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五軸加工件的表面質量是評價五軸加工水平的重要指標，如何快速簡單高效地檢測工件表面質量，涉及到檢測方法、檢測設備等諸多因素。高效的檢測加工件表面輪廓精度不僅能快速評判五軸加工機床的好壞，還可以快速為加工工藝、加工程序反饋問題。

檢測加工件表面輪廓精度好壞現主要通過以下方式：憑經驗觀察工件是否有過切和紋路，但是這種方式不能定量分析。

通過三坐標測量儀等精密地測量出零件的x、y、z三個坐標的數值，并對這些標準的數值進行計算機數據處理，通過擬合形成測量的元素，經過數學計算得出位置、形狀公差以及其他幾何數據，但需購買專用檢測設備。

而基于大數據的五軸加工件輪廓精度評估，不需要專業設備測頭檢測，通過加工過程中大數據的采集，以及UG/NX對模型點云數據的提取，以ICP（最近點迭代）算法完成采集點數據與模型點云數據之間的配準。

然后通過計算采集點云數據與模型點云數據之間的最大偏差、最小偏差和平均偏差，從而完成模型的偏差評估。

大數據技術向工業領域的逐步滲透使它成為了制造領域近年來最為熱門的新興技術。如今的數控系統已經具備在插補或位置控制的周期中同步采集多項指令數據和反饋信號，并可連續長時間地把這些珍貴的過程數據記錄并保存下來。

SSTT是伺服調整工具(Servo Self Test Tools)的簡稱，主要用于配備數控系統的機床在線調試、診斷過程，也可以作為一種離線數據分析工具（以華中數控系統為例）。在加工過程中SSTT實時采集每個采樣周期的機床指令位置、實際位置、跟隨誤差、運動速度、主軸電流以及附加傳感器反饋的振動信號、溫度信號等數據。

iScope軟件能對采樣數據進行離線的可視化分析，在采集數據之后，iScope軟件能夠從采樣數據文件中讀取機床狀態數據，將其中的指令位置和實際位置重構出指令刀位點和實際刀位點在工件坐標系下的位置，再由刀位點分別張成指令刀位點曲面和實際刀點位曲面。可用于研究表面缺陷與數控系統內外數據變換規律之間的映射關系。SSTT采集的是每個軸的機床坐標數據，iScope通過RTCP變換，將機床坐標數據轉換為工件坐標系數據。

由于采集的S件數據是分段截面的數據，在同一個Z高度下采集了曲面1、2、3、4的數據。現在S件曲面1、2、3、4上插入點集，讓采集的數據與點集進行匹配，通過點云數據的配準，可以將不同坐標系下或不同角度下獲得的點云數據統一到同一個基準坐標系下。通過采集數據點與目標數據點之間的配準，得出S件型面各部分平均偏差。

獲得S件CAD模型偏置點云數據，具體步驟包括：將S件模型導入UG/NX，通過曲面——截取體，截取CAD模型的側面部分，即獲得S件CAD模型;通過UG/NX插入——點——點集，在曲面上生成相應的點集并導出，得到原始S件CAD模型點云數據圖;點云數據文本格式輸出，獲得MATLAB能識別的點云數據格式。

對SSTT采集到數據和模型提取的點云數據采用ICP算法進行精配準，通過MATLAB編程實現剛體變換的ICP算法的求解，MATLAB實現的具體步驟如下：計算最近點，根據采集的S件4個截面的點云數據集U，對于數據點集U中的每個數據點，求出在目標點集P中距離最近的點，并組合成點集Q;采集數據點集U經過ICP算法變換之后，形成數據點集;與CAD模型比對分析，S件采集點云數據在進行ICP算法變換過程中，經過十幾個迭代的計算，S件采集點云數據與CAD模型點云數據之間的偏差趨于穩定后，偏差值最小為0.0098，最大在0.0415左右。

通過SSTT軟件完成五軸機床S件加工實際坐標數據的采集，iScope軟件完成RTCP的轉換并輸出工件坐標。通過S件CAD模型偏置點云數據的方法和步驟，然后通過ICP算法完成采集點云數據與目標點云數據即CAD模型偏置點云數據之間的配準，從而消除外界因素引起的點云數據坐標系之間的偏差，完成采集點云數據與CAD模型的比對分析，從而定量分析S件表面輪廓精度，為測量環節提供評估依據，從而節省產品件測量檢測時間。

對于制造業來說，大數據技術不僅是掌握龐大的多源異構數據信息，而且更是對這些數據進行恰當的專業化處理，從中快速提取出有實用價值的潛在知識，進一步優化生產過程。通過對加工采集數據的處理，將采集的數據與加工模型進行對比分析加工件表面質量，可以快速評估加工件表面輪廓精度。

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