3、机械系统表面检测与烟草控制中的智能模型应用

机械系统表面检测与烟草控制中的智能模型应用

机械系统表面检测：几何特征族识别方法

在机械系统制造中，零部件表面的尺寸、形状和位置偏差是质量评估的重要属性。当前，对这些属性的验证主要通过测量零部件表面点的坐标，获取点云后拟合表面的数学模型，进而评估特征的实际尺寸、与模型尺寸进行比较并检查公差。然而，这种方法存在一些不足。

传统检测方法的缺陷

• 单独识别表面的不确定性 ：对每个表面单独进行识别，可能导致某些尺寸的不确定性。例如，当测量两个平面之间的距离时，两个平面的数学模型可能并非平行平面，使得距离难以明确定义。
• 忽略表面组兼容性 ：几何评估的目标是检查属于一个零件的一组表面与属于另一个零件的共轭表面组之间的兼容性。传统方法单独检查表面，效率较低。例如，在轴承盖的情况下，同时拟合从A、B和C收集的三个点云，以获得A、B和C的数值模型，能更有效地检查表面组件ABC。
• 表面尺寸与参考系统的关联 ：某些表面的尺寸可能参考零件的其他表面定义的参考系统，此时表面建模和参考系统建模都很重要。

几何特征族识别算法

为了更好地评估表面偏差，提出了将组件表面分组为族的方法，并建立连贯的数值族模型。具体算法步骤如下：
1. 建立拓扑结构 ：确定一组表面属于一个零件，这些表面将与机械结构中的另一组表面接触，形成一对表面组件，称为拓扑结构。
2. 收集点云 ：从构成拓扑结构的每个表