计算机辅助测量与定位技术作业指导书

计算机辅助测量与定位技术作业指导书TOC\o"1-2"\h\u14085第一章计算机辅助测量与定位技术概述 2213701.1计算机辅助测量与定位技术简介 2178831.2计算机辅助测量与定位技术的发展历程 322058第二章计算机辅助测量基本原理 3294032.1测量原理概述 3266502.2测量数据的采集与处理 4189032.3测量精度分析 513795第三章计算机辅助定位技术基础 5319753.1定位技术概述 524533.2定位算法介绍 6298973.3定位误差分析 67200第四章三维扫描技术及其应用 7218154.1三维扫描技术原理 778894.2三维扫描设备介绍 773794.3三维扫描数据处理 89737第五章激光测距技术 814435.1激光测距原理 898145.2激光测距设备介绍 8128445.3激光测距误差分析 932653第六章机器视觉技术在测量与定位中的应用 9216806.1机器视觉技术概述 9116846.1.1定义及发展 9105276.1.2技术组成 9136526.2机器视觉测量原理 1081166.2.1测量原理概述 10211946.2.2测量系统组成 10177516.2.3测量精度及影响因素 10253336.3机器视觉定位技术 1082516.3.1定位技术概述 1010766.3.2定位原理及方法 10108416.3.3定位精度及优化策略 1044586.3.4应用案例 118362第七章传感器在测量与定位中的应用 11293817.1传感器概述 11218427.2常用传感器介绍 11229777.2.1位置传感器 11256347.2.2速度传感器 11271747.2.3加速度传感器 11256197.2.4力传感器 1182117.2.5温度传感器 11178317.3传感器在测量与定位中的应用实例 128617.3.1传感器在工业中的应用 12198027.3.2传感器在无人驾驶车辆中的应用 12314187.3.3传感器在医疗设备中的应用 12211227.3.4传感器在智能家居中的应用 1226017第八章数据处理与分析方法 12282438.1数据预处理 1265918.1.1数据清洗 12255718.1.2数据归一化 1324128.1.3数据标准化 1344468.2数据分析方法 13170428.2.1描述性统计分析 13316918.2.2相关性分析 13127558.2.3回归分析 13210118.2.4聚类分析 13133108.2.5主成分分析 13269218.3数据可视化 1341158.3.1散点图 136438.3.2直方图 1416278.3.3盒形图 14305328.3.4曲线图 14177728.3.5热力图 1430145第九章计算机辅助测量与定位技术在工业中的应用 14235589.1汽车制造业中的应用 14113529.1.1概述 14141309.1.2测量与定位技术在汽车设计中的应用 14214109.1.3测量与定位技术在汽车制造中的应用 14302229.2飞机制造业中的应用 15234289.2.1概述 15269139.2.2测量与定位技术在飞机设计中的应用 15229769.2.3测量与定位技术在飞机制造中的应用 153049.3电子制造业中的应用 1535559.3.1概述 15209779.3.2测量与定位技术在电子设计中的应用 15117179.3.3测量与定位技术在电子制造中的应用 1512038第十章计算机辅助测量与定位技术的发展趋势 16178610.1技术发展趋势 162410610.2产业发展前景 16944610.3我国在计算机辅助测量与定位技术领域的现状与展望 16第一章计算机辅助测量与定位技术概述1.1计算机辅助测量与定位技术简介计算机辅助测量与定位技术（ComputerAidedMeasurementandPositioning,CAMP）是一种集成了计算机、传感器、测量与定位算法的高新技术。其主要目的是利用计算机的强大计算能力和数据处理能力，对各种测量与定位任务进行高效、精确地处理。该技术广泛应用于制造业、航空航天、地质勘探、交通运输等领域，为各类工程提供了重要的技术支持。计算机辅助测量与定位技术主要包括以下几个方面的内容：（1）测量与定位传感器：包括激光、红外、电磁波等多种传感器，用于实时获取目标物体的位置、姿态和运动信息。（2）计算机数据处理：利用计算机对传感器采集到的数据进行处理，包括数据滤波、数据融合、误差分析等，以提高测量与定位的精度和可靠性。（3）定位算法：根据特定的数学模型和算法，对测量数据进行解析，得到目标物体的位置、姿态和运动参数。（4）人机交互：为用户提供直观、易操作的界面，以便用户对测量与定位过程进行实时监控和控制。1.2计算机辅助测量与定位技术的发展历程计算机辅助测量与定位技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代。以下是该技术发展的几个重要阶段：（1）初期阶段（20世纪50年代至60年代）：这一阶段，计算机辅助测量与定位技术主要以模拟信号处理为主，主要应用于军事和航空航天领域。此时，计算机硬件设备较为落后，数据处理能力有限，测量与定位精度较低。（2）中期阶段（20世纪70年代至80年代）：计算机技术的快速发展，数字信号处理逐渐取代了模拟信号处理。计算机辅助测量与定位技术在制造业、地质勘探等领域得到广泛应用。此时，测量与定位精度和可靠性得到显著提高。（3）现代阶段（20世纪90年代至今）：计算机辅助测量与定位技术进入了全面发展时期。传感器技术、计算机硬件和软件技术的不断进步，测量与定位技术在精度、速度和可靠性方面取得了重大突破。多源数据融合、智能算法等新技术的引入，使计算机辅助测量与定位技术在更多领域得到了广泛应用。第二章计算机辅助测量基本原理2.1测量原理概述计算机辅助测量技术是利用计算机硬件和软件资源，通过特定的测量设备，对被测对象进行数据采集、处理和分析的一种现代化测量方法。其基本原理主要包括以下几个方面：（1）几何原理：计算机辅助测量技术基于几何学的基本原理，通过测量被测对象的几何参数（如长度、角度、面积等）来确定其空间位置和形状。（2）光学原理：计算机辅助测量技术中，光学测量方法占有重要地位。光学原理主要包括光的传播、反射、折射等基本现象，通过光学传感器将被测对象的光学信息转换为电信号，进而进行数据处理。（3）电磁学原理：电磁学原理在计算机辅助测量技术中的应用主要体现在电磁波传播、电磁场等方面。通过电磁传感器对被测对象的电磁特性进行测量，从而获取其相关参数。2.2测量数据的采集与处理计算机辅助测量技术中，测量数据的采集与处理是关键环节。以下从数据采集、数据预处理和数据后处理三个方面进行阐述。（1）数据采集：数据采集是测量过程的第一步，主要包括以下几种方式：（1）接触式测量：通过接触式传感器（如机械臂、探头等）直接接触被测对象，获取其几何参数。（2）非接触式测量：通过非接触式传感器（如激光扫描仪、摄像头等）获取被测对象的光学信息或电磁特性。（3）混合式测量：结合接触式和非接触式测量方法，以提高测量精度和效率。（2）数据预处理：数据预处理是对采集到的原始数据进行初步处理，以提高数据质量。主要包括以下步骤：（1）噪音滤波：去除数据中的随机噪声和系统噪声。（2）数据平滑：对数据进行平滑处理，减小数据波动。（3）数据降维：对数据进行降维处理，降低计算复杂度。（4）数据对齐：对多组数据进行对齐处理，以消除测量误差。（3）数据后处理：数据后处理是对预处理后的数据进行进一步处理，以获得所需的测量结果。主要包括以下步骤：（1）特征提取：从数据中提取被测对象的特征参数，如长度、角度等。（2）参数计算：根据特征参数计算被测对象的几何参数。（3）结果分析：对测量结果进行分析，以评估测量精度和可靠性。2.3测量精度分析计算机辅助测量技术的精度分析是评价测量结果可靠性的重要环节。以下从以下几个方面进行分析：（1）测量误差来源：测量误差主要来源于以下几个方面：（1）传感器误差：传感器本身的测量精度和稳定性。（2）数据采集误差：数据采集过程中产生的误差，如噪声、数据平滑等。（3）数据处理误差：数据处理过程中产生的误差，如滤波、降维等。（2）测量误差评估：测量误差评估是评价测量结果可靠性的关键。常用的评估方法有：（1）绝对误差：测量值与真实值之间的差的绝对值。（2）相对误差：绝对误差与真实值之间的比值。（3）标准偏差：测量值的离散程度。（3）测量精度提高方法：为提高计算机辅助测量技术的精度，可以采取以下措施：（1）选用高精度传感器：提高传感器的测量精度和稳定性。（2）优化数据采集和处理方法：降低数据采集和处理的误差。（3）采用误差补偿技术：对测量误差进行补偿，以提高测量精度。第三章计算机辅助定位技术基础3.1定位技术概述计算机辅助定位技术是现代测量技术中的重要组成部分，其核心是利用计算机技术，通过一定的算法和设备，对目标物体进行精确的位置测量和确定。这种技术广泛应用于工业生产、导航、无人驾驶车辆、智能交通系统等领域，具有重要的理论和实际意义。定位技术主要分为两大类：基于硬件的定位技术和基于软件的定位技术。基于硬件的定位技术主要依赖于各种传感器和测量设备，如GPS、激光测距仪、超声波传感器等。而基于软件的定位技术则侧重于算法的研究，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。3.2定位算法介绍以下是几种常见的定位算法介绍：（1）最小二乘法：最小二乘法是一种基于观测数据的线性回归算法，用于求解线性方程组的最小二乘解。在定位技术中，最小二乘法可以用于求解目标物体的位置坐标。（2）卡尔曼滤波：卡尔曼滤波是一种基于线性高斯系统的递推滤波算法，用于估计系统的状态变量。在定位技术中，卡尔曼滤波可以用于实时估计目标物体的位置和速度。（3）粒子滤波：粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波算法，适用于处理非线性、非高斯系统的状态估计问题。在定位技术中，粒子滤波可以用于估计目标物体在复杂环境下的位置。（4）神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有较强的非线性映射能力。在定位技术中，神经网络可以用于训练目标物体的位置特征，从而实现定位。3.3定位误差分析定位误差是衡量定位技术精度的重要指标，对定位系统的功能有着直接影响。以下是对几种常见定位误差的分析：（1）系统误差：系统误差是由于定位系统本身的缺陷或外部环境因素引起的，如传感器误差、算法误差等。这类误差通常是可预测的，可以通过校正和优化算法来减小。（2）随机误差：随机误差是由于观测数据中的随机扰动引起的，如测量噪声、环境干扰等。这类误差通常是不可预测的，需要通过滤波和估计方法来降低其对定位精度的影响。（3）累积误差：累积误差是由于定位系统长时间运行过程中，误差不断累积导致的。这类误差可以通过定期校正和更新定位数据来减小。（4）非线性误差：非线性误差是由于定位算法在处理非线性问题时产生的误差。这类误差可以通过采用更精确的算法或改进现有算法来降低。定位误差的分析与优化是计算机辅助定位技术研究的重点，通过对误差的分析和补偿，可以提高定位系统的精度和稳定性。第四章三维扫描技术及其应用4.1三维扫描技术原理三维扫描技术，是基于光学或电子学原理，对物体表面进行非接触式测量的技术。其核心原理是通过对物体表面的点、线、面进行扫描，获取物体表面的空间坐标信息，从而重构物体的三维模型。三维扫描技术主要包括结构光扫描、激光扫描、光学三角测量、相位测量等。结构光扫描技术，是利用特定结构的光线照射到物体表面，通过分析反射光线的变化，获取物体的三维坐标信息。结构光扫描技术具有非接触、速度快、精度高等优点，广泛应用于制造业、生物医学、地质勘探等领域。激光扫描技术，是利用激光束对物体表面进行扫描，通过测量激光束与物体表面的距离，获取物体的三维坐标信息。激光扫描技术具有精度高、分辨率高、抗干扰能力强等特点，适用于复杂环境的物体测量。光学三角测量技术，是利用光学原理，通过测量物体表面两点之间的距离和角度，计算出物体表面的三维坐标。光学三角测量技术具有结构简单、成本较低、精度较高等优点，适用于中小型物体的三维扫描。相位测量技术，是利用光的波动性，通过测量物体表面的光相位变化，获取物体的三维坐标信息。相位测量技术具有高精度、高分辨率、抗干扰能力强等特点，广泛应用于精密测量领域。4.2三维扫描设备介绍目前市场上常见的三维扫描设备主要包括以下几种：（1）手持式三维扫描仪：手持式三维扫描仪便于携带，操作简单，适用于中小型物体和复杂环境的扫描。其扫描原理主要有结构光扫描和激光扫描两种。（2）固定式三维扫描仪：固定式三维扫描仪具有较高的扫描精度和稳定性，适用于大型物体和精密制造领域的扫描。其扫描原理主要有光学三角测量和相位测量两种。（3）自动扫描系统：自动扫描系统集成了自动化控制技术，可实现无人化操作，适用于批量生产环境。其扫描原理主要有激光扫描和相位测量两种。（4）三维扫描软件：三维扫描软件是扫描设备的辅助工具，用于处理扫描数据，三维模型。常见的三维扫描软件有Geomagic、ZBrush、MeshLab等。4.3三维扫描数据处理三维扫描数据处理是对扫描得到的点云数据进行处理，三维模型的过程。主要包括以下步骤：（1）点云预处理：包括去噪、滤波、缩放等操作，目的是提高点云的质量和精度。（2）点云配准：将多个视角下的点云数据进行拼接，使其在空间中具有统一的坐标系。（3）点云简化：对点云数据进行简化，减少数据量，提高处理速度。（4）曲面重构：根据点云数据三维模型，包括三角剖分、曲面拟合等。（5）模型优化：对的三维模型进行优化，包括去除孤岛、填补空洞、平滑处理等。（6）模型后处理：根据应用需求，对三维模型进行渲染、纹理映射等处理。第五章激光测距技术5.1激光测距原理激光测距技术是基于激光的直线传播特性，通过测量激光往返目标物体的时间或相位变化，从而计算出目标距离的一种测量方法。激光测距的原理主要分为以下几种：脉冲测距、相位测距和干涉测距。脉冲测距原理是通过测量激光脉冲往返目标物体的时间，计算出距离。激光器发射一束短脉冲激光，经过目标物体反射后，返回到接收器。根据激光往返的时间和光速，可以计算出目标物体的距离。相位测距原理是通过测量激光连续波往返目标物体的相位变化，计算出距离。激光器发射一束连续波激光，经过目标物体反射后，返回到接收器。通过对比发射激光与接收激光的相位差，可以计算出目标物体的距离。干涉测距原理是基于光的干涉现象，通过测量干涉条纹的变化，计算出目标距离。激光器发射两束相干光，分别经过目标物体反射后，返回到干涉仪。根据干涉条纹的变化，可以计算出目标物体的距离。5.2激光测距设备介绍激光测距设备主要包括以下几种：（1）激光测距仪：激光测距仪是一种常用的激光测距设备，它集成了激光发射器、接收器、处理器和显示装置。用户只需将激光测距仪对准目标物体，按下测量按钮，即可获得目标物体的距离。（2）激光扫描仪：激光扫描仪通过激光束对目标物体进行扫描，获取目标物体的三维信息。激光扫描仪在测量过程中，可以实时显示目标物体的三维模型，便于用户进行测量和分析。（3）激光雷达：激光雷达是一种高精度的激光测距设备，它采用激光脉冲测距原理，通过测量激光脉冲往返目标物体的时间，计算出目标物体的距离。激光雷达具有测距精度高、抗干扰能力强等优点，广泛应用于军事、航天、测绘等领域。5.3激光测距误差分析激光测距误差主要来源于以下几个方面：（1）设备误差：激光测距设备本身的误差，包括发射激光的波长稳定性、接收器的灵敏度、处理器运算精度等。（2）环境误差：激光在传播过程中，受到大气折射率、温度、湿度等环境因素的影响，导致测距误差。（3）目标物体反射特性：目标物体的反射特性对测距精度有一定影响。例如，目标物体表面光滑、反射率低时，可能导致测距误差增大。（4）测量方法误差：测量过程中，由于操作不当、目标物体定位不准确等原因，可能导致测量误差。（5）系统误差：激光测距系统中，各个部件之间的配合误差，如光学元件的平行度、聚焦度等，也会影响测距精度。第六章机器视觉技术在测量与定位中的应用6.1机器视觉技术概述6.1.1定义及发展机器视觉技术是利用计算机模拟人眼视觉功能，通过图像处理、分析和理解，实现对客观世界的感知、识别和测量。计算机功能的提高和图像处理算法的发展，机器视觉技术在工业、农业、医疗、交通等领域得到了广泛应用。6.1.2技术组成机器视觉技术主要由图像采集、图像处理、图像分析、图像识别和视觉控制等环节组成。其中，图像采集环节通过摄像头等设备获取目标物体的图像信息；图像处理和分析环节对图像进行预处理、特征提取和目标识别；视觉控制环节根据识别结果实现对机器的控制。6.2机器视觉测量原理6.2.1测量原理概述机器视觉测量原理是基于光学成像原理，通过摄像头捕捉目标物体的图像，然后利用计算机对图像进行处理和分析，从而获得目标物体的尺寸、形状、位置等信息。6.2.2测量系统组成机器视觉测量系统主要包括光源、镜头、摄像头、图像处理和分析软件等。光源为被测物体提供照明，镜头负责将物体的图像投射到摄像头中，摄像头将图像转换为数字信号，然后通过图像处理和分析软件提取目标物体的特征信息。6.2.3测量精度及影响因素机器视觉测量精度受到多种因素的影响，如光源稳定性、镜头质量、摄像头分辨率、图像处理算法等。在实际应用中，需要根据测量需求选择合适的设备和技术，以提高测量精度。6.3机器视觉定位技术6.3.1定位技术概述机器视觉定位技术是利用机器视觉系统对目标物体进行空间位置和姿态的识别与测量，为实现自动化装配、搬运、检测等任务提供精确的位置信息。6.3.2定位原理及方法机器视觉定位原理主要包括基于图像匹配的定位方法和基于特征点匹配的定位方法。前者通过将实时采集的图像与预存的模板图像进行匹配，确定目标物体的位置；后者则通过提取目标物体上的特征点，与预存的特征点进行匹配，实现定位。6.3.3定位精度及优化策略提高机器视觉定位精度是提高整个视觉系统功能的关键。优化策略包括提高摄像头分辨率、选用合适的图像处理算法、优化定位算法等。还可以通过引入外部传感器，如激光测距仪、编码器等，辅助提高定位精度。6.3.4应用案例机器视觉定位技术在工业生产、导航、无人驾驶等领域具有广泛的应用。以下为几个典型应用案例：（1）工业生产中的自动化装配：通过机器视觉定位技术，实现零件的精确装配，提高生产效率。（2）导航：利用机器视觉定位技术，使在复杂环境中准确识别路径，实现自主导航。（3）无人驾驶：通过机器视觉定位技术，实现对车辆周围环境的感知和定位，保证行驶安全。第七章传感器在测量与定位中的应用7.1传感器概述传感器是一种能够感受规定的被测量并将其转换成可用输出信号的装置。在计算机辅助测量与定位技术中，传感器起到了的作用。它能够实时监测和获取目标对象的位置、速度、加速度等物理量，为计算机提供准确的数据支持。7.2常用传感器介绍7.2.1位置传感器位置传感器主要用于测量目标对象的空间位置，包括线性位置传感器和角度位置传感器。线性位置传感器有光栅尺、磁尺等，角度位置传感器有编码器、旋转变压器等。7.2.2速度传感器速度传感器用于测量目标对象的速度，常见的有光电编码器、测速发电机等。7.2.3加速度传感器加速度传感器用于测量目标对象的加速度，包括微机电系统（MEMS）加速度传感器、压电加速度传感器等。7.2.4力传感器力传感器用于测量目标对象所受的力，包括电阻应变片式力传感器、电容式力传感器等。7.2.5温度传感器温度传感器用于测量目标对象的温度，包括热电偶、热敏电阻等。7.3传感器在测量与定位中的应用实例7.3.1传感器在工业中的应用工业需要精确测量和定位，以保证其在执行任务时的准确性和稳定性。例如，在焊接过程中，需要根据焊接轨迹实时调整位置，此时可以使用线性位置传感器和角度位置传感器进行实时监测。7.3.2传感器在无人驾驶车辆中的应用无人驾驶车辆需要在复杂的道路环境中进行自主导航和定位。传感器在此过程中起到了关键作用，如激光雷达、摄像头、惯性导航系统等。这些传感器共同为车辆提供精确的位置、速度、加速度等信息，保证车辆在行驶过程中的安全性和稳定性。7.3.3传感器在医疗设备中的应用在医疗领域，传感器被广泛应用于测量和定位。例如，在手术过程中，医生需要实时了解手术器械的位置和角度，以保证手术的准确性。此时，可以使用编码器和角度位置传感器进行监测。7.3.4传感器在智能家居中的应用智能家居系统中，传感器发挥着重要作用。如红外传感器可以用于监测家庭成员的活动，温度传感器可以实时监测室内温度，从而为用户提供舒适的居住环境。通过以上实例，可以看出传感器在测量与定位领域具有广泛的应用前景。技术的不断发展，传感器将更加精细化、智能化，为计算机辅助测量与定位技术提供更加精确的数据支持。第八章数据处理与分析方法8.1数据预处理8.1.1数据清洗在计算机辅助测量与定位技术中，数据清洗是数据预处理的重要环节。其主要目的是识别并处理数据中的异常值、错误和缺失值。数据清洗过程包括以下几个方面：（1）识别异常值：通过统计分析方法，如箱型图、标准差等，识别数据中的异常值。（2）处理缺失值：采用插值、删除或填充等方法，处理数据中的缺失值。（3）消除重复数据：通过数据比对和去重技术，消除数据中的重复记录。8.1.2数据归一化数据归一化是将数据统一到同一量纲的过程，以便于不同数据之间的比较和分析。常用的归一化方法有线性归一化、对数归一化等。8.1.3数据标准化数据标准化是将数据转换为具有标准正态分布的过程。常用的标准化方法有Zscore标准化、最大最小标准化等。8.2数据分析方法8.2.1描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行基本描述和总结的方法，主要包括以下内容：（1）频数分布：统计各个数值出现的次数。（2）统计量：计算数据的均值、标准差、方差、偏度、峰度等。（3）分布检验：对数据进行正态性检验、均匀性检验等。8.2.2相关性分析相关性分析是研究变量之间相互关系的方法。常用的相关性分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。8.2.3回归分析回归分析是研究变量之间依赖关系的方法。主要包括线性回归、非线性回归等。8.2.4聚类分析聚类分析是将相似的数据进行分类的方法。常用的聚类算法有Kmeans聚类、层次聚类等。8.2.5主成分分析主成分分析是将多个变量降维为几个主成分的方法，以便于数据的可视化和分析。8.3数据可视化8.3.1散点图散点图用于表示两个变量之间的关系，通过观察散点图可以初步判断变量之间的相关性和趋势。8.3.2直方图直方图用于表示数据分布情况，通过直方图可以观察数据的频数分布和分布特征。8.3.3盒形图盒形图用于表示数据的分布特征，包括中位数、四分位数、异常值等。8.3.4曲线图曲线图用于表示数据随时间或其他变量的变化趋势，通过曲线图可以分析数据的增长、下降等趋势。8.3.5热力图热力图用于表示数据在空间或时间上的分布特征，通过热力图可以直观地观察数据的分布规律。第九章计算机辅助测量与定位技术在工业中的应用9.1汽车制造业中的应用9.1.1概述汽车工业的快速发展，计算机辅助测量与定位技术在汽车制造业中的应用日益广泛。该技术能够提高生产效率，降低成本，提升产品质量，已成为现代汽车制造的重要组成部分。9.1.2测量与定位技术在汽车设计中的应用计算机辅助测量与定位技术在汽车设计阶段发挥着重要作用。通过对设计模型进行精确测量，可以保证零部件尺寸、形状和位置满足设计要求。该技术还可以用于逆向工程，通过对现有汽车零部件进行扫描，快速获取其几何信息，为后续设计提供依据。9.1.3测量与定位技术在汽车制造中的应用在汽车制造过程中，计算机辅助测量与定位技术可应用于以下几个方面：（1）零部件定位：通过对零部件进行实时测量与定位，保证其准确安装在预定位置，提高装配质量。（2）尺寸检测：利用计算机辅助测量技术对关键零部件尺寸进行检测，保证其满足制造要求。（3）质量监控：通过对生产过程中的关键参数进行实时监测，及时发觉并解决质量问题。9.2飞机制造业中的应用9.2.1概述飞机制造业对精度要求极高，计算机辅助测量与定位技术在飞机制造中的应用具有重要意义。该技术能够提高生产效率，降低成本，保证飞机安全可靠。9.2.2测量与定位技术在飞机设计中的应用计算机辅助测量与定位技术在飞机设计阶段的应用主要包括：（1）结构设计：通过对设计模型进行精确测量，保证结构设计满足功能要求。（2）部件设计：对飞机零部件进行测量，保证其尺寸、形状和位置满足设计要求。9.2.3测量与定位技术在飞机制造中的应用在飞机制造过程中，计算机辅助测量与定位技术的应用如下：（1）部件定位：通过实时测量与定位，保证零部件准确安装在预定位置。（2）尺寸检测：利用计算机辅助测量技术对关键零部件尺寸进行检测，保证其满足制造要求。（3）质量监控：实时