[发明专利]一种基于拟牛顿优化流程的零件筛选方法与系统

说明书

本申请提供了一种基于拟牛顿优化流程的零件筛选方法与系统。所述方法首先扫描待测零件，获取用于表征待测零件的若干个特征点坐标组成第一点集。再对第一点集进行初始化变换，得到第一初始点集数据，初始化变换相当于一次待测零件与标准零件的粗匹配，以减少待测零件在检验筛选过程中的迭代次数。然后建立拟牛顿优化方程对第一初始点集进行迭代变换，直至各个迭代结果之间产生的迭代偏差小于迭代偏差阈值，则标记待测零件合格。所述方法在拟牛顿优化方程中加入优化系数，并通过比较待测零件的每一个特征点与标准零件的对应点在法向量上的距离，对每一个特征点都进行判断，使得筛选结果更精确。

技术领域

本申请涉及零件检测技术领域，尤其涉及一种基于拟牛顿优化流程的零件筛选方法与系统。

背景技术

在3D视觉图像领域，常通过刚体变换运动将待测零件的3D测量点集与标准零件的3D测量点集进行匹配、对齐，进而通过3D点集之间的偏差判断待测零件是否合格。

在对待测零件的3D测量点集与标准零件的3D测量点集进行偏差比较时，常采用最小二乘法计算偏差。最小二乘法在计算偏差时，是对待测零件的整体结构的偏差值求取平均值，以待测零件平均值与标准零件进行比较。其数据结果体现的更多是零件的整体质量，对于零件的各部分结构并不能做到精准检测。

待测零件的质量可以影响最终的组装结果，以及相关仪器、设备的精度，因此不仅需要对待测零件的整体结构质量进行检测，还要对待测零件的局部细节质量进行检测，以保证精度要求。

发明内容

本申请提供了一种基于拟牛顿优化流程的零件筛选方法与系统，以解决检测零件的过程中没有对零件的各部分细节进行检测，导致零件检测结果不准的问题。

第一方面，本申请提供了一种基于拟牛顿优化流程的零件筛选方法，包括：

扫描待测零件，得到第一点集数据；所述第一点集数据用于表征所述待测零件的特征点坐标；

对所述第一点集数据进行初始化变换，得到第一初始点集数据；

调用拟牛顿优化方程对第一初始点集数据进行标准化变换，得到所述第一初始点集数据的迭代偏差；所述拟牛顿优化方程为根据所述待测零件的偏差和零件偏差方程构建获得；所述迭代偏差包括第一迭代偏差和第二迭代偏差；

若所述第一迭代偏差与所述第二迭代偏差的差值小于或等于迭代偏差阈值，则输出最优迭代点集数据；

若所述最优迭代点集数据与标准零件的点集数据的偏差小于偏差阈值，则标记所述待测零件合格。

可选的，所述对所述第一点集数据进行初始化变换的步骤包括：

根据所述待测零件类型，获取用于表征标准零件的特征点坐标的第二点集数据；所述标准零件与所述待测零件的零件类型相同；

根据所述第一点集数据与所述第二点集数据计算初始化变换方程；

根据所述初始化变换方程对所述第一点集数据进行初始化变换，得到第一初始点集数据。

可选的，所述方法还包括：

根据所述待测零件的偏差建立目标函数；所述目标函数用于求取所述待测零件的偏差值；

对所述目标函数的变形梯度函数进行优化，得到拟牛顿优化方程。

可选的，所述对所述目标函数的变形梯度函数进行优化包括向所述变形梯度函数中添加优化系数，所述添加优化系数的步骤包括：

初始化所述优化系数，以及为所述优化系数赋初始值；所述优化系数包括第一优化系数、第二优化系数和中间系数；

获取所述第一优化系数、第二优化系数和中间系数的关联关系，建立优化系数方程；