基于结构光相机的航空叶片表面量测方法及量测设备技术

本发明专利技术涉及一种基于结构光相机的航空叶片表面量测方法及量测设备，包括以下步骤：通过两台相对设置的结构光相机采集航空叶片两个表面的点云数据，形成三维的叶片点云；对所述叶片点云沿着轴向切片，获得截面点云，所述轴向为叶片截面法矢方向；将所述截面点云降维至二维空间中；在所述二维空间中对所述截面点云进行轮廓提取，形成叶片截面多边形；通过迭代搜索方法获得所述叶片截面多边形的最大内切圆半径，从而获得叶片厚度。与现有技术相比，本发明专利技术在保证量测精度的同时，提高航空叶片的量测效率。

【技术实现步骤摘要】
基于结构光相机的航空叶片表面量测方法及量测设备
本专利技术涉及航空发动机参数测量
，尤其是涉及一种基于结构光相机的航空叶片表面量测方法及量测设备。
技术介绍
航空发动机叶片制造水平对发动机研制起着至关重要的作用。现阶段航空发动机叶片制造通常无法一步到位做到无余量加工，需要在前序加工后开展精密测量工序，并且由测量结果进一步指导后续加工。发动机叶片维修过程中同样需要对叶片开展叶片测量来提取叶片磨损量等型面参数，从而保证修复精度。并且，航空发动机叶片作为航空发动机的一种核心部件，同时它又是一种典型的高精度自由曲面零件，其精确的物理尺寸参数直接影响了航空发动机的性能。在航空发动机内部，绝不允许有微弱的装配尺寸误差，而且航空发送机的内部构造十分复杂，况且叶片又是发动机内部工作环境最为恶劣的零件之一，正因为叶片要在恶劣复杂的环境下长时间持续工作，若叶片的设计尺寸出现差错，极易导致发动机在正常运转时叶身受到不均匀的循环应力，产生断裂失效的风险。目前，航空叶片检测存在一系列难题，包括：1)测量精度要求高，叶片型面测量精度直接影响到叶片制造精度。2)测量效率要求高。由于叶片是大批量生产的零件，生产数量成千上万，提高测量速度和效率是非常重要的一项任务。3)测量可靠性要求高。叶片测量数据处理结果要准确反应叶片的实际状态，这样才可以保证叶片的制造质量达到要求。当前，为满足航空叶片高精度的量测要求，传统航空叶片的量测方法使用三坐标机对航空叶片进行表面量测。三坐标机测量法是一种高精度的三维空间检测方法，主要通过测量叶片轮廓上各测量点的坐标值，再利用一些建模与数据分析软件，得到叶片截面参数和形状误差等。作为接触式测量方法，三坐标测量机是目前叶片检测手段中精度最高的一种。然而，三坐标测量机测量时需要接触被测物表面，将不可避免地对叶片造成一定的损伤，并且，三坐标测量机测量范围小、体积大且不易拆卸，受被测工件的尺寸限制大，叶片点云生成速度慢。这些都给快速精确量测叶片参数带来挑战。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于结构光相机的航空叶片表面量测方法及量测设备，在保证量测精度的同时，提高航空叶片的量测效率。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，包括以下步骤：通过两台相对设置的结构光相机采集航空叶片两个表面的点云数据，形成三维的叶片点云；对所述叶片点云沿着轴向切片，获得截面点云，所述轴向为叶片截面法矢方向；将所述截面点云降维至二维空间中；在所述二维空间中对所述截面点云进行轮廓提取，形成叶片截面多边形；通过迭代搜索方法获得所述叶片截面多边形的最大内切圆半径，从而获得叶片厚度。进一步地，两台所述结构光相机经标定后进行所述点云数据的采集，所述标定具体为：将一标定块放置于两台结构光相机中间，该标定块至两台结构光相机的距离相等；使用结构光相机采集该标定块的点云数据；使用迭代最邻近点算法将标定块的两帧点云匹配到同一坐标框架下，得到的旋转矩阵和平移矩阵，即获得结构光相机的相机外参，完成标定。进一步地，所述标定块为0.1微米精度的标定块。进一步地，所述获得截面点云具体为：采用一组平行平面沿轴向对所述叶片点云进行划分，形成所述截面点云。进一步地，通过主成分分析对截面点云进行处理，将所述截面点云降维至二维空间中。进一步地，所述主成分分析中，截面点云的第一主成分分量指向x轴，第二主成分分量指向y轴。进一步地，所述轮廓提取具体为：采用Graham法构建截面点云的二维凸包多边形，提取凸包点，剩余点为凹包点，将凹包点作为候选点；对于每个候选点，遍历计算其到所述凸包多边形相邻顶点连线的距离，将该候选点插入距离最小的两个相邻顶点之间，更新凸包多边形；重复上述步骤，直至将所有候选点插入凸包多边形中，最终形成所述叶片截面多边形。进一步地，计算每个所述候选点到所述凸包多边形相邻顶点连线的距离时，按候选点与所述连线的不同位置关系，采用不同的距离计算方式。进一步地，采用Graham法构建所述二维凸包多边形。进一步地，所述最大内切圆半径通过以下步骤获得：a)对所述叶片截面多边形形成的二维空间进行格网划分，记录每个格网中心点的坐标；b)对于每个格网中心点，计算其到叶片截面多边形上每个点的距离，并记录最小距离，得到最小距离的集合，记录集合中最大值为内切圆半径rf，此时对应的格网点中心记为圆心Of，格网大小记为Sf；c)对于步骤b)中得到的圆心，对圆心周围1.5Sf的圆形空间进行二维格网划分，并且按照步骤b)计算得到新的内切圆半径rb、圆心Ob以及格网大小Sb；d)计算圆心Of与圆心Ob之间的距离，若大于给定阈值，则重复步骤c)，若小于等于给定阈值，则结束迭代过程，此时，得到航空叶片截面的最大内切圆半径为rb和圆心为Ob。本专利技术还提供一种量测设备，包括：一个或多个处理器；存储器；和被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如上所述基于结构光相机的航空叶片表面量测方法的指令。与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：1)本专利技术通过结构光相机采集叶片点云的方式对叶片厚度进行量测，能够快速、准确地测量出航空发动机的尺寸参数。2)本专利技术的结构光相机经标定后使用，方便将两帧叶片三维点云配准到同一坐标框架下，提高了量测精度。3)本专利技术结构光相机标定时采用0.1微米精度的标定块，使得整体量测精度保证在10μm，保证量测精度。4)本专利技术对叶片点云按照法矢方向进行点云切片，从而得到更为精确的叶片截面。5)本专利技术在进行测量时使用主成分分析将三维空间中点云降维至二维空间中，简化计算复杂性。6)本专利技术中使用迭代搜索的方法搜索最大内切圆的圆心和半径，具有极高的参数计算精度。7)本专利技术整套流程无需人工干预，效率极高，并且，由实验结果可知，本专利技术提出的厚度量测方法具较高精度。本专利技术在保证量测精度的同时，提高航空叶片的量测效率，确保航空发动机叶片的高质量和高性能要求，能够较好地将硬件平台以及软件算法平台整合在一起，实现航空叶片“产线化”检测。附图说明图1为本专利技术的流程示意图；图2为本专利技术采集数据时的结构示意图，其中，(2a)为主视图，(2b)为侧视图，(2c)为俯视图；图3为航空叶片三维点云示意图；图4为航空叶片截面示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。为了确保航空发动机叶片的高质量和高性能要求，快速、准确地测量出航空发动机的尺寸参数，本专利技术提供一种基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，参考图1所示，包括以下步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n通过两台相对设置的结构光相机采集航空叶片两个表面的点云数据，形成三维的叶片点云；/n对所述叶片点云沿着轴向切片，获得截面点云，所述轴向为叶片截面法矢方向；/n将所述截面点云降维至二维空间中；/n在所述二维空间中对所述截面点云进行轮廓提取，形成叶片截面多边形；/n通过迭代搜索方法获得所述叶片截面多边形的最大内切圆半径，从而获得叶片厚度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过两台相对设置的结构光相机采集航空叶片两个表面的点云数据，形成三维的叶片点云；
对所述叶片点云沿着轴向切片，获得截面点云，所述轴向为叶片截面法矢方向；
将所述截面点云降维至二维空间中；
在所述二维空间中对所述截面点云进行轮廓提取，形成叶片截面多边形；
通过迭代搜索方法获得所述叶片截面多边形的最大内切圆半径，从而获得叶片厚度。


2.根据权利要求1所述的基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，其特征在于，两台所述结构光相机经标定后进行所述点云数据的采集，所述标定具体为：
将一标定块放置于两台结构光相机中间，该标定块至两台结构光相机的距离相等；
使用结构光相机采集该标定块的点云数据；
使用迭代最邻近点算法将标定块的两帧点云匹配到同一坐标框架下，得到的旋转矩阵和平移矩阵，即获得结构光相机的相机外参，完成标定。


3.根据权利要求2所述的基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，其特征在于，所述标定块为0.1微米精度的标定块。


4.根据权利要求1所述的基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，其特征在于，所述获得截面点云具体为：
采用一组平行平面沿轴向对所述叶片点云进行划分，形成所述截面点云。


5.根据权利要求1所述的基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，其特征在于，通过主成分分析对截面点云进行处理，将所述截面点云降维至二维空间中。


6.根据权利要求1所述的基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，其特征在于，所述轮廓提取具体为：
构建截面点云的二维凸包多边形，提取凸包点，剩余点为凹包点，将凹包点作为候选点；...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊鑫鑫，陈浩，杨光，梁天为，韩建勋，郑军，
申请(专利权)人：聚时科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31