【摘 要】
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针对目前航空叶片接触式测量中存在的效率低、表面易损伤等问题，设计搭建了集航空叶片检测与加工于一体的线激光在机测量实验平台。在进行激光非接触测量中，点云数据容易产生误差。为了提高激光在机测量的精度，本文对在测量过程中的主要影响因素进行了探讨和分析。分别建立了基于RBF神经网络和支持向量回归机SVR的误差预测模型，并对两种预测模型的性能进行了比较。最后提出了自由曲面检测的误差补偿策略，完成了点云数据的
【机 构】
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江南大学机械工程学院江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
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针对目前航空叶片接触式测量中存在的效率低、表面易损伤等问题，设计搭建了集航空叶片检测与加工于一体的线激光在机测量实验平台。在进行激光非接触测量中，点云数据容易产生误差。为了提高激光在机测量的精度，本文对在测量过程中的主要影响因素进行了探讨和分析。分别建立了基于RBF神经网络和支持向量回归机SVR的误差预测模型，并对两种预测模型的性能进行了比较。最后提出了自由曲面检测的误差补偿策略，完成了点云数据的补偿和校正。最后以某型号航空叶片为例，实验表明该方法能将点云数据的精度提高39.86%，证明了误差补偿模型和补偿策略的可行性。
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