如何提高汽車鈑金加工的精度?

要提高汽車鈑金加工的精度,有以下幾種方法:

平衡方法:如果定位錯誤較大,可采用微分法。將原始錯誤按大小分成若干組,每組錯誤范圍縮小到原來的 1/n,然后據此進行調整。

補償方法:人為創造新錯誤來抵消原錯誤。原錯誤為負時,人為錯誤為正,努力使兩者相等。

傳遞方法:把原始錯誤傳遞到加工錯誤的非敏感方向,或者在特定條件下不影響加工精度的其他方面。比如機床精度不夠時,在加工或夾具上創造條件,讓機床的某些錯誤不影響鈑金加工精度。

均勻化方法:對于精度高的零件,通過密切相關的表面識別差異,相互修正或作為基準,減少和平衡工件表面的錯誤。

減少誤差方法:生產中有誤差時,先找出主要影響因素,然后盡量消除或減少。比如加工有形狀外觀的零件,主要減少成形刀具的形狀錯誤和設備錯誤。

另外,提高汽車鈑金工件的識別與定位精度,可按這樣的流程:

先獲取完整待抓取工件場景圖像并預處理,對圖像中工件完成實例分割,提取二維圖像邊緣。具體是獲取場景二維圖像并做二值、去噪、平滑等預處理操作,搭建 mask rcnn 卷積神經網模型完成實例分割,在模型上添加邊緣檢測分支提取邊緣。

接著對采集的點云數據預處理,根據二維圖像邊緣索引提取點云數據邊緣,計算點云邊緣點對特征,建立全局模型描述。具體是做直通濾波、體素格柵濾波、統計學濾波、法向量估計等預處理,根據二維圖像邊緣向三維場景點云數據映射提取邊緣點云數據,確定邊緣點云數據的 ppf 特征,將點對特征存于 hash 表形成全局模型描述。

最后進行在線模型匹配,用基于霍夫投票原理的投票方法獲取候選位姿,用連接性密度聚類算法對候選位姿聚類,用 icp 配準算法對位姿優化。

特別聲明:本內容來自用戶發表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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