三坐標(biāo)智能測量技術(shù)與應(yīng)用

第1章　緒論
1.1　概述
1.1.1 三坐標(biāo)測量機的發(fā)展歷程和發(fā)展方向
1.1.2　三坐標(biāo)測量機生產(chǎn)廠家的研發(fā)現(xiàn)狀
1.2　測量的歷史和未來前景
1.2.1　現(xiàn)代GPS標(biāo)準(zhǔn)體系—數(shù)字化制造規(guī)范
1.2.2 GPS發(fā)展歷程
1.2.3　GPS的數(shù)字化技術(shù)—實現(xiàn)數(shù)字化設(shè)計與計量的基礎(chǔ)
1.3　檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢
1.3.1　提高檢測精度
1.3.2　擴大檢測范圍
1.3.3　檢測功能集成
第2章　三坐標(biāo)測量機
2.1　CMM技術(shù)基礎(chǔ)
2.1.1 三坐標(biāo)測量機原理
2.1.2 三坐標(biāo)測量機的組成
2.1.3　三坐標(biāo)測量機的分類
2.1.4　傳統(tǒng)測量技術(shù)與三坐標(biāo)測量技術(shù)的比較
2.2　CMM機械結(jié)構(gòu) 13
2.2.1　三坐標(biāo)測量機的結(jié)構(gòu)形式
2.2.2　CMM（三坐標(biāo)測量機）的傳動
2.2.3 導(dǎo)軌
2.2.4　光柵
2.3　測頭系統(tǒng)
2.3.1　測頭功能
2.3.2　測頭的分類
2.3.3　測座
第3章 CMM探測技術(shù)與裝夾技術(shù)
3.1　接觸式探測系統(tǒng)
3.1.1　接觸式測量方法及特點
3.1.2　接觸式測頭性能指標(biāo)
3.2　非接觸式探測系統(tǒng)
3.2.1　掃描測量
3.2.2　非接觸式測量方法及特點
3.3　探測系統(tǒng)的工作過程
3.3.1　測量時信號變化過程
3.3.2　測量時信號處理過程
3.4　探測系統(tǒng)功能優(yōu)化
3.4.1　探測系統(tǒng)的選擇
3.4.2　探測系統(tǒng)測頭空間姿位優(yōu)化
3.4.3　測頭直徑的校正和誤差分析
3.5　坐標(biāo)測量機智能裝夾系統(tǒng)
3.5.1　智能裝夾模塊分析
3.5.2　三坐標(biāo)測量機智能裝夾設(shè)備類型
3.5.3　自動裝夾實施
第4章　三坐標(biāo)智能測量技術(shù)
4.1　自適應(yīng)測量技術(shù)
4.1.1　自適應(yīng)測量過程
4.1.2 自動測量控制方法
4.1.3　自適應(yīng)測量實施
4.2　測量數(shù)據(jù)分析
4.2.1　測量數(shù)據(jù)智能處理方法
4.2.2　平面算術(shù)方程擬合方法
4.2.3　加權(quán)方程擬合法
4.2.4　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理方法
4.3　誤差分析與控制
4.3.1　誤差種類
4.3.2　機器的本體誤差
4.3.3　機器的腕部結(jié)構(gòu)誤差
4.3.4　探測系統(tǒng)誤差
4.3.5　整體誤差分析
第5章 智能檢測與加工一體化集成
5.1　智能控制系統(tǒng)
5.1.1　硬件的集成和加工工藝過程連接
5.1.2　信息傳遞和信息融合
5.2　智能控制與激光加工一體化過程
5.2.1　測量系統(tǒng)和加工系統(tǒng)的集成
5.2.2　控制系統(tǒng)的上下位機連接
5.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制中的應(yīng)用
5.3.1　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程分析
5.3.2　面向CAD/CAM的造型技術(shù)
5.3.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成和參數(shù)優(yōu)化
5.4　智能加工集成系統(tǒng)
5.4.1　模擬加工過程
5.4.2　數(shù)據(jù)庫生成
5.4.3　智能加工系統(tǒng)應(yīng)用
第6章　CMM測量應(yīng)用實例
6.1　基于Leitz智能測量系統(tǒng)的汽車動力總成檢測和評價分析應(yīng)用案例
6.2　大型復(fù)雜曲面零件—葉片類零件的檢測與智能化數(shù)據(jù)處理案例
6.3　基于數(shù)字化檢測系統(tǒng)的汽車發(fā)動機質(zhì)量控制案例分析
6.4　基于激光跟蹤儀的巨型挖掘機檢測和數(shù)字建模案例分析
6.5　基于超高測量系統(tǒng)汽車發(fā)動機檢測分析
6.6　利用智慧裝夾系統(tǒng)快速、精確測量汽車零部件
參考文獻(xiàn)