AI机器人盲孔测量系统研究发表
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印度韦洛尔理工学院的 Giriraj Mannayee 在 Frontiers in Artificial Intelligence 发表研究，提出一种结合 AI、自适应照明与机器人机器视觉的非接触式系统，用于在三维空间中定位盲孔并测量直径。系统用六自由度工业机器人搭载相机光学测量头，按图像质量、孔深和表面反射调整照明，以 AI 图像分割识别特征、亚像素圆/椭圆拟合确定孔几何，并用 CMM 参考数据补偿机器人定位误差。 实验覆盖直径 5–15 mm、深 10–45 mm 的盲孔共 30 次测量，深径比 2.0–3.1，三种表面反射率，机器人接近角 0°–20°。结果显示孔检测成功率 100%，平均三维位置误差 0.0322 mm，最大三维位置误差 0.0645 mm，平均绝对直径误差 0.0544 mm，平均重复性 0.0217 mm。各反射率条件下位置误差保持在 0.026–0.037 mm，但接近角 15° 及以上时误差增大。 研究者称该研究属初步概念验证，性能仅在所测试的孔几何与实验条件范围内得到验证，尚不能替代 CMM 等既有测量方法。
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- Metrology News · 测量与质量控制AI 辅助自适应光学机器人测量系统应对盲孔测量难题
印度韦洛尔理工学院（Vellore Institute of Technology）的 Giriraj Mannayee 在 Frontiers in Artificial Intelligence 发表研究，提出一种结合 AI、自适应照明与机器人机器视觉的非接触式测量系统，用于在三维空间中定位盲孔并测量其直径。系统集成六自由度工业机器人与相机光学测量头，根据图像质量、孔深和表面反射特性调整照明，用 AI 图像分割识别特征，并以亚像素圆/椭圆拟合确定孔几何；机器人定位误差借助 CMM 参考数据进行补偿。实验覆盖直径 5–15 mm、深度 10–45 mm 的盲孔共 30 次测量，深径比 2.0–3.1，三种表面反射率条件，机器人接近角 0°–20°。结果显示孔检测成功率 100%，平均三维位置误差 0.0322 mm，位置误差 RMSE 0.0344 mm，最大三维位置误差 0.0645 mm，平均绝对直径误差 0.0544 mm，直径误差 RMSE 0.0647 mm，平均重复性 0.0217 mm，平均 AI 分割置信度 0.935。各反射率条件下位置误差保持在 0.026–0.037 mm，但接近角 15° 及以上时误差增大，说明传感器对准与光学可达性仍关键。该研究属初步概念验证，尚不能替代 CMM 等既有测量方法。
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