面向对象的大尺寸测量不确定度分析_张福民

　　　　　　　　OpticsandPrecisionEngineering　　　　　　　

2008年11月　　　Nov.2008

文章编号　1004-924X(2008)11-2239-05

第16卷　第11期

　光学精密工程

Vol.16　No.11

面向对象的大尺寸测量不确定度分析

张福民,曲兴华,叶声华

(天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津300072)

摘要:常规尺寸的不确定度评价方法不适用于大尺寸测量,尤其是特定拟合任务中的不确定度评价。针对大尺寸测量的特殊性,研究了基于蒙特卡罗法的不确定度评价方法。通过随机仿真各项测量误差源,得到测量结果的仿真样本,并用计算机可视化直观表示该样本,形成离散不确定度点云,从而评价大尺寸特定测量对象的不确定度。以激光跟踪仪测量大型圆形截面工件为例,给出测点对称、均匀分布和半径约束等优化测量思想,减小测量不确定度。最后,将该方法应用于激光跟踪仪测量隧道构件的实例中,结果表明,常规圆心拟合不确定度为2.5525mm,加入半径约束优化测量方案后,不确定度减小至0.0326mm。仿真和实际实验表明,蒙特卡罗评价和离散点云表示法可准确、直观地评价特定大尺寸测量对象的不确定度,制定的最优测量方案可提高测量精度。关　键　词:大尺寸测量;不确定度;蒙特卡罗法;面向对象;激光跟踪仪中图分类号:TB92　　文献标识码:A

Uncertaintyestimationoflarge-scalemeasurementforspecialfittingtask

ZHANGFu-min,QUXing-hua,YESheng-hua

(StateKeyLaboratoryofPrecisionMeasuringTechnologyandInstruments,

TianjinUniversity,Tianjin300072,China)

Abstract:AnewuncertaintyestimationmethodwasresearchedbasedonMonteCarloevaluation,forsomeuncertaintiesoflarge-scalemeasurementcouldnotbeanalyzedbyconventionalmethods,espe-ciallyforspecialfittingtask.Inproposedestimation,thesimulatedsamplewasobtainedbysimulatingeachmeasuringerrorsourcerandomlyanddenotedasdiscretepoint-cloudsbycomputervision,soastheuncertaintyofgivenmeasuringobjectcouldbeevaluated.Bytakinganalyzinglarge-scalecircularsectionpartbylasertrackerforexample,theoptimizedmeasurementconceptsincludingpointsymme-try,equaldistributionandradiusconstraintweregiven.Finally,theoptimizedevaluationmethodwasusedinmeasuringpracticaltunnelcomponentsbylasertracker,resultsshowthattheuncertaintyisdecreasedto0.0326mmafterradiusconstraintoptimization,whichisprioritytoaveragefittingun-certaintyofcirclecenterof2.5525mmbytraditionalmethod.ItisprovedthatMonteCarloevaluationanddiscretepoint-cloudrepresentationcanevaluateaccuratelyandintuitivelytheuncertaintyforlarge-scaleobjectandtheoptimumsamplingstrategycanimprovethemeasuringprecision.

Keywords:large-scalemeasurement;uncertainty;Monte-Carlomethod;specialfittingtask;laser

tracker

　　收稿日期:2008-01-21;修订日期:2008-04-08.

　　基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.50575158;No.60723004);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目

20060056015)