摘要：本发明公开了一种基于设计模型匹配孤立点识别与删除方法及系统，其中，方法包括：S1：获取设计模型点云和测量模型点云，执行步骤S2；S2：匹配设计模型点云和测量模型点云，执行步骤S3；S3：计算匹配前后的均方误差，如果匹配前后的均方误差的差值的绝对值大于第一阈值，执行步骤S2；否则执行步骤S4；S4：识别测量模型点云中的远距离孤立点，如果识别到远距离孤立点则将远距离孤立点删除，执行步骤S2；否则，执行步骤S5；S5：识别并删除测量模型点云中的近距离孤立点。有益效果：引入了设计模型为参考，增强了孤立点的识别度；对孤立点具备较高的识别速度；可以识别不同规模孤立点与不同尺度的孤立点，孤立点删除比较干净；自动化程度高。

摘要：本发明公开了一种基于中轴线的航空叶片型面特征参数提取方法，包括以下步骤：对叶片测量模型截取截面并生成相应的点云数据；接着获得凸包，并得出相互距离最大的两点p_L、p_R；粗略提取叶片前缘和叶片后缘的数据点集；精确提取叶片前缘和叶片后缘的数据点集；获取叶盆曲线X_p(t)和叶背曲线X_b(t)；采用中轴线原理提取所述叶片截面的中弧线。本发明通过对前缘、后缘参数分步进行粗提取和精提取，并采用基于中轴线原理提取中弧线参数，运算效率高、结果准确性高；通过本发明方法而获得的叶片截面中弧线与前后缘参数，能够相应调整叶片加工过程中的加工参数，由此完成对叶片加工质量的改善。

摘要：本发明公开了一种基于距离方差最小的工件点云匹配算法，包括以下步骤：(1)分别构建测量模型点云和带法矢的设计模型点云：(2)寻找最近点点集及最近点法矢集合；(3)根据余量要求，建构基于距离方差的目标函数：(4)通过目标函数求解测量模型与设计模型间的刚体变换参数，并利用刚体变化参数更新测量点云，实现点云匹配。本发明中的基于距离方差最小的点云匹配算法，对于工件存在余量的情况，不论凹面和凸面的余量是相等，还是呈差值或者比值关系，均能较好的得到点云匹配的结果，迭代效率高、匹配准确性好。

摘要：本发明公开了一种薄壁零件的铣削变形在线测量与补偿加工方法，包括：(1)建立薄壁零件的三维模型，获得数控代码；(2)在三维模型中提取测量的点位；(3)基于模型进行测量路径规划；(4)对工件毛坯进行粗加工和半精加工；(5)进行在机测量，获取所有规划的测量点位的坐标值；(6)将获得的测量点位的坐标值与薄壁零件三维模型上对应点进行对比，计算出实际加工工件的每个点位的坐标与三维模型上对应点的偏差；(7)根据加工偏差施以补偿系数优化加工轨迹据此进行精加工，得到最终的加工变形偏差及补偿值。本发明的方法经过半精加工与精加工设计，二者使用完全相同的加工参数，即只需用一组试验尽可能的实现同类材料及特征的薄壁零件最佳的精加工补偿效果。

摘要：本发明属于客船超市技术领域，公开了一种客船的超市幕墙，其包括透光部和格栅部，透光部包括方框和设置于方框上的第一玻璃，格栅部连接于透光部，格栅部包括多个相互间隔设置的栅条，格栅部的面积与超市幕墙的总面积的比值在30％以上。本发明提出的客船的超市幕墙，不仅能够降低超市幕墙的造价成本，而且还能减轻超市幕墙的重量，保证客船的平稳性。

摘要：本发明公开了一种曲面蒙皮三维数据拼合方法，包括如下步骤：1、构建工件三维实际测量三维数据和该工件设计模型的三维数据；2、计算设计模型三维数据中每个点的法矢、邻域半径以及球心位置；3、寻找三维实际测量三维数据中所有点到设计模型三维数据中的最近点；4、计算三维实际测量三维数据中所有点到设计模型三维数据中最近点的静态最近距离、动态最近距离；5、构建曲面适应性距离的目标函数；6、最小化目标函数，计算微分运动旋量；7、更新三维实际测量三维数据，实现数据拼合。本发明通过考虑曲面邻域特征变化对距离计算精度的影响，定义了曲面适应性的精度距离度量和拼合方法，平坦、强扭曲的复杂曲面，均能获得精确的拼合结果。

摘要：本发明公开了一种基于机器人铣边误差追溯的工件与刀具位姿标定方法，包括：1、生成铣边轨迹点云；2、获取实际铣边三维点云；3、生成更新后的铣边三维点云；4、计算铣边余量误差和姿态倾斜误差；5、求解工件位置误差、刀具位置误差；6、求解工件姿态误差、刀具姿态误差；7、更新工件位姿参数和刀具位姿参数；8、重复步骤4至7，直至工件位姿误差矢量为和刀具位姿误差矢量均不大于对应预设阈值；本发明通过对三维点云与铣边轨迹点云进行误差比对、误差建模和误差追溯，即使刀具存在自身轴线偏离等系统误差，也能精确的辨识铣边过程中的工件和刀具的位姿误差，能很好的解决由铣边系统误差的多样性和复杂性带来的标定精度问题。

摘要：本发明属于路径规划技术领域，具体涉及一种基于强化学习的多机器人协同测量路径规划方法，包括：获取大型复杂构件的模型和点云数据，并进行预处理；基于经预处理的点云数据构建三维环境模型，并定义强化学习环境的状态空间、可执行的动作空间和强化学习过程的奖励函数；基于构建的三维环境模型，将测量任务分配给多个机器人，生成覆盖大型复杂构件表面的初始路径，并利用强化学习方法对初始路径进行优化，生成优化路径；实时共享多个机器人的优化路径和状态，进行未来潜在冲突预测，并基于预测结果动态协同调整多个机器人的路径和状态，生成最终路径和控制指令，以实现多机器人协同测量路径规划。

摘要：本申请涉及路径规划技术领域，公开一种多机器人协同加工的路径规划方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取路径规划阶段的环境数据；依据路径规划阶段的环境数据更新当前的数字孪生体，得到更新后的数字孪生体；在更新后的数字孪生体中对机器人进行任务分配和基于任务分配结果的路径规划，生成机器人的初始路径；在更新后的数字孪生体中对机器人的初始路径进行冲突风险分析和基于冲突风险分析结果的路径调整，生成机器人的任务路径。本申请实施例基于数字孪生技术动态优化机器人的路径，可以使动态规划得到的路径适应动态变化的场景。

摘要：本发明公开了一种激光条纹中心线的提取方法，属于机器视觉技术领域，包括S1对光条纹图像进行去噪处理，获得无噪光条纹图像；S2对经步骤S1获得的无噪光条纹图像进行区域提取，获得包含有光条纹全部的面积较小的矩形区域；S3去除经步骤S2获得的所述矩形区域中的像素孤立点；S4采用高斯卷积法对经步骤S3获得的边缘无毛刺的光条纹进行处理；S5对经步骤S4获得的平滑模糊光条纹进行两次灰度重心法处理，提取所述平滑模糊光条纹的二次中心线；S6对经步骤S5获得的二次中心线进行非均匀三次B样条曲线拟合，获得优化后的光条纹中心线，即实现光条纹中心线的提取。本发明方法大大提高了中心线提取的精度，并且适用范围广。