隨著工業(yè)4.0概念的推進(jìn)，智能制造技術(shù)的發(fā)展勢在必行。為保證智能制造過程及結(jié)果的準(zhǔn)確可靠，制造過程中所使用的計量保障設(shè)備和計算方法必須滿足使用要求。本專題針對智能制造工業(yè)現(xiàn)場所出現(xiàn)的大尺寸動態(tài)測量與校準(zhǔn)問題給出了一些解決方案。

首先概述性地介紹了現(xiàn)有四類大尺寸動態(tài)坐標(biāo)測量設(shè)備，并對這四類工作設(shè)備的工作原理和靜態(tài)及動態(tài)校準(zhǔn)方法進(jìn)行歸納總結(jié)，對動態(tài)幾何量測量系統(tǒng)校準(zhǔn)方法的研究方向進(jìn)行了展望；針對激光跟蹤儀和動態(tài)工業(yè)攝影測量系統(tǒng)在智能制造中的動態(tài)應(yīng)用和校準(zhǔn)方法給出了可供參考的解決方案。接著，介紹了一種測量目標(biāo)自動引導(dǎo)系統(tǒng)，該系統(tǒng)以機(jī)械臂代替人手抓取激光跟蹤儀靶球，通過建立被測對象、跟蹤儀、機(jī)器人及靶球四者之間的位姿關(guān)聯(lián)模型，確定由機(jī)器人引導(dǎo)的測量目標(biāo)路徑規(guī)劃，實現(xiàn)激光跟蹤儀自動連續(xù)測量。為了解決激光跟蹤儀動態(tài)定位誤差的校準(zhǔn)，開展了對轉(zhuǎn)臺動態(tài)響應(yīng)性能進(jìn)行評價的方法研究，分析了轉(zhuǎn)臺系統(tǒng)在速度三角波信號的激勵下所能達(dá)到的速度控制精度。在動態(tài)工業(yè)攝影測量方面，介紹了一種適用于多目標(biāo)點(diǎn)的快速識別和匹配方法，該方法通過一定比例的降采樣改變圖像的分辨力，在消除背景噪聲干擾的情況下可實現(xiàn)目標(biāo)點(diǎn)的快速識別；同時，提出了一種基于目標(biāo)點(diǎn)自描述向量的多目標(biāo)點(diǎn)匹配方法，使目標(biāo)匹配的準(zhǔn)確度遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的RANSAC算法。針對工業(yè)攝影測量系統(tǒng)所用比例尺的校準(zhǔn)開展了關(guān)于逆反射標(biāo)志中心定位方法的研究，分析了校準(zhǔn)過程中逆反射標(biāo)志受光照、放大倍數(shù)、成像位置等因素對中心定位結(jié)果的影響程度。

專題聯(lián)系人：樊晶晶

1989年出生，博士研究生，研究領(lǐng)域包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理、曲面輪廓度評價。曾參與國家“十三五”國防技術(shù)科研項目“面向航空復(fù)雜金屬結(jié)構(gòu)件的計量技術(shù)及設(shè)備”；參加國際光學(xué)工程學(xué)會(SPIE)2017年年會，并作關(guān)于基于云數(shù)據(jù)的薄壁件邊緣輪廓提取方法的報告。