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  • 基于MATLAB的平面度评定
    2021-04-19 08:33:02

    1引言在实际工程中,对某些零件的平面度测量是必不可少的一个环节,由于传统的测量方法十分复杂,在某些复杂的环境下难以直接测量,为工程人员带来了诸多不便。本文采用直角坐标测量法。首先建立相应的数学模型,利用传统的平面度评定方法,得到平面度误差,然后利用MATLAB中的优化工具箱得到平面度的最优值,将两种方法得到的值相比较。实践证明,MATLAB的优化算法收敛性好,过程稳定。该方法还可以推广到其他测量任务如直线度、圆度和圆柱度等形位误差评定。平面度的评定方法包括最小包容区域法、最小二乘平面法、对角线平面法和三远点平面法。其中,最小二乘平面法计算方便简洁,本文采用最小二乘平面法介绍平面度评定过程。2平面度的最小二乘模型用最小二乘法评定平面度误差时,评定的基准平面是最小二乘平面,最小二乘平面的确定是利用各测量点到平面的距离的平方和为最小值。取得各点相对于该平面的偏离值中的最大偏离值和最小偏离值之差作为平面度误差,点在平面上方为正,在平面下方为负。以被测平面作为XOY平面建立坐标系,在直角坐标系中得到平面上n个点的坐标值。图1最小二乘平面度模型假定测得点坐标为(xi,yi,zi)(i=1,2,…,n),最小二乘平面为:z=ax+by+c,其中a,b,c为待定参数。根据最小二乘原理得最小二乘平面的待定参数a,b,c为a=nziyixixizixiyiyiyiziy2inxiyixix2ixiyiyixiyiy2ib=nxizixix2ixiziyixiyiyizinxiyixix2ixiyiyixiyiy2ic=zixiyixizix2ixiyiyizixiyiy2inxiyixix2ixiyiyixiyiy2i拟合出最小二乘平面后,平面上方的点和平面下方的点到平面度距离公式,本身带有矢量性。距离公式为di=zi-axi-byi-c1+a2+b槡2(1)根据最小二乘原理有Q=nid2i=min(2)故求解最小二乘平面度误差就转换为寻求(a、b、c)的值,使目标函数Q最小。假设采样点中位于最小二乘平面两侧的最大偏离点分别为(xM,yM,zM)和(xL,yL,zL),则平面度最小二乘检验的结果可表示为f=dM-dL=(zM-zL)-a(xM-xL)-b(yM-yL)1+a2+b槡2(3)3MATLAB优化工具箱MATLAB7.6.0的优化工具箱中含有一系列优化算法函数,可以用于解决一系列工程实际问题。本类问题可属于求解无约束条件非线性极小值以及非线性最小二乘逼迫和曲线拟合问题。只要正确地建立问题的数学模型,调用相应的函数,即可求的结果,无需编写求解程序,因此求结过程非常简单。用于求解无约束条件非线性极小值的函数有fminsearch和fminunc。本文用的是fminunc,其用法介绍为:[x,fval,exitflag,output]=fminunc(fun,x0,op-tions)其中,x为最优解;fun为目标函数;x0为初始解;options为设置优化选项参数;fval为返回目标函数在最优解x点的函数值;exitflag为返回算法终止标志;output为返回优化算法信息的一个数据结构。由于fminunc函数只能给出局部最优解,未获得更精确的圆柱度误差,需要恰当的初值,若以该平面作为XOY平面建坐标系,则(a,b,c)的初始值为(0,0,0)。4实例分析在三坐标测量机上对一个平面的测量数据如表1所示。表1平面测量点的坐标x(mm)y(mm)z(mm)x(mm)y(mm)z(mm)110.13243.982-0.0031616.80845.071-0.00521

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  • 1.基于halcon算法平台;...@描述: 该方法支持点云的平面的平面度测量。 @来源:欢迎关注微信公众号 AmazingRobot+ 获取更多机器人视觉知识。 ********************************/ dev_update_window ('on')
    1.基于halcon算法平台;
    
    2.提供深度图源文件以及解压密码;
    
    3.代码预览:
    

    /*****************************

    • @文档名称: 基于点云的平面度测量。
    • @作者: hugo
    • @版本: 1.1
    • @日期: 2021-6-20
    • @描述: 该方法支持点云的平面的平面度测量。
    • @来源:欢迎关注微信公众号【robotvision】 获取更多机器人视觉知识。

    ********************************/

    dev_update_window ('on')
    dev_get_window (WindowHandle)
    
    read_image (imageReal, './replay_38893_2021-6-7.tif')
    xResolution:=0.06
    yResolution:=0.06
    zResolution:=0.001 
    ScaleFactor:=[xResolution,yResolution,zResolution]
    
    *采样区域1
    create_drawing_object_rectangle2 (300, 120, rad(90), 30, 20, DrawID)
    set_drawing_object_params (DrawID, 'color', 'forest green')
    set_drawing_object_params (DrawID, 'line_width', 1)
    attach_drawing_object_to_window (WindowHandle, DrawID)
    
    ..........
    
    *平面度
    height:=theta/zScale*0.001
    
    *可视化高度差效果
    visParamName := ['lut','alpha_0','intensity','color_1']
    visParamValue := ['hsi',0.7,'coord_z','yellow']
    
    Labels := ['','平面度:'+height+'mm','']
    objs:=[ObjectModel3Ds[2],final_ObjectModel3Ds]
    visualize_object_model_3d (WindowHandle, objs, [], [], visParamName, visParamValue, 'Edited by AmazingRobot+', [Labels], '', PoseOut)        
    
    *stop ()   
    clear_object_model_3d (plane_balls)
    for Index := 0 to |final_ObjectModel3Ds|-1 by 1
        clear_object_model_3d (final_ObjectModel3Ds[Index])
    endfor
    
    return ()
    

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    06 点云平面度测量

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  • 到目前,基于学习的平面抓取检测方法主要分为两类: (1)一阶段的端到端学习方法。 (2)两阶段的学习方法。 1、一阶段学习法 在这类方法中,直接学习从输入数据到抓取配置的映射函数,即神经网络。输入通常为...

    平面抓取检测的任务是,输入感知数据,输出抓取配置。到目前,基于学习的平面抓取检测方法主要分为两类:

    (1)一阶段的端到端学习方法。

    (2)两阶段的学习方法。

    1、一阶段学习法

    在这类方法中,直接学习从输入数据到抓取配置的映射函数,即神经网络。输入通常为RGB图像或深度图像,输出为抓取配置的集合,然后根据置信度选取最优的抓取配置。目前以基于矩形框抓取表示的方法为主,如

    (1)Fully Convolutional Grasp Detection Network with Oriented Anchor Box

    (2)Real-world Multi-object, Multi-grasp Detection

    (3)Densely Supervised Grasp Detector (DSGD)

    2、两阶段学习法

    包括两阶段:抓取配置采样,抓取配置评估。第一阶段首先采样多个抓取配置,第二阶段评估每个候选抓取的质量,然后选取最优的抓取。目前最好的是Dex-Net 4.0:

    (1)Dex-Net 4.0: Learning ambidextrous robot grasping policies

    3、讨论

    一阶段学习法的GroundTruth是物体上所有的可行抓取配置,标注抓取配置可以手动标注、机器人实际试错标注或者虚拟环境自动生成,存在下面几个问题:

    (1)手动标注没有统一标准,存在误差。

    (2)机器人标注太耗时,2016年ICRA的Supersizing Self-supervision: Learning to Grasp from 50K Tries and 700 Robot Hours 耗费了大量时间,最终的结果却不尽人意。

    (3)不管是哪种标注方法,都无法详尽地标注物体所有可行的抓取方法,这意味着,神经网络没有最佳的学习target。

    (4)多物体堆叠场景难以进行标注,导致现在的平面抓取数据集几乎都是单物体的(cornell、Jacquard等,现在应该有合成的多物体场景数据集,没太关注),使得学习的网络在bin-picking任务中表现较差。

    二阶段学习法的GroundTruth是抓取样本的质量,即0或1。数据集可以在虚拟环境中自动生成数据集,学习的target也是最佳的,不过合成像Dex-Net4.0那种百万级的样本也不是一般实验室能做的。尽管如此,可以看出二阶段学习法比一阶段学习法更好,更值得研究。下一步的研究方向是如何面向小数据集进行抓取检测。

     

     

     

     

     

     

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平面度的检测方法