基于结构光相机的航空叶片厚度参数量测方法技术

本发明专利技术具体公开了一种基于结构光相机的航空叶片厚度参数量测方法，通过布设两台线扫相机，采用对向摄影方式采集航空叶片表面三维点云数据。同时，将各个相机接入同一数据处理单元。通过线扫相机精密标定得到两个线扫相机之间的位姿变换参数，将两相机得到的点云数据配准到同一坐标框架之下，然后利用算法将点云按照指定的方向进行切片得到航空叶片的截面点云数据，通过对截面点云排序，提取航空叶片表面轮廓，最后通过最大内切圆算法迭代计算出航空叶片轮廓的厚度值。本发明专利技术提出方法无需人工干预，效率极高，并且厚度量测算法具较高精度，可以在保证航空叶片检测精度的同时，大大提高其检测的效率，为航空叶片的检测提供了新方法。

【技术实现步骤摘要】
基于结构光相机的航空叶片厚度参数量测方法
本专利技术涉及航空叶片厚度测量
，特别涉及一种基于结构光相机的航空叶片厚度参数量测方法。
技术介绍
航空发动机的发展是当前国家制造强国战略重要部署之一，其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，通常要求测量精度达到0.01mm，甚至0.005mm，即要求达到10μm以内；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，提高测来给你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。综上所述，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，有必要提出一种基于结构光相机的航空叶片表面量测技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提一种基于结构光相机的航空叶片表面量测方法，在提高航空叶片的量测效率的同时保证量测精度，实现航空叶片产线化检测。鉴于此，本专利技术的方案如下：一种基于结构光相机的航空叶片厚度参数量测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取同一坐标框架下的航空叶片的两表面的三维点云；S2.将叶片点云沿着轴向切片；S3.将三维空间中截面点云降维至二维空间，提取叶片截面轮廓；S4.计算轮廓最大内切圆即可得到叶片厚度。根据本专利技术的实施例，所述同一坐标框架下的设置方法为：将标定块置于两台结构光相机中间，保证标定块与两相机等距，采集该标定块的点云数据；再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。根据本专利技术的实施例，所述步骤S3使用主成分分析法对截面点云进行处理，将三维空间中点云降维至二维空间。根据本专利技术的实施例，所述步骤S3提取叶片轮廓方法为：S301.构建二维凸包并提取凸包点；S302.计算每个点Pc到凸包多边形上所有相邻顶点的距离d，相邻两点连成线段；S303.将Pc插入使得d最小的两个相邻顶点之间，更新多边形；S304.重复上述步骤，直至将所有点Pc插入多边形中。根据本专利技术的实施例，所述步骤S4中计算轮廓最大内切圆的方法为：S401.对叶片截面点云中相邻两点连线，构成多边形，对多边形包围的空间二维空间进行格网划分并记录每个格网中心点的坐标；S402.对于每个格网中心点，计算其到点云中每个点的距离得到最小距离di，记录di的最大值为内切圆半径，此时对应的格网点中心记为圆心Of；S403.在Of周围大于内切圆半径的圆形空间中，继续进行二维格网划分，并计算得到新的内接圆半径rb、圆心Ob；S404.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S402和步骤S403，否则结束迭代，即得到航空叶片截面的最大内切圆半径为rb，圆心为Ob。相对于现有技术，本专利技术的有益效果为：1.本专利技术通过获取同一坐标框架之下的叶片两侧面三维点云，通过沿轴向切片获得截面并降维获得轮廓进而可算得厚度，整体效率大大提高，实现航空叶片产线化检测。2.本专利技术的系统精度保证在10μm，因此，在保证航空叶片量测精度的的前提下，可大大提高了航空叶片的量测效率；3.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，在算法上具有极高的参数计算精度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。图1为本专利技术航空叶片厚度参数量测方法技术流程图。图2为本专利技术使用的高精度的标定块示意图。图3为本专利技术航空叶片表面点云示意图。图4为本专利技术航空叶片点云切片示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰明白，以下结合附图和具体实施方式，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本专利技术，并不是为了限定本专利技术。本专利技术提出一种基于结构光相机的航空叶片厚度参数量测方法，通过布设两台线扫相机，采用对向摄影方式采集航空叶片表面三维点云数据。同时，将各个相机接入同一数据处理单元。首先通过线扫相机精密标定得到两个线扫相机之间的位姿变换参数，将两相机得到的点云数据配准到同一坐标框架之下，然后利用算法将点云按照指定的方向进行切片得到航空叶片的截面点云数据，通过对截面点云排序，提取航空叶片表面轮廓，最后通过最大内切圆算法迭代计算出航空叶片轮廓的厚度值。其技术流程图如图1所示。步骤一，相机标定：本专利技术采用两台结构光相机对航空叶片的两个表面分别进行量测，可以得到叶片两侧表面的三维点云。然而，两帧叶片三维点云均处于以相机光心为原点的三维直角坐标系中，因此，必须将两帧点云配准到同一坐标框架下。本专利技术采用高精度的标定块(如图2所示)标定两台对向放置的结构光相机。首先，将标定块放置于两台结构光相机中间，保证标定块至两结构光相机的距离相等，此时，使用结构光相机采集该标定块的点云数据；然后，使用迭代最邻近点算法(IterationClosestPoint,ICP)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为两台结构光相机的标定参数，以下称该结构光相机标定参数为相机外参。式(1)为ICP算法的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于结构光相机的航空叶片厚度参数量测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1.获取同一坐标框架下的航空叶片的两表面的三维点云；/nS2.将叶片点云沿着轴向切片；/nS3.将三维空间中截面点云降维至二维空间，提取叶片截面轮廓；/nS4.计算轮廓最大内切圆即可得到叶片厚度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于结构光相机的航空叶片厚度参数量测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.获取同一坐标框架下的航空叶片的两表面的三维点云；
S2.将叶片点云沿着轴向切片；
S3.将三维空间中截面点云降维至二维空间，提取叶片截面轮廓；
S4.计算轮廓最大内切圆即可得到叶片厚度。


2.根据权利要求1所述的航空叶片厚度参数量测方法，其特征在于，所述同一坐标框架下的设置方法为：将标定块置于两台结构光相机中间，保证标定块与两相机等距，采集该标定块的点云数据；再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。


3.根据权利要求1所述的航空叶片厚度参数量测方法，其特征在于，所述步骤S3使用主成分分析法对截面点云进行处理，将三维空间中点云降维至二维空间。


4.根据权利要求1所述的航空叶片厚度参数量测方法，其特征在于，所述步骤S3提取叶片轮廓方法为：
S301.构建二维凸包并提取凸包点；
S3...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊鑫鑫，陈浩，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