CAD stereo model multi-source matching for ICF target pose measurement

CHEN ZhaoJie; ZHOU Yang; SONG Wei

doi:10.37188/OPE.20233114.2040

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CAD stereo model multi-source matching for ICF target pose measurement

Micro/Nano Technology and Fine Mechanics | 更新时间：2023-08-26

- CAD stereo model multi-source matching for ICF target pose measurement
- Optics and Precision Engineering Vol. 31, Issue 14, Pages: 2040-2051(2023)
- 作者机构：
  
  1.上海大学机电工程与自动化学院，上海宝山200444
  2.中国科学院上海光学精密机械研究所高功率激光物理联合实验室，上海嘉定 201800
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20233114.2040
  CLC： TP391.4;TP249
- Received：02 January 2023，
  
  Revised：01 February 2023，
  
  Published：25 July 2023
- 稿件说明：
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陈赵杰,周洋,宋薇.CAD立体模型多源匹配的ICF靶位姿测量[J].光学精密工程,2023,31(14):2040-2051.

CHEN ZhaoJie,ZHOU Yang,SONG Wei.CAD stereo model multi-source matching for ICF target pose measurement[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(14):2040-2051.
陈赵杰,周洋,宋薇.CAD立体模型多源匹配的ICF靶位姿测量[J].光学精密工程,2023,31(14):2040-2051. DOI： 10.37188/OPE.20233114.2040.

CHEN ZhaoJie,ZHOU Yang,SONG Wei.CAD stereo model multi-source matching for ICF target pose measurement[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(14):2040-2051. DOI： 10.37188/OPE.20233114.2040.

摘要

本文提出一种基于CAD立体模型匹配的位姿测量方法，用于解决高功率激光装置中微小靶的高精度定位问题。该方法利用CAD文件信息构建靶的立体模型，将立体模型与3-CCD多源图像进行关联匹配，避免了传统定位方法中将多源图像单独处理产生的误差叠加问题。本文基于模型探索点的Chamfer距离转换定义靶的匹配度函数，用于评估模型与靶的匹配程度，并利用遗传算法（GA）对该函数进行寻优求解得到靶的测量位姿。针对GA容易陷入局部最优值问题，提出一种基于分层的自适应遗传算法（HAGA）提高算法的搜索精度和效率。为提升复杂工程的系统调试效率，本文利用OpenGL图形库搭建仿真系统，实现靶的仿真成像、离线算法调试等功能。仿真系统避免了系统中安装误差、加工误差以及相机环境光等诸多因素的干扰，能够更方便的对算法进行调试和验证，提高工程效率；实验还搭建了3-CCD定位测量平台用于对不同靶型准直状态的定位调整。测量结果显示靶的平移定位误差小于3.5 μm，角度误差小于0.07°，其误差小于实际测量系统的误差要求，验证了测量算法在实际工程中应用的可行性。

Abstract

This study proposes a CAD stereo model matching-based positional measurement method to solve the high-precision positioning problem of tiny targets in high-power laser devices. The proposed method uses CAD file information to construct a stereo model of the target and correlate it with 3-CCD multi-source images for matching， avoiding the error superposition problem arising from the separate processing of multi-source images in traditional positioning methods. In this study， we defined the matching degree function of the target based on the Chamfer distance conversion of the model exploration point， which was used to evaluate the matching degree of the model and target. A genetic algorithm （GA） was used to find the optimal solution of the function to obtain the measured poses of the target. To address the problem of the GA being susceptible to a local optimum， a hierarchical adaptive genetic algorithm （HAGA） was developed to improve the search accuracy and efficiency of the algorithm. To improve the system debugging efficiency of complex engineering， this study used the OpenGL graphics library to build a simulation system to realize the functions of target simulation imaging and offline algorithm debugging. The simulation system avoids the interference of various factors， such as installation error， processing error， and camera ambient light in the system， and can debug and verify the algorithm conveniently as well as improve the engineering efficiency. An experiment was performed using a 3-CCD positioning measurement platform for the positioning adjustment of different target collimation states. The measurement results showed that the target translation and positioning error was less than 3.5 μm， and the angle error was less than 0.07°， which is less than the error requirement of the actual measurement system. This verifies the feasibility of the measurement algorithm in actual engineering applications.

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