一种从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边区域的方法技术

本发明专利技术公开了一种从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边区域的方法，包括如下步骤：—获得蜂窝芯表面的三维面形数据，—建立蜂窝芯的平面图像，进行蜂窝芯顶点的识别；并将图像缩小一定比例识别顶点；根据测量数据确定角点检测算法的阈值；—对识别的顶点逐个分析，确定以其为端点的蜂窝边；为分析角点建立搜索窗口；判断分析角点的类型；确定分析角点的目标角点；为蜂窝边建立矩形区域。

A method for identifying the cellular edge area from the measured data of the honeycomb core surface

The invention discloses a recognition method of regional cellular edge from the honeycomb core surface measurement data, which comprises the following steps: obtaining 3-D data of the honeycomb core surface, plane image recognition based on the honeycomb core, honeycomb core vertices; and shrinks the image a certain proportion of recognition according to the vertex; corner detection the algorithm to determine the threshold value of measurement data; analysis of the identification of vertices one by one, in order to determine the endpoint for the hive; analysis of corner set up search window; judgment analysis of corner type; uncertainty analysis of corner corner; establish rectangle for the hive.

【技术实现步骤摘要】
一种从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边区域的方法
本专利技术涉及一种从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边区域的方法。
技术介绍
蜂窝芯作为极佳的高强度和超轻型结构，广泛应用于航空、航天、船舶和高速列车等领域。蜂窝芯是夹层结构的轻质芯材，其上下表面经数控加工形成特定曲面，与上下两层具有相反形状的薄板用胶粘接在一起，构成蜂窝芯夹层结构。蜂窝芯曲面加工质量的好坏和加工精度的高低，决定了其与上下薄板粘接的可靠性、进而影响整个蜂窝夹层结构的性能。因此在加工后粘接前，必须对蜂窝芯复杂曲面的加工精度进行检测，检测合格的构件才能粘接薄板形成蜂窝芯夹层构件。因此需要一种测量方法，用于检测蜂窝芯加工后的复杂曲面形状精度。蜂窝芯加工表面具有非连续特征。蜂窝芯是一种多孔薄壁结构，蜂窝壁厚0.05mm-0.1mm，壁形状多为正六边形，壁边长2-5mm，蜂窝壁截面占其总表面积的比例小于10％，这种非连续特征导致蜂窝芯构件复杂曲面形状精度的测量困难。目前航空航天制造企业主要有两种方法检测蜂窝芯加工精度。第一种是采用标准卡板配合塞尺、依赖工人经验检测蜂窝芯表面形状精度，这种方法方便易用但测量精度有限，一般用在加工现场、特别是手动切割修形加工现场。第二种是采用和被检测蜂窝表面形状相反的金属模板，贴均匀厚度的胶膜后与蜂窝芯加工表面对靠，通过检查胶膜上压印的均匀性判断蜂窝芯加工表面的形状精度。这种方法的检测精度取决于胶膜厚度的均匀性，可作为质检手段。但是由于每一种形状的蜂窝芯材料都需要一块金属模板，而航空制造业中涉及的蜂窝芯零件种类很多，金属模板的成本高、存放场地需求大，检测不方便。因此，如何快速准确的评价蜂窝芯的形状精度已经成为制约蜂窝芯加工质量保证和加工工艺改进的瓶颈。在专利申请号为201310485345.6，名称为“一种组合框架结构蜂窝芯平面度的测量方法”的专利中，其利用高精度的刀口尺和成套的三等或以上精度等级的量块，结合高度差的计算方法，进行蜂窝芯的平面度测量。该专利提供了整体上测量蜂窝芯平面度的方法，对于蜂窝芯材料的具体面形测量精度有限。申请号为201610585321.1、201610585419.7的专利技术专利公开了一种用于蜂窝芯面形测量方法，在待测工件表面覆上一层薄膜，以一定的真空度将薄膜吸附压在蜂窝芯表面。以激光微位移传感器测量覆膜后的工件表面，获得蜂窝芯面形的测量数据。这种方法中的覆膜压在蜂窝壁表面，能够将加工中形成的毛刺压倒，避免蜂窝壁表面毛刺对测量精度的影响。但是测量前覆膜也使得测量过程复杂、需要增加覆膜和真空吸附装置，不适合加工现场的实时测量。如果能以激光微位移传感器测量加工后蜂窝芯表面的形貌，获得形状精度信息，将会极大简化上述过程。但由于蜂窝芯的非连续性特点，激光测量后数据的降噪和精简难以合理实现。如果能够实现对每条蜂窝边的单独处理，将对蜂窝芯面形有效数据的提取和筛选有重要意义。因此，能否从蜂窝芯表面测量数据中准确识别蜂窝边，成为激光微位移传感器直接测量蜂窝芯形貌方法能否实现的关键之一。
技术实现思路
本专利技术针对以上问题的提出，而研制的一种从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边区域的方法，包括如下步骤：—选定蜂窝芯板中近似六边形蜂窝中的两平行边的延伸方向或所述两平行边的垂直方向作为扫描方向对待识别的蜂窝芯板进行扫描；—根据扫描方向建立空间坐标系，采用矩阵存储扫描结果；以所述平行边的延伸方向作为坐标系Y轴，对应所述矩阵的行信息，平行边的垂直方向作为X轴，对应矩阵的列信息；蜂窝芯板的厚度作为矩阵中元素的数值；—采用角点检测算法识别蜂窝芯板平面投影图像，获得所述蜂窝芯板平面投影图像中的蜂窝的角点；—针对选定的角点，建立长度方向与所述两平行边延伸方向垂直的矩形搜索窗口；将所述矩形搜索框中的底边框中点置于当前分析的角点位置，计算矩形搜索窗口内其它角点所处区域位置和与所述当前分析角点的相对位置，确定所述当前分析的角点是否为六边形沿Y轴方向/平行边延伸方向的对角顶点；对角顶点按相对位置和连接的六边形边的形式，划分为人形顶点和Y形顶点；—以选定的蜂窝六边形边长作为判定所述其它角点是否为六边形其它顶点的判据，识别出蜂窝的全部顶点和干扰角点，进而识别出蜂窝芯板中六边形蜂窝芯种顶点之间的边，并划分出包含所识别的边的数据的区域。作为优选的实施方式，所述确定所述当前分析的角点是否为六边形沿Y轴方向的对角顶点具体如下：—将所述的矩形搜索窗口划分为：平行边判定区域：α1<α<α2和斜边判定区域α<α1，α>α2；其中，α1和α2为平行边所在的最大角度范围；—在矩形区域中如果在区域α1<α<α2中存在角点，则当前分析角点为人形顶点；否则，判定当前分析角点为Y形顶点。更进一步的，所述步骤以选定的蜂窝六边形边长作为判定所述其它角点是否为六边形其它顶点的判据，识别出蜂窝的全部顶点和干扰角点，具体如下：选定的所述平行边为蜂窝中的双层边，即粘接相邻蜂窝六边形的边；在所述的矩形搜索窗口中选定与所述当前分析角点，即识别出的Y形顶点和人形顶点对应的目标角点；当分析角点为人形顶点时，其目标角点为距离分析角点的长度最接近双层边长度的角点；分析角点和目标角点之间为蜂窝中的平行边；分析角点和目标角点之间的角点为多余角点，删除；当分析角点为Y形顶点时，其两个目标角点在两个斜边判定区域中分别分析；在两个区域内，目标角点分别为距离分析角点的长度最接近单层边长度的角点；分析角点和目标角点之间为所要确定的分别为斜边1和斜边2；分析角点和目标角点之间的角点为多余角点，删除。作为优选的实施方式，采用角点检测算法识别蜂窝芯板平面投影图像之前，对采集到的蜂窝芯图像进行缩小，使在蜂窝壁宽度方向的数据点小于三个；确定角点之后，再将角点的位置按照缩小的比例放大，获得对应蜂窝芯原始测量数据的角点。作为优选的实施方式，角点检测算法至少包括Harris、SUSAN和CSS算法。更进一步的，所述的角点检测算法中的角点识别阈值设定过程如下：—设置固定尺寸能够包含整数倍的蜂窝芯单元的矩形区域：矩形区域沿蜂窝芯W方向长度为m×Wf，沿L方向长度为n×(Lf1+Lf2)，其中m、n均为正整数；所对应的顶点数为N顶＝2×m×n个对应要识别的角点数为N角＝ω×N顶＝ω×2×m×n(ω>1)在阈值范围[a,b]区间内，取P个值，不断增大阈值，在矩形区域内识别蜂窝芯角点，从中选择出角点数最接近N角的阈值。附图说明为了更清楚的说明本专利技术的实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术的算法流程图。图2是蜂窝边和角点分类示意图。图3是实施例中的蜂窝芯实物图。图4是实施例中的蜂窝芯激光测量结果，其中蓝点为识别的角点。图5是分析角点搜索窗口示意图。图6是蜂窝芯角点类型判断和目标角点确定示意图。图7是蜂窝边区域划分示意图。图8是蜂窝边区域划分应用效果图。图9是实施例中样件一的蜂窝边识别结果图。图10是实施例中样件二的蜂窝边识别结果图。图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边区域的方法，其特征在于包括如下步骤：—选定蜂窝芯板中近似六边形蜂窝中的两平行边的延伸方向或所述两平行边的垂直方向作为扫描方向对待识别的蜂窝芯板进行扫描；—根据扫描方向建立空间坐标系，采用矩阵存储扫描结果；以所述平行边的延伸方向作为坐标系Y轴，对应所述矩阵的行信息，平行边的垂直方向作为X轴，对应矩阵的列信息；蜂窝芯板的厚度作为矩阵中元素的数值；—采用角点检测算法识别蜂窝芯板平面投影图像，获得所述蜂窝芯板平面投影图像中的蜂窝的角点；—针对选定的角点，建立长度方向与所述两平行边延伸方向垂直的矩形搜索窗口；将所述矩形搜索框中的底边框中点置于当前分析的角点位置，计算矩形搜索窗口内其它角点所处区域位置和与所述当前分析角点的相对位置，确定所述当前分析的角点是否为六边形沿Y轴方向/平行边延伸方向的对角顶点；对角顶点按相对位置和连接的六边形边的形式，划分为人形顶点和Y形顶点；—以选定的蜂窝六边形边长作为判定所述其它角点是否为六边形其它顶点的判据，识别出蜂窝的全部顶点和干扰角点，进而识别出蜂窝芯板中六边形蜂窝芯种顶点之间的边，并划分出包含所识别的边的数据的区域。

【技术特征摘要】
1.一种从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边区域的方法，其特征在于包括如下步骤：—选定蜂窝芯板中近似六边形蜂窝中的两平行边的延伸方向或所述两平行边的垂直方向作为扫描方向对待识别的蜂窝芯板进行扫描；—根据扫描方向建立空间坐标系，采用矩阵存储扫描结果；以所述平行边的延伸方向作为坐标系Y轴，对应所述矩阵的行信息，平行边的垂直方向作为X轴，对应矩阵的列信息；蜂窝芯板的厚度作为矩阵中元素的数值；—采用角点检测算法识别蜂窝芯板平面投影图像，获得所述蜂窝芯板平面投影图像中的蜂窝的角点；—针对选定的角点，建立长度方向与所述两平行边延伸方向垂直的矩形搜索窗口；将所述矩形搜索框中的底边框中点置于当前分析的角点位置，计算矩形搜索窗口内其它角点所处区域位置和与所述当前分析角点的相对位置，确定所述当前分析的角点是否为六边形沿Y轴方向/平行边延伸方向的对角顶点；对角顶点按相对位置和连接的六边形边的形式，划分为人形顶点和Y形顶点；—以选定的蜂窝六边形边长作为判定所述其它角点是否为六边形其它顶点的判据，识别出蜂窝的全部顶点和干扰角点，进而识别出蜂窝芯板中六边形蜂窝芯种顶点之间的边，并划分出包含所识别的边的数据的区域。2.根据权利要求1所述的从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边区域的方法，其特征还在于所述确定所述当前分析的角点是否为六边形沿Y轴方向的对角顶点具体如下：—将所述的矩形搜索窗口划分为：平行边判定区域：α1<α<α2和斜边判定区域α<α1，α>α2；其中，α1和α2为平行边所在的最大角度范围；—在矩形区域中如果在区域α1<α<α2中存在角点，则当前分析角点为人形顶点；否则，判定当前分析角点为Y形顶点。3.根据权利要求2所述的从蜂窝芯表面测量数据中识别蜂窝边区域的方法，其特征还在于所述步骤以选定的...

【专利技术属性】
技术研发人员：董志刚，康仁科，秦炎，朱祥龙，贾振元，司立坤，杨洁，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21