一种蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测装置与方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测装置与方法，测装置由定制化工装数据采集系统、移动机构系统和数据处理系统组成；数据采集系统使用二维激光轮廓传感器以平行移动拍摄的方式采集待测样件的表面三维点云数据，与高性能图形工作站进行连接，将采集数据导入以便后续处理；移动机构系统由工业机器人组成，末端固定有二维激光轮廓传感器，用于支撑数据采集系统进行平移扫描的方式；数据处理系统由高性能图形工作站组成，在数据采集的过程中起到路径规划与数据存储的作用，并通过提出的改进算法输出检测结果。本发明专利技术可用于具有数字模型的大型工件自动化快速的质量检测，尤其适用于飞机发动机声衬的表面孔快速检测的测量场景。面孔快速检测的测量场景。

【技术实现步骤摘要】
一种蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测装置与方法


[0001]本专利技术涉及一种蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测装置与方法，适用于计算机视觉领域中的点云数据处理。

技术介绍

[0002]传统复合材料声衬表面孔检测技术依赖质量检测人员的人工检测，而且往往使用接触式测量方法。但人工检测方法存在精度低、效率低、劳动强度大等缺点，采用的接触式测量方法也容易降低声衬表面与内部消声结构的质量。
[0003]非接触式测量由于不用和被测物体接触，具有采集速度快、单次采集量大、不破坏被测物体表面质量等优点，能够在整个样件表面快速采集大量的密集点集。三维点云数据采集技术日渐成熟，线激光扫描仪的测量精度范围从0.02mm至1mm，可以满足一般的测量需求。
[0004]不同于一般装配孔的检测，复合材料声衬表面孔尺寸在毫米级别，远小于一般装配孔，因此也难以用现有的非接触式测量技术对其进行数据采集和质量检测。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测装置与方法，能够自动化地快速识别并检测复合材料声衬上的微细孔，通过对复合材料声衬表面进行三维点云数据的间接采集，通过算法处理得到尺寸与位置信息。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供的技术方案是：
[0007]一种蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测装置，由定制化工装数据采集系统、移动机构系统和数据处理系统组成；
[0008]所述的数据采集系统用于获取待测物体部分表面点云数据，使用一台二维激光轮廓传感器，以平行移动拍摄的方式采集待测样件的表面三维点云数据，并使用一台控制器与高性能图形工作站进行连接，将采集数据导入以便后续处理；
[0009]所述的移动机构系统用于支撑数据采集系统进行平移扫描的方式，由工业机器人组成，具有六自由度，末端能够按照离线编程软件设计的路径进行运动，在机器人末端固定有二维激光轮廓传感器；
[0010]所述的数据处理系统由高性能图形工作站组成，在数据采集的过程中起到路径规划与数据存储的作用，并通过提出的改进算法输出检测结果；
[0011]所述的定制化工装根据二维激光轮廓传感器安装孔位与工业机器人末端安装孔进行设计，使得二维激光轮廓传感器与工业机器人末端结构的相对位置和角度固定。
[0012]所述的数据采集系统使用一台二维激光轮廓传感器控制其入射光方向与局部待测平面法线夹角为10度，由此来减少数据噪声并克服复合材料表面吸光的特性，从而提升采集的数据质量；根据工业机器人末端实时位姿，对二维激光轮廓数据进行拼接。
[0013]一种蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测方法，采用上述的蜂窝夹芯复合
材料声衬的通孔率自动化检测装置进行自动化检测，具体包括如下步骤：
[0014]S1、使用自动化检测装置对待测工件进行三维数据采集；
[0015]S2、通过检测三维点云数据的空间分布规律，对数据进行预处理，过滤部分噪声点云，提高数据质量，去除孔底数据，防止干扰后续检测；
[0016]S3、检测圆孔所在主平面，通过分析细微孔的模式，基于邻域计算方法的对微细孔边界点云进行识别，并提取相关点；
[0017]S4、将检测到的孔边界点云进行聚类分割，通过基于几何拟合的圆拟合算法计算出实际孔的孔径与孔心坐标，通过主平面方向在原始数据中搜索孔底数据，从而获得准确的质量检测结果。
[0018]进一步的，步骤S1包括：
[0019]步骤S101、按规划轨迹，多次均匀采集待测工件表面的二维轮廓数据；
[0020]步骤S102、按照一定数据采集频率计算轨迹之间的位置关系，根据此关系将二维轮廓数据拼接为三维点云数据；
[0021]进一步的，步骤S2包括：
[0022]步骤S201、对三维点云数据中的每一点，计算其在两个不同尺度邻域中的法线向量，尺度由实际孔特征的尺寸决定；
[0023]步骤S202、将每点的两个法线向量相减并计算差向量的模，记为Δn，将每点的Δn与预设的阈值进行比较，把Δn大于阈值的点记为噪声与孔底点并从原始数据中滤除。
[0024]进一步的，步骤S3包括：
[0025]步骤S301、对于输入数据，通过随机抽样一致性算法提取平面，将此平面设为主平面；
[0026]步骤S302、将输入数据向此主平面进行投影；
[0027]步骤S303、计算每个点与其K邻域中其他两点所组成的圆，并计算圆内存在的其他邻域点数n
p
；
[0028]步骤S304、计算边界参数n
b
＝1
‑
n
p
/K，K为设定的搜索邻域点个数；
[0029]步骤S305、将边界参数n
b
与设定阈值进行比较，取边界参数大于阈值的点为边界点，对点云中每一点进行此计算，从而检测出边界点云。
[0030]进一步的，步骤S4包括：
[0031]步骤S401、首先输入某一个孔的边界点云数据，记为P0；
[0032]步骤S402、通过Hyperfit算法将输入的点云数据拟合为一个圆，得到圆心坐标与半径数据R
i
；
[0033]步骤S403、计算输入的所有边界点到拟合结果的距离D，D＝|d
‑
R
i
|，将小于带宽B的点取为下一次输入点云数据P
i+1
；
[0034]步骤S404、将此次拟合得到的半径R
i
与上一次拟合得到的半径进行比较，计算差值
△
R
i
＝R
i
‑
R
i
‑1，如果大于预设阈值，继续算法，否则停止算法，输出最后一次的拟合参数；
[0035]步骤S405、将点云数据P
i+1
作为输入数据，重复步骤S602至S605；
[0036]步骤S406、在原始数据中，根据步骤S6检测到的孔心坐标，以其为圆心，以比理论孔径稍小数值为直径，在主平面上作圆柱的正截面，以主平面法向为轴向，作圆柱形包围盒；
[0037]步骤S407、把包围盒中的点云数据存为孔底数据；
[0038]步骤S408、计算孔底数据到主平面的距离，作为孔的检测深度；
[0039]步骤S409、将检测到的孔深度与堵塞标准相比较，将小于标准值的孔记为堵塞孔，在点云数据中用红色标注，统计检测到的孔数与堵塞孔数并计算通孔率n
t
，有以下关系：
[0040][0041]其中n
d
为检测到的堵塞孔数，n为检测到的所有孔数。
[0042]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0043]本专利技术相比直接对工件进行手持式扫描，本专利技术的数据采集方法将线激光扫描仪与工业机器人结合，使得此方法可扩展到不同外形的零件，减少工作量的同时提高了检测效率，更加贴本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测装置，其特征在于：由定制化工装数据采集系统、移动机构系统和数据处理系统组成；所述的数据采集系统用于获取待测物体部分表面点云数据，使用一台二维激光轮廓传感器，以平行移动拍摄的方式采集待测样件的表面三维点云数据，并使用一台控制器与高性能图形工作站进行连接，将采集数据导入以便后续处理；所述的移动机构系统用于支撑数据采集系统进行平移扫描的方式，由工业机器人组成，具有六自由度，末端能够按照离线编程软件设计的路径进行运动，在机器人末端固定有二维激光轮廓传感器；所述的数据处理系统由高性能图形工作站组成，在数据采集的过程中起到路径规划与数据存储的作用，并通过提出的改进算法输出检测结果；所述的定制化工装根据二维激光轮廓传感器安装孔位与工业机器人末端安装孔进行设计，使得二维激光轮廓传感器与工业机器人末端结构的相对位置和角度固定。2.根据权利要求1所述的蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测装置，其特征在于，所述的数据采集系统使用一台二维激光轮廓传感器控制其入射光方向与局部待测平面法线夹角为10度，由此来减少数据噪声并克服复合材料表面吸光的特性，从而提升采集的数据质量；根据工业机器人末端实时位姿，对二维激光轮廓数据进行拼接。3.一种蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测方法，其特征在于：采用权利要求1或2所述的蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测装置进行自动化检测，具体包括如下步骤：S1、使用自动化检测装置对待测工件进行三维数据采集；S2、通过检测三维点云数据的空间分布规律，对数据进行预处理，过滤部分噪声点云，提高数据质量，去除孔底数据，防止干扰后续检测；S3、检测圆孔所在主平面，通过分析细微孔的模式，基于邻域计算方法的对微细孔边界点云进行识别，并提取相关点；S4、将检测到的孔边界点云进行聚类分割，通过基于几何拟合的圆拟合算法计算出实际孔的孔径与孔心坐标，通过主平面方向在原始数据中搜索孔底数据，从而获得准确的质量检测结果。4.根据权利要求3所述的蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测方法，其特征在于，步骤S1包括：步骤S101、按规划轨迹，多次均匀采集待测工件表面的二维轮廓数据；步骤S102、按照一定数据采集频率计算轨迹之间的位置关系，根据此关系将二维轮廓数据拼接为三维点云数据。5.根据权利要求3所述的蜂窝夹芯复合材料声衬的通孔率自动化检测方法，其特征在于，步骤S2包括：步骤S201、对三维点云数据中的每一点，计算其在两个不同尺度邻域中的法线向量，尺度由实际孔特征的尺寸决定；步骤S202、将每点的两个法线向量相减并计算差向量的模，记为...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪俊，单忠德，唐皓，刘元朋，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：