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摘要：本发明提供用于3D物位测量的空间旋转轴标定方法及系统，涉及测量技术领域，包括布置多台高分辨率工业相机，确保在旋转轴旋转过程中至少两台相机同时观测到所述多面体标定靶标的至少一个特征平面；驱动旋转轴以非均匀角度间隔旋转一周，旋转间隔根据黄金分割比例确定，在每个角度位置采集所述多面体标定靶标的多视图图像序列；利用多视图几何原理和相机阵列参数，将二维图像坐标重建为高精度三维空间坐标；基于重建的三维空间坐标，构建考虑重力形变和温度漂移的特征点轨迹拟合优化模型，利用最优的旋转轴参数，建立动态补偿的旋转轴坐标系；在实际3D物位测量中，根据旋转轴的当前角度和环境参数，利用所述综合误差补偿模型实时修正坐标变换。

主权项：1.用于3D物位测量的空间旋转轴标定方法，其特征在于，包括：在待标定的旋转轴上安装多面体标定靶标，所述多面体标定靶标包括至少四个非共平面分布的特征平面，每个特征平面上设有至少三个非共线分布的编码特征点；布置多台高分辨率工业相机，确保在旋转轴旋转过程中至少两台相机同时观测到所述多面体标定靶标的至少一个特征平面；进行相机阵列的内参和外参标定，建立相机阵列的全局坐标系；驱动所述旋转轴以非均匀角度间隔旋转一周，旋转间隔根据黄金分割比例确定，在每个角度位置采集所述多面体标定靶标的多视图图像序列；对采集的图像序列进行自适应阈值分割和亚像素边缘提取，识别编码特征点，并提取每个特征点的二维图像坐标；利用多视图几何原理和相机阵列参数，将所述二维图像坐标重建为高精度三维空间坐标；基于重建的三维空间坐标，构建考虑重力形变和温度漂移的特征点轨迹拟合优化模型，该模型将旋转轴方向向量、旋转轴上一点的三维坐标、重力形变参数和温度漂移系数作为待优化参数；采用鲁棒的Levenberg-Marquardt算法求解所述优化模型，得到最优的旋转轴参数；利用最优的旋转轴参数，建立动态补偿的旋转轴坐标系；计算每个角度位置下多面体标定靶标相对于所述动态补偿的旋转轴坐标系的六自由度位姿变换矩阵；基于位姿变换矩阵序列，提取旋转轴的实际旋转角度、轴向窜动量、径向跳动量和倾斜误差；利用小波分析方法对提取的旋转轴的实际旋转角度、轴向窜动量、径向跳动量和倾斜误差进行时频分析，识别周期性误差成分和随机误差成分；基于周期性误差成分，建立考虑机械结构特性的旋转轴几何误差模型；使用神经网络算法对随机误差成分进行建模，构建自适应误差预测模型；将几何误差模型和自适应误差预测模型相结合，形成综合误差补偿模型；在实际3D物位测量中，根据旋转轴的当前角度和环境参数，利用所述综合误差补偿模型实时修正坐标变换。

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百度查询： 北京久仪科技股份有限公司 用于3D物位测量的空间旋转轴标定方法及系统