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摘要
在汽车零件的在线装配过程中，为了减小由理论数模与实际位置之间的偏差导致的装配误差，设计了改进型B样条分层插值算法。首先，根据点云重建曲面的曲率分布对初始数据进行分层，然后再通过三次B样条插值算法获得实际零件点云与数模点云的偏差分布，最后由绝对距离偏差值推导得到路径补偿归一化系数，从而实现对汽车零件自动检测的扫描路径优化。仿真对包含直角、棱边及孔洞特征的零件进行分析，结果显示点云去噪效果良好，重建曲面形貌符合实体零件特征。实验对比了直接重建与采用三次B样条分层插值算法优化后的重建效果，通过对300个测试点的数据统计，三个坐标轴方向的位置优化前后平均误差分别为3.345 mm和0.599 mm。可见，优化后位置预测精度得到了较好的提升，为提高扫描路径精度奠定了基础。
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单位河南工业职业技术学院; 同济大学
