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轴类零件素线直线度误差评定方法的研究

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目前,基于机器视觉检测轴类零件直线度时多采用最小二乘法进行评定.为了得到更精确的素线直线度误差结果,提出基于最小包容条件的约束旋转逼近法、多变异位自适应遗传算法以及包容线搜索算法,并分别对某轴类零件所提取的轮廓数据进行直线度评定实验.结果表明:多变异位自适应遗传算法的评定精度最高,约束旋转逼近法和包容线搜索算法评定结果基本一致,运行速度快,此三种评定方法精度均优于最小二乘法.最后对文献中的数据进行评定与比较,所得结果基本相同,表明三种评定方法可用于视觉检测轴类零件直线度误差时的评定,在实际检测中可以根据检测时间和精度进行选择,具有较高参考价值.
Research on the Evaluation Method of Straightness Error of Shaft Parts

Plain Line StraightnessThe Minimum Containment ConditionConstrained Rotation Approximation MethodMulti-Variable Adaptive Genetic AlgorithmThe Containment Line Search Method

韩宗旺、张伟、程祥、郑宏宇

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山东理工大学机械工程学院,山东淄博 255000

素线直线度 最小包容条件 约束旋转逼近法 多变异位自适应遗传算法 包容线搜索算法

国家重点研发计划"制造基础技术与关键部件"专项

2018YFB2001400

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.391(9)
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