当前位置>主页 > 期刊在线 > 物联网 >

物联网22年14期

基于 STM32 的三激光位移传感器的在机测头设计
刘新波,杨永青,黎浪
(邵阳学院 多电源地区电网运行与控制湖南省重点实验室,湖南 邵阳 422000)

摘  要:内曲面特征的精密、高效检测是限制高端装备制造的重要因素,在机测量及其控制补偿技术是主要解决方法之一。文章以高精度点激光位移传感器为基础,以柱形内曲面为对象,设计和制作三激光位移传感器旋转在机测头;以 STM32 微型处理器为基础设计控制电路,将其与三个激光位移传感器连接,实现三个传感器同时采集数据,并将采集到的数据进行同步传输。实验结果表明,该在机测头能够满足对内孔直径及圆柱度等几何参数的数据采集要求。


关键词:在机测量;激光位移传感器;STM32;测头



DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.014.035


基金项目: 湖南省自然科学基金(2020JJ5519);邵阳学院 2021 年研究生科研创新项目(三激光位移传感器的旋转在机测量关键技术研究)(CX2021SY045)


中图分类号:TP368                                           文献标识码:A                             文章编号:2096-4706(2022)14-0150-05


Design of On-Machine Probe of Three Laser Displacement Sensor Based on STM32

LIU Xinbo, YANG Yongqing, LI Lang

(Hunan Key Laboratory of Multi Power Regional Power Grid Operation and Control, Shaoyang University, Shaoyang 422000, China)

Abstract: The precise and efficient detection of inner surface features is an important factor limiting the manufacturing of high-end equipment. On-machine measurement and control compensation technology is one of the main solutions. Based on the high-precision point laser displacement sensor and taking the cylindrical inner surface as the object, this paper designs and makes the three laser displacement sensor rotating on-machine probe, designs the control circuit based on STM32 microprocessors, connects it with three laser displacement sensors to realize the simultaneous data acquisition of the three sensors and the synchronous transmission of the collected data. The experimental results show that the on-machine probe can meet the data acquisition requirements of geometric parameters such as inner hole diameter and cylindricity.

Keywords: on-machine measurement; laser displacement sensor; STM32; probe


参考文献:

[1] 高亚捷,高隽,张旭东,等 . 视觉引导的旋转对称激光三角传感器快速测量方法 [J]. 传感器与微系统,2014,33(9):141-144.

[2] 黄伟.基于840D sl数控系统的双测头测量系统的应用 [J].金属加工(冷加工),2021(9):67-69.

[3] 陈建国 . 光学非接触三维纳米测头研究 [D]. 合肥:合肥工业大学,2021.

[4] 杨桐郁 . 激光三角法大尺寸内径测量装置设计及标定方法研究 [D]. 天津:天津大学,2017.

[5] 林旭梅,刘帅,石智梁 . 基于自适应卡尔曼滤波的多传感器信号降噪 [J]. 计算机仿真,2022,39(2):507-511.

[6] 李妍,张琦,王藤锦 . 卡尔曼滤波与多传感器数据融合研究 [J]. 新型工业化,2019,9(12):96-100.

[7] 项拙 . 基于多传感器的卡尔曼滤波跟踪算法 [J]. 中国新通信,2018,20(16):150.

[8] 盛三元,王建华 . 基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的设计及应用 [J]. 情报指挥控制系统与仿真技术,2002(2):53-58.


作者简介:刘新波(1985—),男,汉族,湖南邵东人,副教授,博士研究生,研究方向:激光与光谱检测技术;杨永青(1998—),男,汉族,河南禹州人,硕士研究生在读,主要研究方向:机电一体化。