本发明属于形貌测量技术领域，具体涉及复杂曲面零件形貌测量实验方法。
背景技术：
工业机器人有着很高的重复定位精度，但是绝对定位精度较低，但是绝对定位精度较低，虽然经过运动学参数的校正能提高机器人的绝对定位精度，但还是会存在一定的误差。机器人在变换姿态扫描或者扫描区域相距较远时，测量的数据无法很好的拼合在一起，不同区域的点云之间出现平移或者旋转错位，但是相邻姿态扫描的点云数据都有重叠区域，导致测量误差，降低了测量精度。
技术实现要素：
本发明的目的是提供复杂曲面零件形貌测量实验的方法，解决现有技术中存在的机器人在变换姿态扫描或者扫描区域相距较远时，测量精度降低技术问题。
本发明复杂曲面零件形貌测量实验方法包括以下步骤：
步骤一:标定形貌传感器；
步骤二：基于IGPS获取机器人位姿；
步骤三：对复杂曲面零件的三维形貌进行测量；
步骤四：获取复杂曲面测量数据点云数据；
步骤五：对获取的点云数据进行简化、提取、平滑处理；
步骤六：基于IGPS的复杂曲面点云数据拼接；
步骤七：分析评价形貌测量系统的测量精度。
本发明的有益技术效果：本发明利用基于IGPS的全局点云拼接技术来完成点云数据的拼接，能够有效地减少机器人运动引入的测量误差，提高了测量精度。
附图说明
图1为本发明复杂曲面零件形貌测量方法的总体流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步阐述。
参见附图1，本发明本发明复杂曲面零件形貌测量实验方法包括以下步骤：
步骤一:标定形貌传感器；
步骤二：基于IGPS获取机器人位姿；
步骤三：对复杂曲面零件的三维形貌进行测量；
步骤四：获取复杂曲面测量数据点云数据；
步骤五：对获取的点云数据进行简化、提取、平滑处理；
步骤六：基于IGPS的复杂曲面点云数据拼接；
步骤七：分析评价形貌测量系统的测量精度。