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题名基于双目视觉的BRDF绝对测量装置位姿标校技术
被引量：1
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作者
郑修文
陈洪耀
李鑫
张黎明
杨宝云
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机构
中国科学院合肥物质科学研究院
中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室
中国科学技术大学
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出处
《光子学报》
北大核心
2025年第8期149-163,共15页
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基金
中国科学院科研装备研制项目(No.YZ 201125)
预先研究课题(No.WX‒2023‒03‒0067)。
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文摘
在双向反射分布函数(BRDF)绝对测量系统中,采用串联式机械臂作为转角机构时,其末端工具坐标系的位姿误差是系统不确定度的重要来源之一。为降低机械臂位姿误差对BRDF绝对测量系统转角精度的影响,使用双目相机作为机械臂位姿测量工具,并根据BRDF测量装置定点多姿态的运动方式,提出一种相对BRDF测量原点的机械臂位姿校正方法。对光路入/反射天顶角角度为0~60°,方位角为0~360°时机械臂的姿态误差进行测量,采用多层感知器人工神经网络模型(MLP)对机械臂姿态误差进行训练,最后建立机械臂转角位姿误差补偿模型。在MLP模型的预测和补偿下,位置平均误差从0.626 mm降低到0.162 mm,角度平均误差从0.289°降低到0.059°。定量评估了机械臂位姿补偿不确定度,位置和姿态的补偿不确定度分别为0.07 mm和0.034°。同时分析机械臂的转角误差与BRDF测量角度误差之间的关系,结果表明由机械臂自身转角误差造成的BRDF测量角度误差与机械臂转角误差处于同一量级。
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关键词
双向反射分布函数
测量装置
串联式机械臂标定
转角变换
双目视觉测量
多层感知器人工神经网络
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Keywords
Bidirectional reflectance distribution function
Measurement system
Serial manipulator calibration
Rotational transformation
Binocular vision measurement
Multilayer perceptron neural network
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分类号
TP744
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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