一种航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法技术

本发明专利技术公开了一种航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法，包括：

【技术实现步骤摘要】
一种航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法


[0001]本专利技术涉及三维测量
，尤其涉及一种航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法
。

技术介绍

[0002]随着科学的不断发展，对复杂结构零部件的测量精度
、
效率及测量数据的处理与分析要求越来越高
。
[0003]目前航空发动机叶片关键空间尺寸的测量方法主要通过目视或三坐标测量仪获取叶片数据，流程繁复，适应性差，现有的三维测量方法缺乏一套完整的测量分析流程，测量过程工作强度大，检测效率低，且难以保证测量精度，同时现有的点云配准对初始位置要求较高，配准效率低，配准误差较大，并且现有叶片关键参数需要人工计算，工作效率低，工作量较大
。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是：针对复杂结构的零部件测量缺乏整体的流程，测量过程工作强度大，检测效率低，且难以保证测量精度，本专利技术提出了一套可行性较高的机器人三维检测与点云处理流程，开创性地提出了一种配准前置算法，同时设计开发了一套叶片截面自主提取和截面参数测量计算算法
。
[0005]本专利技术的技术解决方案是：提供一种航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法与点云处理流程，该方法首先采用线结构光扫描仪对叶片点云进行采集，对获得的点云进行大片背景噪声和零散离群点滤除；在配准前进行点云初始位姿调整，然后将目标叶片模型点云与标准叶片模型点云进行配准，并进行误差测量和分析；最后提取叶片点云某一典型高度的截面，并对其截面参数进行测量和计算
。
[0006]具体包括如下步骤：
[0007]步骤
S1、
采用线结构光扫描仪对待测航空发动机叶片进行扫描和建模，得到目标叶片模型点云
P1和标准叶片模型点云
Q
；
[0008]步骤
S2、
对得到的目标叶片模型点云
P1进行滤波处理，得到滤波后的目标叶片模型点云
P2；
[0009]步骤
S3、
对滤波后的目标叶片模型点云
P2进行初始位姿调整，得到初始位姿调整后的目标叶片模型点云
P3；
[0010]步骤
S4、
对初始位姿调整后的目标叶片模型点云
P3与标准叶片模型点云
Q
进行配准，得到配准后的目标叶片模型点云
P4，并分析对应的配准误差；
[0011]步骤
S5、
对配准后的目标叶片模型点云
P4进行截面轮廓点云提取；
[0012]步骤
S6、
对提取出的叶片截面轮廓点云进行测量和分析计算
。
[0013]优选地，所述步骤
S1
按顺序依次包括如下步骤：
[0014]步骤
S11、
使用标定板对线结构光扫描仪进行自动标定；
[0015]步骤
S12、
调整待测航空发动机叶片摆放位姿和扫描角度，使线结构光扫描仪发出的两束激光在叶片上目视重合；
[0016]步骤
S13、
在线结构光扫描仪发出的两束激光在叶片上重合的基础上，调整线结构光扫描仪投影亮度，确保在图像预览视界存在预设数量的能被识别的标志点，且叶片图像清晰；
[0017]步骤
S14、
在预设数量的标志点能被识别且叶片图像清晰的基础上，设置转台步进角度为
10
°
(
前后缘处设置为5°
)
，启动线结构光扫描仪对叶片进行扫描；
[0018]步骤
S15、
对扫描出的图像进行标志点自动拼合，得到目标叶片模型点云
P1和标准叶片模型点云
Q。
[0019]优选地，所述步骤
S2
具体包括如下步骤：
[0020]步骤
S21、
对目标叶片模型点云
P1进行直通滤波；
[0021]步骤
S22、
对直通滤波后的目标叶片模型点云
P1’
进行统计分析滤波，得到滤波后的目标叶片模型点云
P2。
[0022]优选地，所述步骤
S3
是对滤波后的目标叶片模型点云
P2进行初始位姿调整
,
所述初始位姿调整使用的是基于
FPFH
匹配评价得分最小化的随机位姿调整策略，具体包括如下步骤：
[0023]步骤
S31、
计算滤波后的目标叶片模型点云
P2与标准叶片模型点云
Q
的
FPFH
特征匹配评价得分
score
，给定匹配精度
p
；
[0024]步骤
S32、
判断匹配精度
p
与匹配评价得分
score
的大小，当
score>p
时，进入循环；
[0025]步骤
S33、
循环内计算随机旋转矩阵
R
和平移矩阵
T
，平移矩阵
T
由滤波后的目标叶片模型点云
P2与标准叶片模型点云
Q
质心的欧式距离确定，并合成为一个三维变换矩阵
E
，对滤波后的目标叶片模型点云
P2进行三维变换，并重新计算变换后的点云与标准叶片模型点云
Q
的
FPFH
特征匹配评价得分
score
；
[0026]步骤
S34、
当
score>p
时，重复步骤
S33
；当
score<p
时，迭代完毕，输出计算出的三维变换矩阵
E
，对滤波后的目标叶片模型点云
P2进行空间变换，得到初始位姿调整后的目标叶片模型点云
P3。
[0027]优选地，所述步骤
S4
具体包括如下步骤：
[0028]步骤
S41、
对初始位姿调整后的目标叶片模型点云
P3与标准叶片模型点云
Q
进行
FPFH
点云粗配准；
[0029]步骤
S42、
对粗配准后的目标叶片模型点云
P3’
与标准叶片模型点云
Q
进行重叠自适应
(Trimmed ICP)
点云精配准，得到配准后的目标叶片模型点云
P4；
[0030]步骤
S43、
定义误差
μ
为配准后的目标叶片模型点云
P4与标准叶片模型点云
Q
中匹配点对之间的欧式距离，采用基于
K
维树的搜索算法搜索最近邻本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1、
采用线结构光扫描仪对待测航空发动机叶片进行扫描和建模，得到目标叶片模型点云
P1和标准叶片模型点云
Q
；步骤
S2、
对得到的目标叶片模型点云
P1进行滤波处理，得到滤波后的目标叶片模型点云
P2；步骤
S3、
对滤波后的目标叶片模型点云
P2进行初始位姿调整，得到初始位姿调整后的目标叶片模型点云
P3；步骤
S4、
对初始位姿调整后的目标叶片模型点云
P3与标准叶片模型点云
Q
进行配准，得到配准后的目标叶片模型点云
P4，并分析对应的配准误差；步骤
S5、
对配准后的目标叶片模型点云
P4进行截面轮廓点云提取；步骤
S6、
对提取出的叶片截面轮廓点云进行测量和分析计算
。2.
根据权利要求1所述的航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法，其特征在于，所述步骤
S1
按顺序依次包括如下步骤：步骤
S11、
使用标定板对线结构光扫描仪进行自动标定；步骤
S12、
调整待测航空发动机叶片摆放位姿和扫描角度，使线结构光扫描仪发出的两束激光在叶片上重合；步骤
S13、
在线结构光扫描仪发出的两束激光在叶片上重合的基础上，调整线结构光扫描仪投影亮度，确保在图像预览视界存在预设数量的能被识别的标志点，且叶片图像清晰；步骤
S14、
在预设数量的标志点能被识别且叶片图像清晰的基础上，设置转台步进角度为
10
°
(
前后缘处设置为5°
)
，启动线结构光扫描仪对叶片进行扫描；步骤
S15、
对扫描出的图像进行标志点自动拼合，获得目标叶片模型点云
P1和标准叶片模型点云
Q。3.
根据权利要求2所述的航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法，其特征在于，所述步骤
S2
具体包括如下步骤：步骤
S21、
对目标叶片模型点云
P1进行直通滤波；步骤
S22、
对直通滤波后的目标叶片模型点云
P1’
进行统计分析滤波，得到滤波后的目标叶片模型点云
P2。4.
根据权利要求3所述的航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法，其特征在于，所述步骤
S3
是对滤波后的目标叶片模型点云
P2进行初始位姿调整
,
所述初始位姿调整使用的是基于
FPFH
匹配评价得分最小化的随机位姿调整策略，具体包括如下步骤：步骤
S31、
计算滤波后的目标叶片模型点云
P2与标准叶片模型点云
Q
的
FPFH
特征匹配评价得分
score
，给定匹配精度
p
；步骤
S32、
判断匹配精度
p
与匹配评价得分
score
的大小，当
score>p
时，进入循环；步骤
S33、
循环内计算随机旋转矩阵
R
和由滤波后的目标叶片模型点云
P2与标准叶片模型点云
Q
质心的欧式距离确定的平移矩阵
T
，并合成为一个三维变换矩阵
E
，对滤波后的目标叶片模型点云
P2进行三维变换，并重新计算变换后的点云与标准叶片模型点云
Q
的
FPFH
特征匹配评价得分
score
；步骤
S34、
当
score>p
时，重复步骤
S33
；当
score<p
时，迭代完毕，输出计算出的三维变换
矩阵
E
，对滤波后的目标叶片模型点云
P2进行空间变换，得到初始位姿调整后的目标叶片模型点云
P3。5.
根据权利要求4所述的航空发动机叶片关键空间尺寸的机器人三维测量方法，其特征在于，所述步骤
S4
具体包括如下步骤：步骤
S41、
对初始位姿调整后的目标叶片模型点云
P3与标准叶片模型点云
Q
进行
FPFH
点云粗配准；步骤
S42、
对粗配准后的目标叶片模型点云
P3’
与标准叶片模型点云
Q
进行重叠自适应
(Trimmed ICP)
点云精配准，得到配准后的目标叶片模型点云
P4；步骤
S43、
定义误差
μ
为配准后的目标叶片模型点云
P4与标准叶片模型点云
Q
中匹配点对之间的欧式距离，采用基于
K
维树的搜索算法搜索最近邻点对，计算并分析出对应的配准误差后，将其归一化并逐一匹配颜色值，以可视化配准后的目标叶片模型点云
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王耀南，范津瑞，吴昊天，毛建旭，张辉，朱青，肖旭，马云峰，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：