(wǎng)格法矢的求解即可實現(xiàn)測頭半徑補償及對矩形網(wǎng)格數(shù)據(jù)平滑能力的驗證。此外,由于測量數(shù)據(jù)量龐大導致訓練效率下降,對測量數(shù)據(jù)進行簡單分塊訓練并整合,在保證精度條件下提高數(shù)據(jù)處理效率。
　　通過計算機仿真實驗對矩形網(wǎng)格的數(shù)據(jù)平滑能力進行了有效驗證,以及較好地實現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理。應(yīng)用MATLAB軟件分別構(gòu)建了球面、一般復雜曲面、雙三次B樣條曲面復雜