面向智能制造的复杂型面全场三维光学精密测量技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61735003
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    300.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0508.应用光学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Intelligent manufacturing is the integration of information technology and manufacturing equipment. Achieving 3D design-measurement-manufacturing closed-loop process control is one of the symbols of the intelligent manufacturing. The technology challenge comes with it is how to achieve in-situ, high-speed and high-accuracy 3D measurement. The complexity of the workpiece's geometric structure and the diversity of workpiece's material lead to the data loss which results in the multi-reflection of highly reflective surfaces and the scattered light from translucent surfaces. Aiming at the world-class challenge of immeasurability of multi-reflection and translucent surfaces as well as the bottle-neck of high-speed 3D measurement, this proposal is on the basis of full-field dense fringe projection phase profilometry and establishes the fringe overlap model. The separation theory of multiple reflection light based on single pixel imaging and selective projection technology is proposed for the first time. The proposal also proposes the theory of 2-D multi-frequency projection and the high-accuracy 3D measurement method for the translucent surfaces and the test method of the PSF (point spread function) based on single pixel imaging. The full-field and full-depth of field mathematical model of the projection lens is established. The optimization among the measurement accuracy, full-field PSF and the fringe parameters is performed. The high-speed, high-accuracy projection and the measurability of 3D information of complex profiles are tackled. This has very important academic value and practical significance for realizing the integration of manufacturing and measurement of intelligent manufacturing.
智能制造是信息技术和制造装备的融合,标志之一是实现“三维设计-测量-加工”的闭环工艺调控,带来的技术难点是工件原位、高速、高精度的三维测量。工件几何形状的复杂性和材质的多样性,导致三维测量因强反光表面的多次反射和半透明表面的次表面散射而出现数据缺失。本项目以三维测量领域存在的多次反光/半透明表面的不可测性世界难题和高速三维测量技术瓶颈为研究目标,以获取全场密集点云的光栅相位法为基础,建立光栅条纹混叠模型,首次提出基于单像素成像的多次反射光混叠条纹分离理论和选择性投射技术;提出二维多频复合条纹投射理论和半透明表面高精度三维测量方法;提出基于单像素成像的点扩散函数测试方法,建立投影镜头全场全景深数学精确模型,实现测量精度、全场点扩散函数及投影条纹参数三者的优化,突破高速、高精度条纹投射技术,解决复杂型面三维信息的可测性问题,对实现“加工/测量”一体化的智能制造具有重要的学术价值和现实意义。

结项摘要

复杂型面全场三维光学精密测量技术中多次反射条件下全场三维测量、半透明材料高精度三维形貌测量和高速三维测量等理论和方法尚处于探索和研究阶段,研究并突破数字化、可在现场在线集成、适应各种材料复杂表面的快速精密测量理论和方法是精密测量技术的国际前沿发展方向之一。.本项目针对多次反射条件下的三维测量、半透明材料高精度形貌测量和高速三维测量等关键瓶颈问题,创新探索全局光照混叠机制,建立了并行单像素成像模型,实现了多次反光/半透明次表面散射光等全局混叠光的准确分离,成为全局光照分离的统一数学模型,为全局光照干扰下的三维重构提供了理论基础;针对工业制造的快速测量需求,采用了投影重构方法大幅提升了并行单像素成像效率,解决了并行单像素成像方法的实用性问题,极大满足了工业测量中的快速性与高精度的测量需求;针对次表面散射条件下的三维测量难题,分析了次表面散射光的混叠机理,提出了相位误差补偿模型,实现了半透明次表面散射条件下三维形貌测量;针对高速三维测量的应用需求,研究新型高速全场光栅条纹投射原理和方法,提出了投影镜头全场点扩散函数评测方法、基于投影散焦模糊的二值高速条纹投射优化方法和基于三角波投影的三维测量方法等,在保证测量效率的同时,提升测量精度、扩展高速测量景深。.本项目研制了系统原理样机,包括:多次反射条件下的自适应光栅相位三维测量系统,半透明材料高精度三维形貌测量系统,高速三维测量系统。设计并构建了结构光场三维测量系统,实现更高完整度的三维测量与重建。在该项目成果基础上,申请国家级项目2项,企业联合课题10余项,在航空航天、交通装备、发动机等先进制造领域,开展了航空结构件、复合材料件和发动机涡轮叶片等核心零部件的三维测量和智能数据分析工作,实现了技术成果的落地应用。.在执行项目期间,共发表论文34篇,其中SCI收录文章23篇,EI收录文章8篇;申请发明专利19项,其中7项获得授权。全部完成项目预期指标要求。

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(19)
Parallel Single-Pixel Imaging: A General Method for Direct-Global Separation and 3D Shape Reconstruction Under Strong Global Illumination
并行单像素成像:强全局照明下直接全局分离和 3D 形状重建的通用方法
  • DOI:
    10.1007/s11263-020-01413-z
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Int. J. Comput. Vis.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jiang Hongzhi;Li Yuxi;Zhao Huijie;Li Xudong;Xu Yang
  • 通讯作者:
    Xu Yang
Separation of interreflections based on parallel single-pixel imaging
基于并行单像素成像的互反射分离
  • DOI:
    10.1364/oe.424777
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    OPTICS EXPRESS
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Jiang Hongzhi;Yan Yongjing;Li Xudong;Zhao Huijie;Li Yuxi;Xu Yang
  • 通讯作者:
    Xu Yang
3D shape measurement of translucent objects based on Fourier single-pixel imaging in projector-camera system
投影相机系统中基于傅里叶单像素成像的半透明物体3D形状测量
  • DOI:
    10.1364/oe.27.033564
  • 发表时间:
    2019-11-11
  • 期刊:
    OPTICS EXPRESS
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Jiang, Hongzhi;Zhai, Huanjie;Zhao, Huijie
  • 通讯作者:
    Zhao, Huijie
Freeform Surface Graded Optimization of Deformable Mirrors in Integrated Zoom and Image Stabilization System Through Vectorial Ray Tracing and Image Point Freezing Method
通过矢量光线追踪和图像点冻结方法对集成变焦和图像稳定系统中的变形镜进行自由曲面分级优化
  • DOI:
    10.1109/jphot.2019.2960300
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    IEEE PHOTONICS JOURNAL
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Ning Yan;Hu Yao;Chang Xuemin;Hao Qun;Cheng Yang;Li Tengfei;Tao Xin
  • 通讯作者:
    Tao Xin
单像素成像在三维测量中的应用
  • DOI:
    10.3788/irla202049.0303017
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    红外与激光工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜宏志;李宇曦;赵慧洁
  • 通讯作者:
    赵慧洁

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声光可调谐滤波器的成像光谱技术
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    周鹏威
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 作者:
    张颖;周鹏威;邢辉;赵慧洁;程宣
  • 通讯作者:
    程宣
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    红外与激光工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张颖;余焱强;赵慧洁;宣佳彬
  • 通讯作者:
    宣佳彬
基于多重分形参数的高光谱数据特征提取
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    北京航空航天大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵慧洁;蔡辉;李娜
  • 通讯作者:
    李娜
反射式旋转对称光学系统中的偏振像差分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周鹏威;赵海博;赵慧洁;张颖
  • 通讯作者:
    张颖

其他文献

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声光画幅式成像光谱仪高精度波段配准关键技术研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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