需求领域：制造业;先进制造
背景＆内容：关键问题与研究内容：
（1）FPGA平台下实时三维计算
FPGA的嵌入式平台架构较主流GPU并行计算平台具有硬件计算单位可定制和功耗低的优势，是集成生产线的最优方案。但基于结构光原理的三维重建算法固有的复杂性，在FPGA平台实现这一过程还存在较大难度。为此，拟构建结构光三维测量算法的高速FPGA架构，实现实时三维计算，克服原有方法测量效率低的问题。
（2）顾及全局约束的多视拼接累积误差建模与优化
多视拼接累积误差是影响复杂零件整体三维测量精度的关键问题，现有顺序帧间配准方法大多利用相邻视点间的局部空间位姿约束，缺少对全局空间位姿约束的整体建模与优化，导致测量复杂零件时的误差累积严重、整体测量精度低。为此，拟建立顾及全局约束的多视拼接累积误差模型，探索基于图优化的位姿在线优化方法，有效控制多视拼接的累积误差，解决原有方法测不准的问题。
（3）模型分区引导的自动视点生成与路径规划
自动测量视点与路径规划是复杂零件自动化三维测量的基础，现阶段还是依靠人工示教，难以科学的获取最优视点和路径，测量效率难以提升。为此，拟研究最优视点生成算法，以最少的测量视点获得完成三维数据。同时，研究基于机器人运动代价的最优路径生成算法，提升测量的自动化程度。

特点及优势：
（1）高效率测量：发挥FPGA并行处理优势，大幅度提高测量效率，满足小批量试制铸件的全检，以及大批量铸件抽检的需求。
（2）高精度测量：与传统测量方式相比，能有效消除累积误差对测量结果的影响，极大地提升了可重复性。
（3）自动化测量：针对复杂铸件，可以自动规划机器人测量路径，提高了自动化程度，减少了人工操作干扰。

计划安排：
第一年：完成三项关键技术的研究；
第二年：基于优化的关键技术，提升自动化三维测量装备的性能，并进行性能和稳定性测试；
第三年：在汽车零件的生产车间进行应用测试，反馈优化技术与装备。
需解决的主要技术难题：无