Nghiên cứu phương pháp lấy mẫu trên máy cmm

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐINH ĐỨC THẮNG NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP LẤY MẪU TRÊN MÁY CMM Chun ngành : CÔNG NGHỆ CHẾ TẠO MÁY LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2009 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : PGS TS Thái Thị Thu Hà (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : PGS TS Đoàn Thị Minh Trinh (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : TS Nguyeãn Danh Sôn (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc -oOo Tp HCM, ngày 07 tháng 07 năm 2009 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Ngày, tháng, năm sinh : Chuyên ngành : Giới tính : Nam √/ Nữ ĐINH ĐƯC THẮNG Họ tên học viên: Nơi sinh : TP Hồ Chí Minh 13-11-1969 Công Nghệ Chế Tạo Máy Khố (Năm trúng tuyển) : 2007 NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP LẤY MẪU TRÊN MÁY CMM 1- TÊN ĐỀ TÀI: 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: * Toång quan lịch sử phát triển máy đo tọa độ * Tìm hiểu yếu tố gây sai số máy đo tọa độ Một số phương pháp bù bán kính đầu dò * Lý thuyết phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) (đặc biệt phương pháp mô Monte Carlo) * Thực nghiệm 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 10 – 02 - 2009 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 03 – 07 - 2009 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi đầy đủ học hàm, học vị ): PGS.TS Thaùi Thị Thu Hà Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN NHIỆM BỘ MÔN (Họ tên chữ ký) PGS.TS Thái Thị Thu Hà CHỦ QUẢN LÝ CHUN NGÀNH (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM TẠ Rất nhớ ơn Cô: PGS.TS Thái Thị Thu Hà tận tâm giúp đỡ, giảng dạy, tạo điều kiện thiết bị, tài liệu kiến thức, trực tiếp hướng dẫn hoàn thành Luận văn Xin chân thành cám ơn : * Quý Thầy Cô trường ĐH Bách Khoa nhiệt tình truyền thụ giảng, mở mang trí tuệ để có đủ phương pháp luận thực đề tài * Tập thể bạn học ủng hộ suốt thời gian nghiên cứu đến hoàn thiện Luận văn Tóm tắt LUẬN VĂN Đề tài “Nghiên cứu phương pháp lấy mẫu máy CMM” trình bày chương Đầu tiên phần giới thiệu tình hình thực tế cấp thiết đề tài Tổng quan lịch sử phát triển máy đo tọa độ tình hình nghiên cứu giới nước Từ đặt mục tiêu cụ thể luận văn Chương trình bày loại sai số phương pháp bù sai số điển hình giới Trong chương nói phương pháp lấy mẫu việc lựa chọn phương pháp lấy mẫu máy CMM Đề nghị phương pháp lấy mẫu phương pháp mô Monte Carlo để tái tạo bề mặt tự chi tiết Chương nội dung thực nghiệm lấy mẫu phương pháp đề nghị Chương gồm kết luận tổng hơp đề xuất - Lý lịch trích ngang: Họ tên: ĐNH ĐỨC THẮNG Ngày, tháng, năm sinh: 13 – 11 – 1969 Nơi sinh: Tp HCM Địa liên lạc: D29 KP5 P Tam Hiệp Tp Biên Hoà Q TRÌNH ĐÀO TẠO Q TRÌNH CƠNG TÁC Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà MỤC LỤC Trang Mục lục Chương 1: Tổng quan 1.1 Giới thieäu 1.2 Tổng quan lịch sử phát triển máy đo tọa độ (CMM) 1.3 Tình hình nghiên cứu giới nước 11 1.4 Mục tiêu luận văn 13 Chương 2: Các phương pháp bù sai số 14 2.1 Các yếu tố gây sai số máy đo tọa độ 15 2.2 Phương pháp bù bán kính đầu dò với mô hình bề mặt tự máy đo tọa độ.16 Chương 3: Cơ sở lý thuyết phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ 31 3.1 Các khái niệm .32 3.2 Một số phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) 32 3.3 Phương pháp lấy mẫu đề nghị máy đo tọa độ (CMM) 38 Chương 4: Thực nghiệm phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) 55 4.1 Thực nghiệm lấy mẫu cách sử dụng mô Monte Carlo 56 4.2 Nhận xét .79 Chương 5: Kết luận 80 Tài liệu tham khảo 85 HV: Đinh Đức Thắng Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HV: Đinh Đức Thắng Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà 1.1 Giới thiệu: Trong chiến lược phát triển ngành khí Việt Nam đến năm 2010, tầm nhìn 2020, lấy khí tảng, có vai trò quan trọng việc phát triển kinh tế, củng cố an ninh quốc phòng đất nước Phát triển ngành khí cách hiệu quả, bền vững sở phát huy nguồn lực nước kết hợp với nguồn lực bên ngoài, khuyến khích thành phần kinh tế phát triển khí Tập trung phát triển số chuyên ngành, sản phẩm khí trọng điểm nhằm khai thác, phát huy tốt tiềm (tài nguyên, nguồn nhân lực) để đáp ứng yêu cầu công phát triển đất nước Định hướng chiến lược phát triển số chuyên ngành nhóm sản phẩm khí quan trọng như: Máy động lực, máy kéo, máy nông nghiệp, khí tàu thuỷ, thiết bị điện, khí ôtô….với mục tiêu đến năm 2010 ngành khí đáp ứng 45%-50% nhu cầu sản phẩm khí nước, xuất đạt 30% giá trị sản lượng Điều kiện gắn liền với khả phát triển mạnh ngành khí áp dụng kỹ thuật đo lường tiên tiến, cạnh tranh khẳng định thương trường giới Có thể nói Máy đo ba chiều thiết bị đo dùng công tác kiểm tra thiết kế, đem lại kết có độ tin cậy cao Máy dùng trình chế tạo lắp ráp để kiểm tra chi tiết hay để lắp ráp dựa vào nội dung thiết kế… Với phạm vi ứng dụng rộng nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt lónh vực khí chịu ảnh hưởng lớn đến tính chất sản xuất phải nâng cao suất, giảm chi phí đáp ứng nhanh nhu cầu, nên Máy đo ba chiều trở thành đối tượng cần nghiên cứu nhằm làm thỏa mục tiêu đặt Trong đó, việc nghiên cứu phương pháp lấy mẫu Máy đo tọa độ ba chiều trình bày nội dung đề tài HV: Đinh Đức Thắng Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà 1.2 Tổng quan lịch sử phát triển Máy đo tọa độ (CMM): Máy đo tọa độ thiết bị dùng để đo đặc điểm hình học thực đối tượng Máy điều khiển tay người thao tác điều khiển nhờ máy tính Một đầu dò gắn cố định vào trục động thứ ba máy thực việc đo lường Đầu dò tiếp xúc vào vị trí cần đo đối tượng cho phép thu thập điểm rời rạc bề mặt đối tượng Máy đo tọa độ ba chiều gồm trục X, Y, Z, cặp vuông góc hệ thống tọa độ ba chiều Mỗi trục có hệ thang đo với độ xác cao xác định vị trí trục Cả trục hiển thị hình kỹ thuật số hệ trục tọa độ OX, OY, OZ Đầu dò phải tiếp xúc vào điểm khác vùng cần đo đối tượng, sau máy đo dùng tọa độ X, Y, Z điểm tập hợp điểm đo để xác định kích thước vị trí Một số loại mà đầàu dò kéo dọc theo biên dạng bề mặt đối tượng cần đo để lấy tập hợp điểm khoảng cách quy ước Phương pháp lấy mẫu cho kết đo xác nhanh nhiều so với phương pháp đầu dò tiếp xúc thông thường Thế hệ tiếp quét ảnh tia Laser, dịch chuyển nhanh Phương pháp sử dụng chùm tia Laser chiếu vào bề mặt đối tượng đo Hàng nghìn điểm lấy, dùng việc kiểm tra kích thước vị trí, mà tạo hình ảnh 3D đối tượng đo “Dữ liệu đám mây điểm” chuyển vào phần mềm CAD để tạo mô hình làm việc 3D đối tượng đo Máy quét tia Laser thường dùng để tạo điều kiện cho trình “kỹ thuật ngược” Đó trình lấy liệu từ đối tượng cho trước, đo lường đối tượng để xác định kích thước tạo vẽ kỹ thuật từ giá trị đo lường này; thật cần thiết trường hợp vẽ kỹ thuật tồn lâu bất khả dụng đối tượng cần thay Máy đo tọa độ (CMM) thiết bị dùng trình chế tạo lắp ráp để kiểm tra chi tiết hay để lắp ráp dựa vào nội dung thiết kế Với mục tiêu HV: Đinh Đức Thắng Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà Tính toán N điểm ngẫu nhiên bề mặt, N = 17 Bổ sung nhiễu Gaussian với thống kê biết σ = 50μm tới điểm Áp dụng chuyển vị ngẫu nhiên dọc theo trục x ± 3mm Thực đăng ký mô + Nhập liệu đo hệ tọa độ máy xếp vào mô hình danh nghóa hệ tọa độ CAD 10 0 -10 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 -20 -30 Dữ liệ u đo ban đầ u -40 Mô hình danh nghóa khai triể n -50 -60 -70 -80 Hình 4.15 Biểu diễn vết điểm đo biên dạng cong khối rắn khai triển mặt cắt + Sử dụng công thức tạo số ngẫu nhiên từ 3.1 đến 3.11, áp dụng mô điểm Tại điểm (-40, 0, -10) có tọa độ z = -10 biểu diễn qua 100 mô thuật toán z1 = -10 + zi.3, tham khảo bảng 4.5 Trong đó, -10 tọa độ y điểm (-40, 0, -10); chuyển vị ước lượng theo trục z ; zi tra bảng tính 4.5 theo công thức từ 3.1 đến 3.11 a x n' b 181 13 Stt ui 309 Zi c0 c1 c2 d1 d2 d3 131072 2.5155 0.8029 0.0103 1.4328 0.1893 0.0013 ti ui* ti* ≤0.5 >0.5 2.7917 0.9797 0.2026 2.0478 0.881 0.3216 1.5062 0.4596 0.4627 0.6923 0.2131 1.7584 0.7844 0.7955 z1 2662 0.0203 -2.0478 88915 0.6784 0.4627 122 103140 0.7869 0.7955 HV: Ñinh Đức Thắng m 16.144 8.6119 7.6135 -1.861 72 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà 10.524 1.2983 0.5695 1.0611 0.1748 0.1744 0.4063 0.0792 2.252 1.3561 1.4107 0.9022 0.3344 1.4802 1.2055 0.5165 1.1495 0.4248 0.0412 0.4275 0.0412 1.1443 0.4804 1.2108 2.4956 0.9556 0.3014 2.5173 0.9579 0.2932 0.0489 1.7019 1.7275 0.0489 1.6021 1.6225 0.9809 0.3819 1.3876 0.2989 0.3001 0.4954 0.1155 2.0779 2.1361 0.8979 0.4642 1.199 0.5126 1.156 1.7555 0.7858 0.6943 1.1647 1.2697 0.0316 0.7918 1.1981 1.2301 0.0316 0.7809 0.7274 0.2324 1.7083 0.7216 0.7306 0.3814 0.0701 2.3053 1.5386 0.6938 0.855 1.5936 0.7191 0.8121 1.4122 0.5063 0.5798 1.475 0.5025 0.5746 0.5746 0.1522 1.9406 1.2416 0.5373 1.1146 1.0057 0.0935 1.0272 0.0934 0.7688 0.2559 1.6511 0.6489 0.6558 0.8607 0.3096 1.5314 0.493 0.4967 0.2463 0.0299 2.6499 1.7428 1.8831 1.0173 0.4039 1.3465 0.2419 0.2427 0.4871 0.1119 2.0931 1.182 1.2169 0.7467 0.2433 1.6813 0.6874 0.6954 0.2782 0.038 2.5579 1.7753 -6.362 1.3533 0.5998 1.0111 -0.14387 -6.037 1.2766 0.5573 1.0813 -1.13836 -9.02 2.0296 0.8725 0.5223 1.6603 0.2524 0.1439 1.1384 142 56425 0.4305 -0.1748 77 120690 0.9208 1.4107 166 87247 0.6656 0.4275 120 63376 0.4835 -0.0412 87 68101 0.5196 0.0489 94 5822 0.0444 -1.7019 5515 10 0.0421 -1.7275 81020 11 0.6181 0.3001 111 115937 12 0.8845 1.1981 160 13386 13 0.1021 -1.2697 18 63879 14 0.4874 -0.0316 88 28072 15 0.2142 -0.7918 38 100605 16 0.7676 0.7306 138 121878 17 0.9299 1.475 168 40131 18 0.3062 -0.5063 60 36820 83 0.2809 -0.5798 50 111129 84 0.8478 1.0272 153 60642 85 0.4627 -0.0935 83 97535 86 0.7441 0.6558 134 90496 87 0.6904 0.4967 124 127157 88 0.9701 1.8831 175 78126 89 0.5961 0.2427 107 116411 90 0.8881 1.2169 160 99180 91 0.7567 0.6954 136 126097 92 0.962 1.7753 -8.51 4.3506 9.2718 6.3494 7.9138 4.6741 135 52458 493 0.4002 -0.25236 72 58023 494 0.4427 80 16712 495 0.1275 HV: Đinh Đức Thắng -5.768 8.7176 10.124 9.8532 15.106 15.182 9.0996 6.4058 13.809 10.095 12.375 7.8083 -5.575 11.519 11.739 6.9183 10.281 8.0325 -0.251 -0.144 -1.11 73 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà 23 10525 496 0.0803 -1.40331 -9.815 2.2459 0.9197 0.4092 14 70326 497 0.5365 0.091513 -5.33 1.1159 0.4635 1.2402 97 15331 498 0.117 -1.19041 -9.176 2.0717 0.883 0.4988 21 22708 499 0.1732 -0.94133 -8.429 1.8724 0.8268 0.6168 31 47225 500 0.3603 -0.35722 -6.677 1.4289 0.6397 0.9453 1.4033 0.0914 1.1904 0.9413 0.3572 -1.35 0.0915 -1.158 -0.924 -0.355 Baûng 4.5 Kết số ngẫu nhiên qua 500 mô điểm (-40, 04, -10) Áp dụng mô điểm đo lại mặt cắt ( Δ1 ), kết mô biểu diễn đồ thị khai triển, hình 4.16 Mô hình khai triển -5 -10 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 -15 -20 Vị trí -25 -30 Mô phỏ ng liệ u đo -35 Mô hình danh nghóa khai triể n -40 Dữ liệ u đo ban ñaà u -45 -50 -55 -60 -65 -70 -75 -80 Số lượng mô Hình 4.16 Kết mô Monte Carlo với 500 mô cho điểm đo Xác định độ lệch điểm thu qua mô với điểm tương ứng mô hình danh nghóa ghi nhận kết + Đưa điều kiện ràng buộc phương pháp làm phù hợp bình phương cực tiểu để chọn lọc tập hợp điểm liệu hội tụ mô hình danh nghóa Quá trình thực tương tự chi tiết khối trụ, độ lệch đăng ký σ = ± 0,05mm đến điểm đo Kết sau làm phù hợp bình phương cực tiểu biểu diễn hình vẽ 4.17 HV: Đinh Đức Thắng 74 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà 10 -10 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 -20 -30 Dữ liệ u đo ban đầ u -40 Dữ liệ u mô phỏ ng sau m trơn Mô hình danh nghóa khai triể n -50 -60 -70 -80 Hình 4.17 Biểu diễn kết sau làm phù hợp bình phương cực tiểu mặt cắt (Δ1), y = 0mm + Mô làm phù hợp mặt cắt lại thu đợc kết 10 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 -10 -20 -30 Dữ liệ u đo ban đầ u Dữ liệ u mô phỏ ng sau m trơn -40 Mô hình danh nghóa khai triể n -50 -60 -70 Hình 4.18 Biểu diễn kết sau làm phù hợp bình phương cực tiểu mặt cắt (Δ2), y = 10mm HV: Đinh Đức Thắng 75 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Haø 20 10 -10 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 -20 Dữ liệ u đo ban đầ u -30 Dữ liệ u mô phỏ ng sau m trơn Mô hình danh nghóa khai triể n -40 -50 -60 -70 Hình 4.19 Biểu diễn kết sau làm phù hợp bình phương cực tiểu mặt cắt (Δ3), y = 20mm 20 10 -10 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 -20 Dữ liệ u đo ban đầ u -30 Dữ liệ u mô phỏ ng sau m trơn Mô hình danh nghóa khai triể n -40 -50 -60 -70 Hình 4.20 Biểu diễn kết sau làm phù hợp bình phương cực tiểu mặt cắt (Δ4), y = 30mm * Trong mặt phẳng yz + Cũng lấy 17 mặt cắt khối rắn khoảng đo dọc theo trục x, tiến hành mô cho tất điểm đo Trước hết, thực theo trình tự mặt cắt khối rắn ( Δ'1 ) vị trí x = -40mm Sau đến mặt cắt ( Δ' ) vị trí x = -30mm, … HV: Đinh Đức Thắng 76 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà * Chia lưới nhỏ + Tất điểm qua mô biết tọa độ chúng, hoàn tất trình mô làm phù hợp giai đoạn chia lưới đo ban đầu + Để tiếp tục chia lưới nhỏ hơn, liệu mô trở thành liệu (vì sai lệch chúng đến mô hình danh nghóa nằm khoảng sai lệch đăng ký) cho trình mô giai đoạn kế Kết thu tập hợp điểm liệu lớn bao phủ bề mặt tự do, giúp mô tả đầy đủ đặc điểm bề mặt thực chi tiết + Sau cùng, tiến hành phủ bề mặt qua tập hợp điểm thu nhờ mô làm phù hợp Kết quả, bề mặt tự khối rắn tái tạo mà sai lệch lớn ±0,05mm so với bề mặt danh nghóa, thích hợp với độ xác gia công chi tiết Mô hình danh nghóa Z Y X Hình 4.21 Biểu diễn bề mặt mô hình danh nghóa khối rắn HV: Đinh Đức Thắng 77 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà Bề mặt phủ điểm liệu mô Z Y X Bề mặt danh nghóa Hình 4.22 Biểu diễn bề mặt phủ qua tập hợp điểm liệu + Thực giảm số điểm đo ban đầu gia tăng số lượng mô phỏng, đảm bảo số điểm lại đủ để xây dựng đường cong NURBS; kết thu biểu diễn hình 4.23 10 -10 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 -20 -30 -40 -50 Dữ liệ u đo ban đầ u -60 Mô hình danh nghóa khai triể n Dữ liệ u mô phỏ ng sau m trơn -70 -80 Hình 4.23 Biểu diễn kết lấy mẫu mặt cắt khối rắn có bề mặt tự giảm 13 điểm đo tổng số 17 điểm ban đầu, kết hợp với việc tăng số lượng mô HV: Đinh Đức Thắng 78 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà 4.2 Nhận xét + Dùng phương pháp mô Monte Carlo để thực lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) cụ thể với hai mẫu chi tiết khối trụ tròn khối rắn có bề mặt tự khả thi, kết phù hợp với độ xác gia công chi tiết + Phương pháp hiệu chi tiết gia công có độ xác cao nhiễu đo nhỏ + Việc đưa độ lệch ban đầu vào điểm đo, thực mô sẵn, phải dựa vào kinh nghiệm đo + Để đảm bảo liệu mô nhiều hội tụ mô hình danh nghóa, phụ thuộc vào giá trị độ lệch đăng ký phương pháp làm phù hợp bình phương cực tiểu số lượng vòng lặp mô + Khi giảm số điểm đo ban đầu (sao cho số điểm lại đủ để xây dựng đường cong NURBS), đồng thời tăng số lượng mô ; kết sau cho phép mô tả đặc điểm hình học chi tiết cách tốt + Đối với bề mặt tự do, phương pháp dễ dàng thực chi tiết đo có sẵn mô hình danh nghóa CAD, liệu mô hình biết trước Khi sẵn mô hình CAD, để đo chi tiết, phải thực trình thiết lập bề mặt NURBS thông qua điểm liệu đo được, cách sử dụng kỹ thuật nội suy điểm bề mặt NURBS HV: Đinh Đức Thắng 79 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN HV: Đinh Đức Thắng 80 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà 5.1 Kết luận tổng quát Nghiên cứu phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) bề mặt mô hình tự vấn đề nhà nghiên cứu sản xuất quan tâm Nội dung luận văn đề cập vào việc nghiên cứu phương pháp lấy mẫu bề mặt tự chi tiết sử dụng phương pháp mô Monte Carlo nhằm tái tạo bề mặt chi tiết Chương : Tổng quan Tình hình thực tế ngành công nghiệp Việt Nam vai trò máy đo tọa độ (CMM) sản xuất nghiên cứu phát triển Tổng quan lịch sử phát triển máy đo tọa độ (CMM) Tình hình nghiên cứu giới nước Mục tiêu luận văn : + Tìm hiểu nguyên nhân gây sai số máy đo tọa độ sử dụng đầu dò tiếp xúc + Tìm hiểu số phương pháp bù sai số bán kính đầu dò máy đo tọa độ + Nghiên cứu phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) với trợ giúp phương pháp mô Monte Carlo + Thực nghiệm lấy mẫu mô hình thực đánh giá kết Chương : Các phương pháp bù sai số Dựa vào yếu tố gây sai số máy đo tọa độ, ảnh hưởng sai số bán kính đầu dò đến kết đo đáng kể Trình bày số phương pháp bù bán kính điển hình, bao gồm phương pháp : a) Phương pháp chuyển vị ngược b) Phương pháp ba điểm c) Phương pháp mô hình bề mặt đa diện d) Phương pháp mô hình bề mặt cong Ở đây, hai phương pháp bù bán kính đầu dò mô hình đa diện mô hình bề mặt cong đưa kết bù tốt HV: Đinh Đức Thắng 81 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà Chương : Cơ sở lý thuyết phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ Trong phần có đưa vài khái niệm mẫu phương pháp lấy mẫu So sánh phương pháp lấy mẫu để lựa chọn phương pháp tốt thực việc lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) Từ đưa phương pháp lấy mẫu dùng mô Monte Carlo mẫu chi tiết có bề mặt tự Trong phương pháp này, khả tối ưu mô hình CAD chi tiết có sẵn Quá trình mô trở nên dễ dàng chất mô Monte Carlo để tạo giá trị số ngẫu nhiên Chương : Thực nghiệm phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) Hai chi tiết đưa vào thực nghiệm có sẵn mô hình CAD khối trụ tròn khối rắn có bề mặt tự Bản chất phần dùng phương pháp mô để tạo giá trị số ngẫu nhiên xung quanh điểm liệu, kết hợp với phương pháp làm phù hợp bình phương cực tiểu cho kết thu hội tụ mô hình danh nghóa Sau thu kết đạt độ xác gia công chi tiết, rút số đánh giá phương pháp + Dùng phương pháp mô Monte Carlo để thực lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) cụ thể với hai mẫu chi tiết khối trụ tròn khối rắn có bề mặt tự khả thi, kết phù hợp với độ xác gia công chi tiết + Phương pháp hiệu chi tiết gia công có độ xác cao nhiễu đo nhỏ + Việc đưa độ lệch ban đầu vào điểm đo, thực mô sẵn, phải dựa vào kinh nghiệm đo + Để đảm bảo liệu mô nhiều hội tụ mô hình danh nghóa, phụ thuộc vào giá trị độ lệch đăng ký phương pháp làm phù hợp bình phương cực tiểu số lượng vòng lặp mô + Đối với bề mặt tự do, phương pháp dễ dàng thực chi tiết đo có sẵn mô hình danh nghóa CAD, liệu mô hình biết trước Khi sẵn mô hình CAD, để đo chi tiết, phải thực trình thiết lập bề mặt HV: Đinh Đức Thắng 82 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà NURBS thông qua điểm liệu đo được, cách sử dụng kỹ thuật nội suy điểm bề mặt NURBS Chương : Kết luận Luận văn thực công việc mang ý nghóa sau : + Áp dụng phương pháp vào trình lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) phương pháp lấy mẫu bề mặt tự dùng mô Monte Carlo + Đưa thuật tạo giá trị số ngẫu nhiên áp dụng thuật toán Monte Carlo + Đưa tiếp cận thực nghiệm chi tiết để kiểm chứng khả ảnh hưởng phương pháp đến trình lấy mẫu Đề tài liên quan đến việc đăng ký độ xác mục đích kiểm tra kích thước bề mặt mô hình tự Đăng ký bề mặt xác định NURBS thực cách dùng phương pháp lặp điểm lân cận, thực phương pháp làm phù hợp bình phương cực tiểu Ảnh hưởng số lượng nhân tố quan trọng phân tích, hầu hết nhân tố quan trọng cho mục đích kiểm tra nhiễu đo Chất lượng làm phù hợp đo cách sử dụng độ tin cậy ước lượng tham số chuyển vị Kết trình bày rõ ràng diện nhiễu đo, trường hợp thực tiễn, nâng cao độ tin cậy với số lượng điểm đo gia tăng Đây kết quan trọng việc kiểm tra, xác nhận lý luận trực giác đo số lượng điểm lớn với độ xác thấp cung cấp kết tốt so với trình đo số lượng điểm lớn với độ xác cao Điều có hệ quan trọng đánh giá kỹ thuật đo khác áp dụng cho Nghiên cứu xác nhận việc đăng ký độ xác yêu cầu số lượng vòng lặp lớn Đây động làm cực đại hoá khả tính toán cho bước lặp thông qua hai đại diện mô hình NURBS nâng cao đáng kể thời gian tính toán tổng cộng Điều quan trọng kết vượt xa điểm xác định, gia tăng độ trơn láng xấp xỉ, dẫn đến giảm bới lợi ích, thời HV: Đinh Đức Thắng 83 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà gian tính toán gia tăng tuyến tính với số điểm xấp xỉ Điểm cắt tìm thấy tương ứng với độ trơn láng mà tham gia vào giới hạn bề dày chi tiết, phải thả mãn Sau cùng, thiếu vắng kỹ thuật phân tích sẵn có, mô Monte Carlo đưa công cụ tốt để đánh giá việc thực đăng ký trạng thái cho Quá trình mô để tạo kết thức việc đăng ký số chi tiết cho sử dụng cảm biến đo HV: Đinh Đức Thắng 84 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà Tài liệu tham khảo [1] Grimson, W E., and Lozano-Perez, T., 1984, ‘‘Model-Based Recognition and Localization from Sparse Range or Tactile Data,’’ Int J Robot Res., 3(3), pp 3– 35 [2] Hong, J., and Tan, X., 1990, ‘‘Method and Apparatus for Determining Position and Orientation of Mechanical Objects,’’ U.S Patent No 5208763 [3] Menq, C H., Yau, H., and Lai, G., 1992, ‘‘Automated Precision Measurement of Surface Profile in CAD-Directed Inspection,’’ IEEE Trans Rob Autom., 8(2), pp 268–278 [4] Li, X M., Yeung, M., and Li, Z X., 1996, ‘‘An Algebraic Algorithm for Workpiece Localization,’’ IEEE Intl Conf on Robotics and Automation, pp 152– 158 [5] Yau, H T., and Menq, C H., 1996, ‘‘A Unified Least-Squares Approach to the Evaluation of Geometric Errors Using Discrete Measurement Data,’’ Int J Mach Tools Manuf., 36(11), pp 1269–1290 [6] Li, Z X., Gou, J B., and Chu, Y X., 1998, ‘‘Geometric Algorithms for Workpiece Localization,’’ IEEE Trans Rob Autom., 14(6), pp 864–78, Dec [7] Gou, J B., Chu, Y X., and Li, Z X., 1998, ‘‘On the Symmetric Localization Problem,’’ IEEE Trans Rob Autom., 14(4), pp 533–540 [8] Chu, Y X., Gou, J B., and Li, Z X., 1999, ‘‘On the Hybrid/Envelopment Problem,’’ Int J Robot Res., 18(5), pp 491–501 [9] Horn, B K., 1987, ‘‘Closed-Form Solution of Absolute Orientation Using Unit Quaternions,’’ J Opt Soc Am A, 4(4), pp 629–642 [10] Nadas, A., 1978, ‘‘Least Squares and Maximum Likelihood Estimates of Rigid Motion,’’ Technical report, IBM Research Report, RC6945 [11] Arun, K S., Huang, T S., and Blostein, S D., 1987, ‘‘Least-Squares Fitting of Two 3-D Point Sets,’’ IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell., 9(5), pp 698–700 [12] Walker, M W., Shao, L., and Volz, R A., 1991, ‘‘Estimating 3-D Location Parameters Using Dual Number Quaternions,’’ CVGIP: Image Understand.,54(3), pp 358–67 [13] Lorusso, A., Eggert, D W., and Fisher, R B., 1995, ‘‘A Comparison of Four Algorithms for Estimating 3-D Rigid Transformations,’’ Proceedings of the 6th British Machine Vision Conference, pp 237–46 [14] Chu, Y X., Gou, J B., and Li, Z X., 1997, ‘‘Performance Analysis of Localization Algorithms,’’ IEEE Intl Conf on Robotics and Automation, Vol 2, pp 1247–52 [15] Chu, Y X., Gou, J B., and Li, Z X., 1998, ‘‘Localization Algorithms: Performance Evaluation and Reliability Analysis,’’ Int Conf on Robotics and Automation, Vol 4, pp 3652–7 HV: Đinh Đức Thắng 85 Luận văn thạc só GVHD: PGS TS Thái Thị Thu Hà [16] Chiang, Y M., and Chen, F L., 1999, ‘‘Sculptured Surface Reconstruction from CMM Measurement Data by a Software Iterative Approach,’’ Int J Prod Res., 37(8)., pp 1679–95 [17] Ainsworth, I., Ristic, M., and Brujic, D., 2000, ‘‘CAD-Based Measurement Path Planning for Free-Form Shapes Using Contact Probes,’’ Int J Adv Manuf Technol., 16, pp 23–31 [18] Yang, Q., Butler, C., and Baird, P., 1996, ‘‘Error Compensation of Touch Trigger Probes on CMM,’’ Measurement , 18(1), pp 47–57 [19] Estler, W T., Phillips, S D., Borchardt, B., Hopp, T., Witzgall, C., and Levensona, M S., 1996, ‘‘Error Compensation for CMM Touch Trigger Probes,’’ Precis Eng., 19(2/3), pp 85–97 [20] Shen, Y L., and Zhang, X P., 1999, ‘‘Pretravel Compensation for Horizontally Oriented Touch Trigger Probes with Straight Styli,’’ J Manuf Syst., 18~3!, pp 175–86 [21] Kang, B., Gou, J B., Chu, Y X., and Li, Z X., 1997, ‘‘A CAD-Based Probing and Localisation Method for Arbitrarily Fixed Workpiece,’’ Int Conf on Robotics and Automation, Vol 2, pp 1259–64 [22] Ip, W L., and Loftus, M., 1996, ‘‘Adaptive and Compensation Method in FreeForm Surface Assessment,’’ Proc Inst Mech Eng Part B: J Eng Manufacture, 210, pp 135–145 [23] Menq, C., and Chen, F L., 1996, ‘‘Curve and Surface Approximation from CMM Measurement Data,’’ Computers In Engng, 30(2), pp 211–25 [24] Suh, S H., Lee, S K., and Lee, J J., 1996, ‘‘Compensating Probe Radius in Free Surface Modeling with CMM: Simulation and Experiment,’’ Int J Prod Res., 34(2), pp 507–23 [25] Mayer, J R R., Mir, Y A., Vafaeesefat, A., and Balazinski, M., 1997, ‘‘Touch Probe Radius Compensation for Coordinate Measurement Using Kriging Interpolation,’’ Proc Inst Mech Eng., 211, (Part B) pp 11–18 [26] Chu, Y X., 1999, ‘‘Workpiece Localization: Theory, Algorithms and Implementation,’’ PhD thesis, HKUST, March [27] Aoyama, H., Kawai, M., and Kishinami, T., 1989, ‘‘A New Method for Detecting the Contact Point Between a Touch Probe and a Surface,’’ CIRP Ann., 38(1), pp 517–20 [28] Tiller, W., and Piegl, L., 1995, The NURBS Book, Springer-Verlag, 1st edition [29] Murray, R., Li, Z X., and Sastry, S., 1994, A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation, CRC Press [30] Xiong, Z H., Chu, Y X., Liu, G F., and Li, Z X., 2001, ‘‘Workpiece Localization and Computer Aided Setup System,’’ Int Conf on Intelligent Robots and Systems 2001, pp 1141–46 HV: Đinh Đức Thaéng 86 ... phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) 32 3.3 Phương pháp lấy mẫu đề nghị máy đo tọa độ (CMM) 38 Chương 4: Thực nghiệm phương pháp lấy mẫu máy đo tọa độ (CMM) 55 4.1 Thực nghiệm lấy mẫu cách... lấy mẫu chính: phương pháp lấy mẫu xác suất phương pháp lấy mẫu hoàn toàn ngẫu nhiên 3.2.1 Phương pháp lấy mẫu xác suất Phương pháp lấy mẫu xác suất áp dụng lý thuyết lấy mẫu bao hàm việc lựa... mẫu việc lựa chọn phương pháp lấy mẫu máy CMM Đề nghị phương pháp lấy mẫu phương pháp mô Monte Carlo để tái tạo bề mặt tự chi tiết Chương nội dung thực nghiệm lấy mẫu phương pháp đề nghị Chương