System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 读数头位姿检测模型训练方法及读数头位姿检测方法技术_技高网

读数头位姿检测模型训练方法及读数头位姿检测方法技术

技术编号:40539605 阅读:6 留言:0更新日期:2024-03-05 18:54
本发明专利技术涉及精密位移测量技术领域,提供一种读数头位姿检测模型训练方法及读数头位姿检测方法,该读数头位姿检测模型训练方法利用光学仿真,得到初始检测模型的训练样本,并利用该训练样本对初始检测模型进行训练,可以得到读数头位姿检测模型。该读数头位姿检测模型可以表征读数头读出的光栅上标识位置对应的各光斑的目标位置信息与读数头的位姿数据之间的映射关系,通过该读数头位姿检测模型不仅可以从软件层面解算出读数头的位姿信息,降低硬件成本,还可以提高位姿信息的准确性以及位姿信息的检测效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及精密位移测量,尤其涉及一种读数头位姿检测模型训练方法及读数头位姿检测方法


技术介绍

1、光栅干涉仪测量系统作为一种精密位移测量系统,以光栅的栅距作为位移量的测量基准,可以从原理上消除光源波长变化对位移测量的影响。当采用零膨胀系数的材料制造光栅时,环境中的温度变化不会引起光栅的栅距变化,因此光栅干涉仪测量系统对测量环境的要求相比激光干涉仪宽松很多。

2、在光栅干涉仪装配的过程中,读数头的位姿信息对光栅干涉仪的测量精度和行程范围有较大影响。现有技术中通常采用对称光路以及四象限探测器来测量读数头的位姿信息,这种方法所需硬件成本较高。而且,受硬件设备自身精度、系统误差以及安装位置的影响,导致得到的读数头的位姿信息不准确。

3、为此,现急需提供一种用于检测读数头的位姿信息的读数头位姿检测模型。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种读数头位姿检测模型训练方法及读数头位姿检测方法,用以解决现有技术中存在的缺陷。

2、本专利技术提供一种读数头位姿检测模型训练方法,包括:

3、获取光栅干涉仪的读数头的样本位姿数据;

4、基于所述样本位姿数据,对所述读数头进行光学仿真,得到读数头模型读出的光栅模型上标识位置对应的各仿真光斑的仿真初始位置信息,并将所述各仿真光斑的仿真初始位置信息转换为目标坐标系下的仿真目标位置信息;

5、以所述仿真目标位置信息作为输入,以所述样本位姿数据作为标签,对初始检测模型进行训练,得到读数头位姿检测模型。

6、根据本专利技术提供的一种读数头位姿检测模型训练方法,所述样本位姿数据包括多组;

7、以所述仿真目标位置信息作为输入,以所述样本位姿数据作为标签,对初始检测模型进行训练,得到读数头位姿检测模型,包括:

8、以各组样本位姿数据对应的仿真目标位置信息作为输入,以各组样本位姿数据作为标签,对所述初始检测模型进行训练,得到备选检测模型;

9、将各组样本位姿数据对应的仿真目标位置信息输入至所述备选检测模型,得到所述备选检测模型输出的备选检测结果;

10、基于每组样本位姿数据及其对应的备选检测结果,对各组样本位姿数据中的异常数据进行过滤,得到备选位姿数据;

11、继续以所述备选位姿数据对应的仿真目标位置信息为输入,以所述备选位姿数据为标签,对所述初始检测模型或所述备选检测模型进行训练,直至所述备选位姿数据不存在异常数据,得到所述读数头位姿检测模型。

12、根据本专利技术提供的一种读数头位姿检测模型训练方法,基于每组样本位姿数据及其对应的备选检测结果,对各组样本位姿数据中的异常数据进行过滤,得到备选位姿数据,包括:

13、基于每组样本位姿数据及其对应的备选检测结果,计算每组样本位姿数据的位姿残差;

14、基于每组样本位姿数据对应的位姿残差,计算残差标准差;

15、基于每组样本位姿数据对应的位姿残差以及所述残差标准差,对各组样本位姿数据中的异常数据进行过滤,得到所述备选位姿数据。

16、根据本专利技术提供的一种读数头位姿检测模型训练方法,将所述各仿真光斑的仿真初始位置信息转换为目标坐标系下的仿真目标位置信息,包括:

17、将所述仿真初始位置信息转换至所述目标坐标系下,并将所述目标坐标系下的所述各仿真光斑进行平移,以使所述目标坐标系下所述各仿真光斑围成的区域的形心处于所述目标坐标系的原心,得到所述目标坐标系下所述各仿真光斑的仿真目标位置信息。

18、本专利技术还提供一种读数头位姿检测方法,包括:

19、确定光栅干涉仪的读数头读出的光栅上标识位置对应的各实际光斑的实际目标位置信息;

20、将所述实际目标位置信息输入至读数头位姿检测模型,得到所述读数头位姿检测模型输出的所述读数头的位姿检测结果;

21、其中,所述读数头位姿检测模型基于上述的读数头位姿检测模型训练方法训练得到。

22、根据本专利技术提供的一种读数头位姿检测方法,确定光栅干涉仪的读数头读出的光栅上标识位置对应的各实际光斑的实际目标位置信息,包括:

23、基于所述读数头对所述光栅进行扫描,确定所述读数头读出的光栅光强图,并基于所述光栅光强图,确定所述各实际光斑的实际初始位置信息;

24、将所述各实际光斑进行平移,以使所述各实际光斑围成的区域的形心处于所述目标坐标系的原心,得到所述目标坐标系下所述各实际光斑的实际目标位置信息。

25、根据本专利技术提供的一种读数头位姿检测方法,将所述实际目标位置信息输入至读数头位姿检测模型,得到所述读数头位姿检测模型输出的所述读数头的位姿检测结果,之后包括:

26、基于所述位姿检测结果,确定所述读数头的安装误差。

27、根据本专利技术提供的一种读数头位姿检测方法,基于所述位姿检测结果,确定所述读数头的安装误差,之后包括:

28、基于所述读数头的安装误差,对所述光栅干涉仪的位移测量值进行校正。

29、本专利技术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的读数头位姿检测模型训练方法,或读数头位姿检测方法。

30、本专利技术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的读数头位姿检测模型训练方法,或读数头位姿检测方法。

31、本专利技术还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的读数头位姿检测模型训练方法,或读数头位姿检测方法。

32、本专利技术提供的读数头位姿检测模型训练方法及读数头位姿检测方法,该训练方法利用光学仿真,得到初始检测模型的训练样本,并利用该训练样本对初始检测模型进行训练,可以得到读数头位姿检测模型。该读数头位姿检测模型可以表征读数头读出的光栅上标识位置对应的各光斑的目标位置信息与读数头的位姿数据之间的映射关系,通过该读数头位姿检测模型不仅可以从软件层面解算出读数头的位姿信息,降低硬件成本,还可以提高位姿信息的准确性以及位姿信息的检测效率。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种读数头位姿检测模型训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的读数头位姿检测模型训练方法,其特征在于,所述样本位姿数据包括多组;

3.根据权利要求2所述的读数头位姿检测模型训练方法,其特征在于,基于每组样本位姿数据及其对应的备选检测结果,对各组样本位姿数据中的异常数据进行过滤,得到备选位姿数据,包括:

4.根据权利要求1-3中任一项所述的读数头位姿检测模型训练方法,其特征在于,将所述各仿真光斑的仿真初始位置信息转换为目标坐标系下的仿真目标位置信息,包括:

5.一种读数头位姿检测方法,其特征在于,包括:

6.根据权利要求5所述的读数头位姿检测方法,其特征在于,确定光栅干涉仪的读数头读出的光栅上标识位置对应的各实际光斑的实际目标位置信息,包括:

7.根据权利要求5或6所述的读数头位姿检测方法,其特征在于,将所述实际目标位置信息输入至读数头位姿检测模型,得到所述读数头位姿检测模型输出的所述读数头的位姿检测结果,之后包括:

8.根据权利要求7所述的读数头位姿检测方法,其特征在于,基于所述位姿检测结果,确定所述读数头的安装误差,之后包括:

9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的读数头位姿检测模型训练方法,或如权利要求5-8中任一项所述的读数头位姿检测方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的读数头位姿检测模型训练方法,或如权利要求5-8中任一项所述的读数头位姿检测方法。

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【技术特征摘要】

1.一种读数头位姿检测模型训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的读数头位姿检测模型训练方法,其特征在于,所述样本位姿数据包括多组;

3.根据权利要求2所述的读数头位姿检测模型训练方法,其特征在于,基于每组样本位姿数据及其对应的备选检测结果,对各组样本位姿数据中的异常数据进行过滤,得到备选位姿数据,包括:

4.根据权利要求1-3中任一项所述的读数头位姿检测模型训练方法,其特征在于,将所述各仿真光斑的仿真初始位置信息转换为目标坐标系下的仿真目标位置信息,包括:

5.一种读数头位姿检测方法,其特征在于,包括:

6.根据权利要求5所述的读数头位姿检测方法,其特征在于,确定光栅干涉仪的读数头读出的光栅上标识位置对应的各实际光斑的实际目标位置信息,包括:

7.根据权利要求5或6所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:信洋韩昱范玉娇高立冬
申请(专利权)人:北京华卓精科科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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