考虑夹持力变形的测量补偿方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种考虑夹持力变形的测量补偿方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、在数控加工中，需要对工件进行测量以确定是否满足加工要求，夹持式夹持测量工具非常常见，例如卡尺等，但是夹持式夹持测量工具对待测量工件产生夹持力，而待测量工件受到夹持力会产生一定的变形，特别是对于材质较软的工件，变形会更加明显，待测量工件因为受到夹持力产生的变形会对测量精度产生影响，导致测量结果存在偏差。

技术实现思路

1、本发明提供一种考虑夹持力变形的测量补偿方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中夹持式夹持测量工具对工件产生夹持力导致工件变形使得测量结果存在偏差的缺陷，实现对夹持式夹持测量工具的夹持力产生的变形进行补偿，提升测量结果的准确性。

2、本发明提供一种考虑夹持力变形的测量补偿方法，包括：

3、获取对待测量工件进行夹持测量时的夹持位置数据以及实际夹持力；

4、获取所述待测量工件的参考有限元分析图，所述参考有限元分析图是基于所述待测量工件的三维模型和设计夹持位置、设计夹持力生成的；

5、基于所述夹持位置数据和所述设计夹持位置确定夹持位置差异数据，基于所述实际夹持力和所述设计夹持力确定夹持力差异数据；

6、根据所述夹持位置差异数据、所述夹持力差异数据以及所述参考有限元分析图确定输入数据，将所述输入数据输入至已训练的神经网络模型中，获取所述神经网络模型输出的夹持力形变值，其中，所述神经网络模型是基于多组训练数据训练完成的，每组所述训练数据包括样本输入数据以及样本输入数据对应的夹持力形变值标签；

7、基于所述夹持力形变值对所述待测量工件的夹持测量结果进行补偿。

8、根据本发明提供的一种考虑夹持力变形的测量补偿方法，所述夹持位置数据为测量图像，所述测量图像为对所述待测量工件进行夹持测量的场景在预设角度进行成像得到的图像；所述基于所述夹持位置数据和所述设计夹持位置确定夹持位置差异数据，包括：

9、对所述测量图像进行线特征提取，得到第一线条图像；

10、基于所述第一线条图像与第二线条图像，得到所述夹持位置数据；

11、其中，所述第二线条图像的生成方法包括：

12、获取夹持测量工具的三维模型，按照所述设计夹持位置对所述夹持测量工具的三维模型和所述待测量工件的三维模型进行组装，得到组装模型；

13、基于所述组装模型生成所述第二线条图像。

14、根据本发明提供的一种考虑夹持力变形的测量补偿方法，所述根据所述夹持位置差异数据、所述夹持力差异数据以及所述参考有限元分析图确定输入数据，包括：

15、当所述设计夹持位置不满足预设条件时，将当前的所述夹持位置差异数据、所述夹持力差异数据以及所述参考有限元分析图作为所述输入数据；

16、所述预设条件为：所述设计夹持位置在所述待测量工件上对应的两个夹持作用部位之间不存在空心区域，所述空心区域为所述待测量工件中未被工件材料填充的区域。

17、根据本发明提供的一种考虑夹持力变形的测量补偿方法，所述根据所述夹持位置差异数据、所述夹持力差异数据以及所述参考有限元分析图确定输入数据，包括：

18、当所述设计夹持位置满足所述预设条件时，对所述夹持位置差异数据置0，将置0后的所述夹持位置差异数据与所述夹持力差异数据、所述参考有限元分析图作为所述输入数据。

19、根据本发明提供的一种考虑夹持力变形的测量补偿方法，所述训练数据的生成过程包括：

20、对样本待测量工件的三维模型和夹持测量工具的三维模型按照样本设计夹持位置进行组合，得到样本组装模型，基于所述样本组装模型、所述样本设计夹持位置和样本设计夹持力，生成样本参考有限元分析图；

21、在所述样本组装模型中，在第一设定范围内随机移动所述夹持测量工具的三维模型以生成样本差异模型，基于所述样本差异模型和所述样本设计夹持位置，生成样本夹持位置差异数据；

22、在第二设定范围内随机生成样本夹持力差异数据；

23、基于所述样本夹持力差异数据和所述样本待测量工件对应的样本设计夹持位置进行有限元分析，生成有限元分析标签图，基于所述有限元分析标签图生成所述夹持力形变值标签；

24、将所述样本夹持位置差异数据、所述样本夹持力差异数据和所述样本参考有限元分析图作为所述样本输入数据；

25、为所述样本输入数据和所述夹持力形变值标签构建对应关系以得到一组所述训练数据。

26、根据本发明提供的一种考虑夹持力变形的测量补偿方法，所述训练数据包括第一训练数据和第二训练数据，所述神经网络模型的训练过程包括：

27、采用多组第二训练数据对初始模型进行训练后再采用多组所述第一训练数据进行迁移训练，得到所述神经网络模型；

28、其中，所述第二训练数据的数量大于所述训练数据的数量，所述训练数据中的数据来自多个第一样本待测量工件，所述第一样本待测量工件的材质与所述待测量工件的材质相同；所述第二训练数据中的数据来自多个第二样本待测量工件，部分所述第二样本待测量工件的材质与所述待测量工件的材质相同，部分所述第二样本待测量工件的材质与所述待测量工件的材质不同。

29、根据本发明提供的一种考虑夹持力变形的测量补偿方法，所述神经网络模型为深度残差网络模型。

30、本发明还提供一种考虑夹持力变形的测量补偿装置，包括：

31、实际数据获取模块，用于获取对待测量工件进行夹持测量时的夹持位置数据以及实际夹持力；

32、设计数据获取模块，用于获取所述待测量工件的参考有限元分析图，所述参考有限元分析图是基于所述待测量工件的三维模型和设计夹持位置、设计夹持力生成的；

33、差异数据获取模块，用于基于所述夹持位置数据和所述设计夹持位置确定夹持位置差异数据，基于所述实际夹持力和所述设计夹持力确定夹持力差异数据；

34、预测模块，用于根据所述夹持位置差异数据、所述夹持力差异数据以及所述参考有限元分析图确定输入数据，将所述输入数据输入至已训练的神经网络模型中，获取所述神经网络模型输出的夹持力形变值，其中，所述神经网络模型是基于多组训练数据训练完成的，每组所述训练数据包括样本输入数据以及样本输入数据对应的夹持力形变值标签；

35、补偿模块，用于基于所述夹持力形变值对所述待测量工件的夹持测量结果进行补偿。

36、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述考虑夹持力变形的测量补偿方法。

37、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述考虑夹持力变形的测量补偿方法。

38、本发明提供的考虑夹持力变形的测量补偿方法、装置、设备及存储介质，通过获取对待测量工件进行夹持测量时的实际夹持位置数据和实际夹持力，得到反映实际夹持位置与设计夹持位置差异的夹持位置差异数据以及反映实际夹持力和设计夹持力的夹持力差异数据，将根据在设计夹持位置和设计夹持力下对待测量工件的三维模型进行有限元分析得到的有限元分析图作为参考有限元分析图像，基于夹持位置差异数据、夹持力差异数据和参考有限元分析图确定输入数据，将输入数据输入至已训练的神经网络模型中，由于参考有限元分析图像中可以反映在设计夹持位置处采用设计夹持力对待测量工件进行夹持时待测量工件的形变情况，而夹持位置差异数据、夹持力差异数据可以反映实际情况与设计夹持位置、设计夹持力的差异，将这些信息输入至已训练的神经网络模型中，通过神经网络模型处理夹持位置差异数据、夹持力差异数据对参考有限元分析图的影响，得到夹持力变形值，实现对夹持力形变下的测量结果的补偿，提升测量结果的准确性。