一种基于DPCNN的三坐标测量机复合误差建模方法

本发明涉及精密测量技术领域，具体公开了一种基于DPCNN的三坐标测量机复合误差建模方法，包括：获取不同环境温度下关键测温点的历史温度数据、三坐标测量机的历史测量轴位置坐标和三坐标测量机的真实复合误差数据；将每个环境温度下关键测温点的历史温度数据、历史测量轴位置坐标和真实复合误差数据作为一个数据集，将多个数据集组成融合数据集；根据融合数据集对深度金字塔卷积神经网络模型进行训练，以得到训练后的深度金字塔卷积神经网络模型；将关键测温点的当前温度数据和当前测量轴位置坐标输入到训练后的深度金字塔卷积神经网络模型中，以输出三坐标测量机的预测复合误差数据。本发明可以提高三坐标测量机复合误差的预测精度。