一种面向稠密点云数据的发动机叶片截面线数据获取方法技术

本发明专利技术提出一种面向稠密点云的发动机叶片截面线数据获取方法，将叶片平面特征应用于叶片零件坐标系的建立，能够完成对未知叶片模型的叶片零件坐标系建立和截面线数据获取。首先求解测量点云数据的形心和协方差矩阵，根据协方差矩阵的特征向量构建刚体变换矩阵，把点云数据从测量系统坐标系下转换到初始零件坐标系下；其次，分割叶片中的平面点云数据做平面拟合得到平面的法向量，根据平面法向量与标准零件坐标系Z轴的方向向量做叉积运算，得到初始零件坐标系到零件坐标系坐标变换的旋转轴，根据余弦定理计算得到旋转角；再次根据旋转轴和旋转角构建旋转矩阵，实现了初始零件坐标系到零件坐标系的转换；然后通过点云数据截取方法，对零件坐标系下的叶片测量数据进行截取，得到三维截面线数据；最后把三维截面点云数据向截平面进行投影，得到二维截面线点云数据，因此实现了在未知叶片零件坐标系下获取叶片截面点云数据。本发明专利技术为一种面向稠密三维点云的叶片截面线数据获取方法，为叶片特征参数的检测和数据分区提供标准的截面线数据，对未知发动机叶片模型的零件坐标系建立提供一种有效方法。有效方法。有效方法。

【技术实现步骤摘要】
一种面向稠密点云数据的发动机叶片截面线数据获取方法


[0001]本专利技术提出一种面向稠密点云的发动机叶片截面线数据获取方法，将叶片平面特征应用于叶片零件坐标系的建立，能够完成未知叶片模型的叶片零件坐标系建立和截面线数据获取。本专利技术属于三维视觉测量

技术背景
[0002]发动机叶片的截面线数据获取是进行发动机叶片特征参数检测的前提。我国对发动机叶片几何加工精度的评价指标基本都是通过发动机叶片截面数据进行检测和计算的，传统检测方法主要采用三坐标机进行测量，这种方法检测效率低、成本高、点云数据稀疏，并且还需要进行测头半径补偿等，容易引入测量误差。
[0003]通过双目结构光的三维测量方法，能够测量得到叶片的稠密三维点云数据，这种方法获得的点云数据量大，测量效率高，易于实现自动化测量，但得到的点云数据稠密，并不是传统方法获得的单轮廓点云数据，且叶片自身的零件坐标系很难建立，所以导致在稠密点云数据中获取叶片截面线数据困难。本专利技术在未知叶片设计模型和零件坐标系的情况下，提出一种面向稠密点云数据的发动机叶片截面线数据获取方法，能够为发动机叶片特征参数的检测和提取提供可用的二维截面数据。

技术实现思路

[0004]本专利技术提出一种面向稠密点云的叶片截面线数据获取方法，将叶片平面特征应用于叶片零件坐标系的建立，能够完成未知叶片模型的叶片零件坐标系建立和截面线数据获取。面向稠密点云的叶片截面线数据获取方法流程图如附图1所示。
[0005]本专利技术的基本原理是首先计算测量点云数据的归一化协方差矩阵，用特征值分解的方法求解协方差矩阵的特征向量，根据特征向量构建刚体变换矩阵，将测量数据转换到初始零件坐标系下；其次利用叶片数据中的平面法向量和标准零件坐标系中Z轴方向向量，计算校正零件坐标系所需的旋转角和旋转轴；再次根据旋转轴和旋转角计算出进行零件坐标系校正的旋转矩阵，将此旋转矩阵对初始零件坐标系下的叶片点云数据进行坐标变换；然后通过点云数据处理对叶片数据截取，获得三维截面线数据；最后把三维截面线数据向截平面投影得到叶片的二维截面线数据。
[0006]本专利技术与其他叶片截面线获取方法不同的地方在于，本专利技术实现了从测量得到的稠密点云数据中截取叶片截面线数据，独特之处在于本专利技术对被测叶片的零件坐标系是未知的，并且也没有叶片理论设计模型作为数据对齐的参考，针对未知叶片模型的叶片测量数据做到了叶片零件坐标系的建立和截面线数据的获取，这是这一专利技术最显著和最领先的优势。
[0007]本专利技术的技术解决方法为：首先对双目结构光测量系统得到的测量数据计算归一化协方差矩阵的特征值和特征向量，根据特征值和特征向量构建变换矩阵T，将测量数据经过T矩阵的变换使叶片数据由测量系统坐标系下转换到初始的零件坐标系下；建立好初始
零件坐标系后，利用叶片中的平面法向量和标准零件坐标系Z轴的方向向量，对初始零件坐标系进行校正，校正后的零件坐标系中，叶片底部平面与标准零件坐标系的XOY平面重合；对点云数据在一定高度处进行截取，能够得到三维叶片截面线点云数据，并将其投影到截取高度所在的二维平面，就能得到叶片的二维截面线点云数据。其主要包含以下步骤：
[0008](1)计算测量三维点云数据的形心和归一化协方差矩阵，利用特征值分解的方法计算协方差矩阵的特征向量和特征值，根据特征值从大到小的顺序对特征向量排列成矩阵P，根据P和形心坐标构建刚体变换矩阵T，对测量数据应用变换矩阵T变换到初始零件坐标系；
[0009](2)对叶片底部平面点云数据采用如下方法分割：首先对点云通过KD
‑
Tree建立邻接关系，其次在点云中随机选择一点为P搜索的起始点，再次通过KD
‑
Tree近邻查询算法可以获得每个点到P点的距离，然后通过距离阈值判断这些近邻点到P的距离是否满足条件，如果小于阈值则把近邻点和P都存放在Q这个聚类中，在Q中选取P以外的点重复上述操作，直到Q中的点不再增加，最后统计点集Q中的点云数量，点集数量在指定的数量范围内的平面点云数据就是叶片底部平面点云数据。对叶片底部平面点云数据采用RANSAC算法拟合得到平面方程，计算平面法向量与标准零件坐标系中Z轴的方向向量之间的叉积得到旋转轴，根据余弦定理得到旋转角；
[0010](3)在已知旋转轴和旋转角以后，根据罗德里格斯旋转公式构建旋转变换矩阵，把测量数据从初始零件坐标系转换到新的零件坐标系，完成了对初始零件坐标系的校正；
[0011](4)在校正后的零件坐标系下的稠密三维叶片点云数据中，与Z轴平行的平面为截平面，截平面的位置可以根据检测需求灵活设置，在截平面处截取一定厚度的叶片三维截面线点云数据；
[0012](5)将三维截面线点云数据投影到截平面上，即可得到叶片二维截面线点云数据。
[0013]步骤(1)中所提及的归一化协方差矩阵的表达式为：
[0014][0015]其中Cov(x,x),Cov(y,y)和Cov(z,z)是相同维度数据之间的协方差，本质为一维特征之间的差异，也就是方差，其余项都是二维特征之间的协方差，可以发现归一化协方差矩阵是实对称矩阵，可以通过特征值分解的方法求解特征值和特征向量。最终构成的刚体变换矩阵表示为：
[0016][0017]其中R为P的转置矩阵，t＝
‑
R
×
s，s为测量点云数据的形心坐标。测量系统下的点云经过矩阵T变换后，得到的就是在初始零件坐标系下的点云数据。
[0018]步骤(2)中所提及的叶片底部平面为叶片点云数据中面积最大、最为平整的平面结构，叶片底部平面点云数据更容易分割且平面度最高，在标准零件坐标系中，叶片底部平面应与标准零件坐标系的XOY平面平行或重合，所以可根据叶片底部平面法向量n＝(A,B,C)与标准零件坐标系中的Z轴方向向量v＝(0,0,1)计算旋转轴和旋转角，由n和v求叉积可
得旋转轴，根据余弦定理可知两向量夹角，夹角即为旋转角。
[0019]步骤(3)中所涉及到的构建刚体变换矩阵算法，其罗德里格斯旋转公式为：
[0020]R＝I+(sinθ)K+(1
‑
cosθ)K2[0021]其中R为三维旋转矩阵，I为三维单位矩阵，θ为旋转角，K为旋转向量单位化后构建的反对称矩阵，根据此公式就可以计算出校正零件坐标系的旋转矩阵。
[0022]步骤(4)中所涉及到的叶片三维截面线截取方法，在程序中指定截平面的法向量方向与Z轴方向平行，并在截平面上下各截取厚度为0.08mm的三维点云，即可得到完整的叶片三维截面线点云数据。
[0023]步骤(5)中所涉及到的获取二维截面线点云数据方法，将三维截面线数据向步骤(4)中指定的截平面投影，得到二维平面截面线点云数据。
[0024]本专利技术的优点在于：
[0025]本专利技术针对双目结构光测量系统测量得到的稠密点云数据，在未知其零件坐标系和设计模型的前提下，可以完成叶片坐标系的建立和截面线数据的获取工作。这与传统获取发动机叶片截面线的研本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向稠密点云数据的发动机叶片截面线数据获取方法，其特征在于包括以下步骤：(1)计算叶片测量三维点云数据的形心和归一化协方差矩阵，利用特征值分解的方法计算协方差矩阵的特征向量和特征值，根据特征值从大到小的顺序对特征向量排列成矩阵P，根据P和形心坐标构建刚体变换矩阵T，对测量数据应用变换矩阵T变换到初始零件坐标系；(2)对叶片中的平面点云数据，采用点云数据处理的方法分割出叶片底部平面点云，对平面点云数据进行平面拟合，计算平面法向量与标准零件坐标系中Z轴方向向量之间的叉积得到旋转轴，并根据余弦定理计算得到旋转角；(3)根据罗德里格斯旋转公式构建旋转变换矩阵，把测量数据从初始零件坐标系转换到最终建立的零件坐标系，完成了对初始零件坐标系的校正；(4)对零件坐标系下的点云数据进行滤波处理，可以在叶片指定高度处截取一定厚度的叶片三维截面线点云数据；(5)将三维截面线点云数据投影到截平面上，即可得到叶片二维截面线点云数据。2.根据权利要求1所属的方法，其特征在于：步骤(1)中所提及的归一化协方差矩阵的表达式为：其中Cov(x,x),Cov(y,y)和Cov(z,z)是相同维度数据之间的协方差，本质为一维特征之间的差异，也就是方差，其余项都是二维特征之间的协方差，可以发现归一化协方差矩阵是实对称矩阵，可以通过特征值分解的方法求解特征值和特征向量。最终构成的刚体变换矩阵表示为：其中R为P的转置矩阵，t＝
‑
R
×
s，s＝(x,y,z)为测量点云数据的形心表示的向量。测量系统下...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜宏志，段云鹏，王淇，赵慧洁，李旭东，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：