Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường.

Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường.Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường.Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường.Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường.Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường.Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường.Nghiên cứu hệ thống đo 3D chi tiết cơ khí bằng ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray và dịch đường.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN NGỌC TÚ NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP Mà GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT CƠ KHÍ HÀ NỘI - 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN NGỌC TÚ NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP Mà GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG Ngành: Kỹ thuật khí Mã số: 9520103 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT CƠ KHÍ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Nguyễn Thị Phương Mai TS Phạm Hồng Tuấn HÀ NỘI - 2022 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung luận án “NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP Mà GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG” cơng trình nghiên cứu khoa học riêng tơi, thực hướng dẫn tập thể cán hướng dẫn Những nội dung, số liệu sử dụng phân tích luận án có nguồn gốc rõ ràng, công bố theo quy định Các kết nghiên cứu luận án tơi tự tìm hiểu, phân tích cách trung thực, khách quan phù hợp với điều kiện Việt Nam Các kết chưa có tác giả cơng bố nghiên cứu khác Hà Nội, ngày 07 tháng 06 năm 2022 Tập thể hướng dẫn khoa học Tác giả luận án PGS TS Nguyễn Thị Phương Mai TS Phạm Hồng Tuấn iii NCS Nguyễn Ngọc Tú LỜI CẢM ƠN Lời tơi xin bày tỏ lịng biết ơn tới Ban Giám hiệu, phòng Đào tạo -bộ phận sau Đại học, trường Cơ khí, nhóm chun mơn Cơ khí Chính xác & Quang học – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Tôi xin cảm ơn PGS.TS Nguyễn Thị Phương Mai, TS Phạm Hồng Tuấn hướng dẫn, bảo cho ý kiến vô quý báu tạo điều kiện thuận lợi cho tơi mặt chun mơn suốt q trình học tập, thực luận án Tôi xin trân trọng cảm ơn thầy Bộ mơn Cơ khí xác & Quang học – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đóng góp cho tơi ý kiến bổ ích tạo điều kiện thuận lợi thời gian cho tơi suốt q trình làm luận án Tôi xin chân thành cảm ơn Trung Tâm Quang Điện tử - Viện Ứng dụng Công nghệ tạo điều kiện tốt sở vật chất, trang thiết bị thí nghiệm, xếp cơng việc q trình nghiên cứu cơng tác để tơi có điều kiện thực nhiệm vụ Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình, đồng nghiệp, bạn bè động viên, giúp đỡ, chia sẻ khó khăn suốt q trình nghiên cứu hoàn thành luận án Tác giả luận án Nguyễn Ngọc Tú MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG BIỂU .viii DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, ĐỒ THỊ ix MỞ ĐẦU Chương 1: TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP THU NHẬN BỀ MẶT 3D CỦA VẬT THỂ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC 1.1 Các hệ thống đo quang học dựa phương pháp tam giác đạc 1.2 Phương pháp thu nhận ảnh ba chiều dựa ánh sáng cấu trúc 1.3 Tình hình nghiên cứu ngồi nước .12 1.3.1 Tình hình nghiên cứu giới 12 1.3.2 Tình hình nghiên cứu nước .24 1.4 Mục tiêu, khó khăn nghiên cứu luận án 26 Chương 2: PHƯƠNG PHÁP ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP Mà GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG 28 2.1 Phương pháp mã hóa vân cho ánh sáng cấu trúc 28 2.1.1 Mã hóa vân Graycode 28 2.1.2 Mã Large-Gap Graycode 31 2.1.3 Vân dịch chuyển đường 34 2.2 Định nghĩa vùng chiếu vân .35 2.3 Giải mã vân Graycode dịch đường 36 2.3.1 Giải mã vân Gray .36 2.3.2 Bộ dò đỉnh vạch chiếu .37 2.4 Cơ sở tốn học mơ hình hệ thu ảnh máy ảnh 42 2.4.1 Cơ sở toán học tam giác đạc ánh sáng cấu trúc 42 2.4.2 Mơ hình lỗ nhỏ máy ảnh 50 2.4.3 Mơ hình khử méo ảnh cho hệ thu ảnh 53 2.4.4 Hiệu chuẩn máy ảnh 54 2.5 Cơ sở tốn học sử dụng mơ hình hệ máy ảnh 56 2.5.1 Tam giác đạc hệ máy ảnh 56 2.5.2 Hình học Epipolar 58 2.5.3 2.6 Hiệu chuẩn hệ máy ảnh ảnh 60 Cơ sở tính tốn thơng số hệ thống .62 2.6.1 Tính tốn độ phân giải máy chiếu, tiêu cự hệ quang máy ảnh 62 2.6.2 Tính tốn khoảng cách đường sở máy ảnh .64 2.7 Kết luận 66 Chương 3: NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP Mà GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG 67 3.1 Nghiên cứu nâng cao độ xác đo 3D chi tiết khí .67 3.1.1 Nghiên cứu kỹ thuật ảnh động dải rộng cho ánh sáng cấu trúc 67 3.1.2 Kỹ thuật HDR mã Gray dịch chuyển đường 67 3.1.3 Phương pháp hiệu chuẩn cho hệ thống đo 3D 71 3.1.4 Xác định ma trận chuyển vị bàn máy với đầu đo .79 3.2 Tính tốn lựa chọn cấu hình hệ thống thu nhận ảnh 3D ánh sáng cấu trúc .84 3.2.1 Lựa chọn thiết bị chiếu vân 84 3.2.2 Lựa chọn máy ảnh 86 3.2.3 Tính tốn lựa chọn thấu kính cho máy ảnh đường sở .86 3.3 Kết luận 90 Chương 4: THỰC NGHIỆM TRÊN THIẾT BỊ VÀ PHẦN MỀM XÂY DỰNG 91 4.1 Xây dựng thiết bị quét 3D 91 4.1.1 Thông số cấu tạo thiết bị quét .91 4.1.2 Đồng tín hiệu máy ảnh máy chiếu 94 4.1.3 Xây dựng phần mềm xử lý thu nhận ảnh 3D chi tiết khí 96 4.2 Xác định thông số hệ thống .98 4.3 Thực nghiệm xác định ma trận chuyển vị vị trí bàn máy 101 4.3.1 Bàn máy theo trục U 104 4.3.2 Bàn máy theo trục W .104 4.3.3 Bàn máy theo trục Z 105 4.4 Thực nghiệm thu ảnh 3D chi tiết khí 106 4.4.1 Tạo ảnh chiếu mã Large-Gap Graycode dịch đường 106 4.4.2 Thông số thiết lập cho hệ thống .107 4.4.3 Chiếu thu nhận ảnh vân .107 4.4.4 Tính tốn ảnh 3D sử dụng ảnh độ sâu 109 4.5 Thực nghiệm phương pháp ảnh động dải rộng vân graycode dịch đường .113 4.5.1 Thí nghiệm 1: Thay đổi giá trị cường độ dòng điện LED máy chiếu 114 4.5.2 Thí nghiệm 2: Thay đổi giá trị phơi sáng vân máy chiếu .115 4.5.3 Thí nghiệm 3: Thay đổi giá trị khuếch đại số máy ảnh 116 4.5.4 Thí nghiệm 4: Thay đổi giá trị tốc độ cửa trập máy ảnh 117 4.6 Hiệu chuẩn liệu quét 3D hệ thống .120 4.6.1 Hiệu chuẩn với cầu chuẩn .120 4.7 Đánh giá độ xác đo hệ thống xây dựng sử dụng mẫu chuẩn 127 4.8 Thực nghiệm quét đo với số chi tiết khí 129 4.8.1 Thực nghiệm đo kích thước với chi tiết puly 129 4.8.2 Thực nghiệm đo chi tiết piston 131 4.8.3 Quét số chi tiết khác .134 4.9 Kết luận 136 KẾT LUẬN CHUNG CỦA LUẬN ÁN 137 HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 138 TÀI LIỆU THAM KHẢO 139 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH Đà CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 148 PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT STT Ký hiệu Thuật ngữ tiếng Anh Giải thích SL 3D Structured Light Three-dimensional CMM LCD Coordinates Measuring Machine Liquid Crystal Display DLP Digital Crystal Display BNF GMNF ICP CAD 10 SICP 11 PS-R 12 RPMS Reference Point Markers 13 14 HDR High Dynamic Range Unwrap Phase : Các điểm đánh dấu tham chiếu sử dụng với tính quét 3D để đảm bảo độ xác cao phép đo Các điểm đánh dấu dán lên chi tiết trước quét : Ảnh động dải động : Mở pha Pin Hole : Lỗ nhỏ 15 : Ánh sáng cấu trúc : Khơng gian ba chiều mơ hình hình học có ba thơng số chiều dài, chiều rộng, chiều cao : Máy đo tọa độ : Màn hiển thị tinh thể lỏng : Công nghệ xử lý ánh sáng kỹ thuật số, dùng gương nhỏ để phản chiếu ánh sáng : Bộ lọc dựa giá trị trung bình Bilateral Normal Filter chuẩn lân cận theo cách không đẳng hướng Guided Mesh Normal : Bộ lọc sử dụng chiến lược lọc Filtering lưới điểm theo pháp tuyến hướng dẫn : Thuật toán sử dụng để Iteractive Closest Point giảm thiểu khác biệt hai đám mây điểm không gian 3D Computer-aided design : Thiết kế hỗ trợ máy tính Sparse Iteractive Closest Point : Thuật tốn tối ưu hóa ICP sử dụng tiêu gây phân tán : Đăng ký tập hợp điểm, Point-Set Registration gọi đăng ký đám mây điểm đối sánh quét, trình tìm kiếm biến đổi không gian giúp chỉnh hai đám mây điểm 16 17 18 19 CCD 20 CMOS 21 Epipolar Scroll Shutter Global Shutter Charge Coupled Device Complementary MetalOxide-Semiconductor Stereo Vision 22 Correspondence Problem 23 Depth Map : Ảnh tâm chiếu máy ảnh : Màn trập dạng cuộn : Màn trập dạng toàn cục : Cảm biến chuyển đổi hình ảnh quang học sang tín hiệu điện máy thu nhận hình ảnh dạng nhị phân : Cảm biến máy ảnh sử dụng lọc màu RGB sau chuyển sang liệu dạng số : “Tầm nhìn nổi”, Phương pháp sử dụng hai máy ảnh để tái cấu trúc vật thể dạng 3D : Vấn đề xác định phần hình ảnh tương ứng với phần hình ảnh khác : Ảnh độ sâu SLS Structured-light Stereo 25 PS Phase Shifting : Kỹ thuật lai sử dụng hai máy ảnh máy chiếu vân ánh sáng cấu trúc : Dịch pha 26 GC Graycode : Mã hóa mức xám 27 Structured Pattern : Mẫu vân cấu trúc 28 Mask-Image : Ảnh mặt nạ, giá trị không xác định giá trị giá trị xác định 255 24 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1-1 Các phương pháp đo ánh sáng cấu trúc Slavi 2010 (nguồn: [19]) 12 Bảng 1-2 Ưu nhược điểm loại kỹ thuật HDR (nguồn [53]) 22 Bảng 2-1 Bảng mã Gray cho 16 bit .29 Bảng 2-2 Bảng mã Graycode mã hóa cho vân chiếu .29 Bảng 2-3 Độ phân giải hệ thống với giá trị 2n 31 Bảng 3-1 Thơng số tính tốn FOV độ phân giải theo khoảng cách T .86 Bảng 3-2 Bảng thông số FOV độ phân giải máy ảnh theo chiếu sâu Z 89 Bảng 4-1 Thông số hiệu chuẩn máy ảnh hệ máy ảnh 101 Bảng 4-2 Bảng thông số thiết lập PWM cho LED 115 Bảng 4-3 Thông số thiết lập giá trị phơi sáng vân khác 116 Bảng 4-4 Thiết lập giá trị khuếc đại số khác cho máy ảnh 116 Bảng 4-5 Thiết lập giá trị Shutter speed khác cho camera 117 Bảng 4-6 Bảng so sánh số ảnh lấy mẫu thời gian thực phương pháp HDR 120 Bảng 4-7 Sai số phép đo cho liệu hình cầu áp dụng phương pháp bình phương nhỏ 123 Bảng 4-8 Bảng giá trị phương trình hiệu chuẩn cho trục tọa độ 125 Bảng 4-9 Sai số phép đo cho liệu hình cầu áp dụng phương trình hiệu chuẩn 126 Bảng 4-11 Bảng kết đo chi tiết Puly (các số liệu đo thể bảng PHỤ LỤC 2) 131 Bảng 4-12 Bảng kết đo đường kính piston 134 [83] Zhang, Z (2000) “A Flexible New Technique for Camera Calibration.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Vol 22, No 11, pp 1330– 1334 [84] Heikkila, J., and O Silven (1997) “A Four-step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction.” IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition [85] Bouguet, J Y (2015) “Camera Calibration Toolbox for Matlab.” Computational Vision at the California Institute of Technology Camera Calibration Toolbox for MATLAB [86] Bradski, G., and A Kaehler (2008) “Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library” Sebastopol, CA: O'Reilly [87] Van Loan, Charles F (1976) "Generalizing the singular value decomposition." SIAM Journal on numerical Analysis 13.1: 76-83 [88] Wall, Michael E., Andreas Rechtsteiner, and Luis M Rocha (2003) "Singular value decomposition and principal component analysis." A practical approach to microarray data analysis Springer, Boston, MA 91-109 [89] Quang-Tuan Luong (2007) "Learning Epipolar Geometry" Artificial Intelligence Center SRI International Retrieved 2007-03-04 [90] Robyn Owens (2007) "Epipolar geometry" Retrieved 2007-03-04 [91] Linda G Shapiro and George C Stockman (2001) “Computer Vision” Prentice Hall pp 395–403 ISBN 0-13-030796-3 [92] Debevec, Paul E.; MALIK, Jitendra (2008) “Recovering high dynamic range radiance maps from photographs” In: ACM SIGGRAPH 2008 classes p 1-10 [93] Horn, B K P (1986) “Robot Vision” MIT Press, Cambridge, Mass , ch 10, pp 206– 208 [94] Kolb, C., Mitchell, D., Và Hanrahan, P (1995) “A realistic camera model for computer graphics” In SIGGRAPH ’95 [95] ISO 10360-8:2013 – “Geometrical product specifications” (GPS) [96] S J Ahn, W Rauh, H J Warnecke (2001), “Least-squares orthogonal distances fitting of circle, sphere, ellipse, hyperbola, and parabola,” Pattern Recognit., vol 34, no 12, pp 2283–2303 [97] I D Coope (1993), “Circle fitting by linear and nonlinear least squares,” J Optim Theory Appl., vol 76, no 2, pp 381–388 [98] D Umbach K N Jones (2003), “A few methods for fitting circles to data,” IEEE Trans Instrum Meas., vol 52, no 6, pp 1881–1885 [99] W Gander, G H Golub, R Strebel (1994), “Least-squares fitting of circles and ellipses,” BIT Numer Math., vol 34, no 4, pp 558–578 [100] J Garcia-Lopez, P A Ramos, J Snoeyink (1998), “Fitting a set of points by a circle,” Discrete Comput Geom., vol 20, no 3, pp 389–402 [101] I Kasa (1976), “A circle fitting procedure and its error analysis,” IEEE Trans.Instrum Meas., vol IM-25, no 1, pp 8–14 [102] Y Nievergelt (1994), “Computing circles and spheres of arithmetic leastsquares,” Comput Phys Commun., vol 81, no 3, pp 343–350 [103] M Renault, Fitting Circles and Ellipses to Data Using the Least-Squares Method [Online] Available: http://www.math.temple.edu/~renault/ellipses.html [104] C M Shakarji (1998), “Least-squares fitting algorithms of the NIST algorithmtesting system,” J Res NIST, vol 103, pp 633–640 [105] H Spath (1998), “Least-square fitting with spheres,” J Optim Theory Appl., vol 96, no 1, pp 191–199 [106] C Witzgall, G S Cheok, A J Kearsley (2006), “Recovering circles and spheres from point data,” in Perspectives in Operations Research, F B Alt, M C Fu, and B L Golden, Eds New York: Springer-Verlag, pp 393–413 [107] Franaszek, M., Cheok, G S., Saidi, K S., & Witzgall, C (2009) “Fitting spheres to range data from 3-D imaging systems” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 58(10), 3544-3553 [108] Chen, Ping, et al (2014) "Rotation axis calibration of a turntable using constrained global optimization." Optik 125.17: 4831-4836 [109] Sorkine-Hornung, Olga, Michael Rabinovich "Least-squares rigid motion using svd." Computing 1.1 (2017): 1-5 [110] Yang, Lei, et al (2018) "A high-speed seam extraction method based on the novel structured-light sensor for arc welding robot: A review." IEEE Sensors Journal 18.21: 8631-8641 [111] Yang, Lei, et al (2018) "A novel 3-D path extraction method for arc welding robot based on stereo structured light sensor." IEEE Sensors Journal 19.2: 763-773 [112] Tang, Yubo, Jennifer Carns, and Rebecca R Richards-Kortum (2017) "Line- scanning confocal microendoscope for nuclear morphometry imaging." Journal of Biomedical Optics 22.11: 116005 [113] Suresh, Vignesh, et al (2021) "High-resolution structured light 3D vision for fine- scale characterization to assist robotic assembly." Dimensional Optical Metrology and Inspection for Practical Applications X Vol 11732 International Society for Optics and Photonics [114] Wen, Xin, and Ke-Chen Song (2019) "Three-Dimensional Shape Information Acquisition Using Binocular Stereo Vision for Reflective Steel Plate." Proceedings of the 2019 3rd International Conference on Graphics and Signal Processing [115] Muglikar, Manasi, Guillermo Gallego, and Davide Scaramuzza (2021) "ESL: Event- based Structured Light." 2021 International Conference on 3D Vision (3DV) IEEE DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH Đà CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Tu Nguyen, Truong Tran, Mai Nguyen and Tuan Pham (2017), “A High Dynamic Range, High Precision Framework for Measuring Machinery Part using Structured Light”, Proc IEEE International Conference on System Science and Engineering (ICSSE 2017), HUTE - HCM city Thang Duong Nhat, Binh Nguyen Duc, Phuong Le Khac, Ngoc Tu Nguyen, Mai Nguyen Thi Phuong (2019), “Deep regression for precise geometric dimension measurement”, J Korean Soc Precis Eng., Vol.36, No.8 683-690 Luu Thi Hong Nhung, Nguyen Ngoc Tu, Nguyen Nhat Trinh, Pham Minh Hieu, Nguyen Thi Le, Nguyen Thi Dieu Linh (2021), “Development of 3D Breast Measurement System Using Structured Light for Bra Design” Intelligent Systems and Networks (ICISN 2021), held at Hanoi, Vietnam Nguyen Ngoc Tu, Nguyen Thi Phuong Mai, Nguyen Van Thuong, Doan Van Tuan (2021), “Improving 3d surface measurement of mechanical details by structured light using high dynamic range”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Cơng Nghệ Qn Sự ISSN 1859-1043, Số 74, trang 145-153 PHỤ LỤC PHỤ LỤC Thông số kỹ thuật máy ảnh máy chiếu Bảng Bảng thông số máy ảnh STT Thơng số Cảm biến hình ảnh Kiểu Định dạng cảm biến hình ảnh Kiểu mã hóa điểm ảnh (bit) Kiểu shutter Độ phân giải (Megapixels) Kích thước điểm ảnh H× ( () Tốc độ khn hình (FPS) Kích thước cảm biến H× () 10 Số điểm ảnh H× (pixel) 11 Dải tần nhạy sáng (db) 12 Kiểu ngàm gắn ống kính 13 Giao tiếp 14 GPIO Giá trị Sony IMX252 Máy ảnh màu 1/1.8" 8/12/16/24 Global 3.2 3.45×3.45 121.00 7.07 x 5.3 2048x1536 65.38 (Mode0) / 70.82 (Mode7) C-Mount USB 3.0 8-chân Hirose (HR25) Bảng Thông số kỹ thuật kit LightCrafter 4500 STT Thông số kỹ thuật Giá trị nhỏ Độ sáng (lumen) Công suất nguồn LED (W) Độ tương phản (bật toàn ON-OFF) Độ đồng (%) 80 Khẩu độ Giải hội tụ (m) 0.5 Độ bù (%) Kích thước đường chéo ảnh (inch) 16.7 Độ dài tiêu cự (mm) 199 Giá trị mặc định 150 13 1000:1 90 F/2.1 100 32.8 14 Giá trị lớn 65 Bảng Thông số ống kính Tamron M118FM08 STT Thơng số Kích thước ảnh (inch) Kiểu ngàm Chiều dài tiêu cự (mm) Góc quan sát (ngang× dọc) (o) Méo ảnh (%) Dải hội tụ (m) Giá trị 1/1.8 C-mount 50.8° x 38.6° < −2.0% 0.1~ ∞ PHỤ LỤC 2: Thực nghiệm quét chi tiết khí Bảng Hình ảnh vân Graycode cho máy chiếu Bật tắt 2b đảo 2b 3b 4b đảo 4b 5b đảo 5b 6b đảo 6b 7b đảo 7b 8b đảo 8b 9b đảo 9b 10b đảo 10b 1b đảo 1b đảo 3b Bảng Ảnh dịch đường cho máy chiếu bước 7) 8) Bảng Ảnh kênh lưu nhớ flash máy chiếu Light crafter 4500 Bảng Vân thu từ máy ảnh trái máy ảnh phải Ảnh thu từ máy ảnh bên Trái Ảnh thu từ máy ảnh bên phải Bảng Giá trị đo mẫu chi tiết puly STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Giá trị đo kích thước ∅32 mm 32,028 32,027 32,010 32,017 32,028 32,036 31,991 31,993 32,008 31,996 32,029 32,011 32,004 32,005 32,046 31,998 32,002 31,996 32,031 31,988 32,017 32,003 Giá trị đo kích thước ∅28,5 mm 28,539 28,452 28,433 28,549 28,509 28,594 28,435 28,445 28,494 28,507 28,439 28,505 28,414 28,464 28,411 28,426 28,412 28,420 28,561 28,402 28,425 28,558 Giá trị đo kích thước 9,3 mm 9,235 9,207 9,356 9,322 9,372 9,350 9,256 9,266 9,362 9,370 9,272 9,289 9,396 9,374 9,254 9,286 9,239 9,40 9,245 9,30 9,219 9,251 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 32,004 32,034 31,998 32,046 32,005 32,028 32,008 32,034 32,008 32,016 32,034 32,016 32,038 32,040 32,007 31,998 32,043 32,031 32,045 31,980 32,030 32,047 32,024 32,020 31,986 31,994 32,050 32,019 31,994 32,040 32,017 32,020 31,997 32,050 31,998 31,986 32,043 32,030 28,504 28,469 28,514 28,549 28,436 28,403 28,549 28,414 28,467 28,537 28,520 28,517 28,570 28,578 28,550 28,438 28,532 28,492 28,532 28,415 28,562 28,514 28,549 28,472 28,469 28,508 28,579 28,418 28,558 28,595 28,548 28,582 28,453 28,567 28,491 28,594 28,485 28,575 9,338 9,357 9,394 9,278 9,293 9,202 9,343 9,346 9,225 9,307 9,327 9,320 9,281 9,205 9,256 9,381 9,304 9,382 9,308 9,291 9,395 9,214 9,302 9,251 9,344 9,288 9,269 9,236 9,341 9,247 9,311 9,299 9,230 9,341 9,275 9,218 9,267 9,307 Bảng Giá trị đo mẫu chi tiết pittong STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 Giá trị đo kích thước ∅�� 49,993 50,002 50,078 49,983 49,998 49,997 49,995 49,993 50,023 50,038 50,022 50,010 50,050 50,014 49,985 50,061 49,982 50,005 49,997 50,042 50,059 50,032 50,036 49,992 50,052 50,030 49,989 50,020 50,035 50,032 50,055 50,029 50,002 50,047 50,005 49,982 50,060 50,086 50,080 50,070 50,022 50,088 49,986 Giá trị đo kích thước ∅ ∅ 13,057 13,072 13,076 12,970 13,004 13,078 12,990 12,997 12,997 13,073 13,012 12,965 13,073 12,973 12,986 12,980 13,057 13,014 12,983 12,970 12,999 13,060 13,062 12,994 12,999 13,063 12,984 13,040 13,062 13,014 12,984 12,982 12,979 13,014 12,987 12,964 13,037 12,964 13,012 13,019 13,069 13,032 12,988 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 49,980 50,031 49,993 50,020 50,001 49,999 50,010 49,993 49,999 50,002 50,078 50,023 49,993 50,001 50,028 49,990 49,989 13,044 12,984 13,007 13,074 13,017 13,038 12,971 12,964 12,998 13,003 13,052 13,070 13,029 13,071 13,024 13,054 12,976 ... PHƯƠNG PHÁP ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP Mà GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG 2.1 Phương pháp mã hóa vân cho ánh sáng cấu trúc 2.1.1 Mã hóa vân Graycode Mã Gray định nghĩa dạng mã hóa số... trúc mã Gray dịch đường Chương 3: Nâng cao độ xác đo 3D chi tiết khí ánh sáng cấu trúc kết hợp mã gray dịch đường Trong phần chương 3: Trình bày nâng cao độ xác hệ thống đo ánh sáng cấu trúc, ... GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN NGỌC TÚ NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG ĐO 3D CHI TIẾT CƠ KHÍ BẰNG ÁNH SÁNG CẤU TRÚC KẾT HỢP Mà GRAY VÀ DỊCH ĐƯỜNG Ngành: Kỹ thuật khí Mã số: 9520103