運動学補正は関節腕型座標測定機の精度向上の主要な方法であるが、運動学補正後の残差誤差は測定精度と安定性に依然として大きな影響を与える。本論文では、複合補正と極限学習機に基づく関節腕型座標測定機の残差モデリングおよび補償手法を提案し、関節腕型座標測定機の測定精度を向上させることを目的とする。まず、関節腕型座標測定機の運動学モデル化および誤差モデル化に基づき、運動学パラメータ同定モデルを構築し、角度パラメータ同定、長さパラメータ同定および長さパラメータの比例スケーリングを伴う複合同定を順次行い、7自由度関節腕型座標測定機の運動学補正を完了した。次に、補正後の残差誤差マップを分析することにより、残差誤差が測定構成に関連していることを発見し、測定振れ角、仰角、距離および回転角を変数とした測定構成を構築した。測定構成変数と残差誤差の間には強い非線形関係があるため、極限学習機に基づく残差誤差の予測および補償手法を提案した。本稿で提案したモデルおよび手法の有効性は実験により検証され、その結果、残差修正後の関節腕型座標測定機の単一点測定誤差の最大値は0.061 mmから0.044 mmに低減し、誤差平均値は0.023 mmから0.017 mmに、誤差標準偏差は0.011 mmから0.007 mmに低減した。長さ測定誤差の最大値は0.137 mmから0.074 mmに、誤差平均値は0.033 mmから0.021 mmに、誤差標準偏差は0.037 mmから0.019 mmに低減したことを示した。

関節腕型座標測定機;残差誤差;測定構成;極限学習機;複合補正