随着智能化、数字化技术的发展,传统制造业中的部分工作逐渐被智能手段替代。铸造毛坯件在传统的加工流程中必须先经过粗加工线后,才可以进入精加工线进一步加工。本课题通过在精加工线前添加一个自适应加工工位,对毛坯进行测量并对加工位姿进行优化后,将位姿信息传输给加工中心进行加工,使得铸造毛坯在经过此工位后可以直接进入精加工线,节省了粗加工线所占资源。对此,本文以某电机座工件毛坯为具体的研究对象,以双目机器视觉技术和三维空间点集匹配技术作为理论支撑,对毛坯件的余量均配和加工位姿优化问题设计了具体的解决方案。本文的主要研究内容如下:(1)对工件的理论数据进行分析与数字化存储。从工厂设计部门处得到工件设计图纸并进行特征分析,结合工艺部门提供的工艺卡片充分了解了该工件的加工流程。在此基础上,对该工件的理论数据进行数字化处理,形成了点集形式的三维空间模型数据,并将此数据储存在计算机中以供后续计算余量均配方案时使用;(2)基于机器视觉对毛坯件进行轮廓采集、测量其关键尺寸。以双目视觉理论为基础,使用相机设备对目标毛坯件的轮廓图像进行采集,通过图像处理计算出毛坯件在三维空间中的坐标位置,并将测量出来的数据以三维空间点集的形式保存,作为后续计算余量均配方案时的基础数据;(3)对比分析工件的理论数据和测量数据,形成余量均配方案并对加工位姿进行优化。将从设计图中提取的理论数据和图像采集处理得到的测量数据导入到同一个坐标系中进行三维空间点集匹配处理;使用三点法对两组数据模型进行初步匹配,为后续优化工作提供较好的初始位置;以ICP算法作为两组点集数据的配对依据,构建以余量均匀分配为目标的优化模型,通过奇异值分解的方法对优化方程进行求解,迭代计算最终得到符合加工要求的余量均配方案,进而确定相应的加工位姿;(4)将理论数据数字化技术、实际毛坯测量技术与三维空间点集匹配技术进行整合,确认各个步骤的具体流程和数据交互,形成一种依据设计图纸和实际毛坯可以得出符合要求的加工位姿的解决方案。根据实际情况与实验需求进行硬件选型,并以工厂提供的某个毛坯件进行试验,按照流程完成所有步骤,以确认此解决方案是可行且有效的。本文的研究成果可以节省粗加工线的投入,使工件在经过自适应加工工位后直接进入精加工线。使用智能手段代替人工,可以在保障精度需求的前提下完成任务,提高了工作效率并节省了设备成本。