【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及叶片模型重构，尤其涉及一种基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法及装置。
技术介绍
1、可靠的高精度叶片基准曲面是保证机器人磨抛质量的关键，但是由于叶片型面的复杂性，使得机器人加工过程的控制异常困难，进而导致叶片的表面质量无法得到很好的保证，尤其是叶片在机器人加工领域的难点，极大地限制了机器人加工
的推广应用。
2、在现有技术中，对损伤叶片进行修复需要增材（激光熔覆），然后对熔覆区域进行减材加工，这两个步骤都需要高精度模型作为基准，但是叶片在服役的过程中会产生变形，破损，这就会导致原有的模型失去了基准作用。
3、因此，急需提出一种基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法及装置，解决现有技术中存在的叶片在服役的过程中会产生变形，破损，使原有的模型失去了基准作用，从而导致叶片修复的时间成本和经济成本较高的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，有必要提供一种基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法及装置，用以解决现有技术中存在的叶片在服役的过程中会产生变形，破损，使原有的cad模型失去了基准作用，从而导致叶片修复的时间成本和经济成本较高的技术问题。
2、为了解决上述问题，本专利技术提供一种基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，包括：
3、获取产生变形的弯扭叶片的点云数据，并根据所述点云数据，确定至少一个待修复区域和至少一个非修复区域；所述待修复区域为局部变形的区域；
4、对所述至少一个非修复区
5、根据所述基准点云集合对所述至少一个待修复截面进行重构，得到修复后的叶片曲面。
6、在一种可能的实现方式中，所述对所述至少一个非修复区域进行处理，得到每个待修复区域的截面点云集合，包括：
7、根据所述弯扭叶片的顶端截面点云进行平面最小二乘拟合，得到顶端平面的法向量；
8、根据所述法向量和所述至少一个非修复区域，确定每个待修复区域对应的多个目标非修复区域；
9、对所述多个目标非修复区域中的点云进行处理，得到截面点云集合。
10、在一种可能的实现方式中，所述对所述多个目标非修复区域中的点云进行处理，得到截面点云集合，包括：
11、对所述每个待修复区域和对应的所述多个目标非修复区域中的点云数据进行处理，得到点云平均密度；
12、根据所述点云平均密度对所述多个目标非修复区域的所有点云数据进行计算，得到目标点云密度；
13、对预设宽度控制系数和所述目标点云密度进行计算，得到截面间隔；
14、根据所述截面间隔对所述多个目标非修复区域中的点云数据进行截取，得到截面点云集合。
15、在一种可能的实现方式中，所述对所述每个待修复区域和对应的所述多个目标非修复区域中的点云数据进行处理，得到点云平均密度，包括：
16、设置所述每个待修复区域的带宽，根据所述带宽，确定至少一个切平面；
17、分别对每个目标非修复区域中的点云数据进行三角面片化，得到三角片；
18、根据所述三角片的各边与所述至少一个切平面的交点，得到所述每个切平面的初始交点集合；
19、对所述初始交点集合中的所有点云数据进行计算，得到所述每个切平面的初始点云密度，并计算所有初始点云密度的点云平均密度。
20、在一种可能的实现方式中，所述根据所有截面点云集合，得到基准点云集合，包括：
21、根据所述法向量对所述至少一个待修复区域和所述至少一个非修复区域进行细化，得到细化后的至少一个细化待修复区域和至少一个细化非修复区域；
22、根据所述至少一个细化待修复区域和至少一个细化非修复区域的截面点云集合，得到基准点云集合。
23、在一种可能的实现方式中，根据所述法向量对所述至少一个待修复区域进行细化，得到细化后的至少一个细化待修复区域，包括：
24、以所述法向量的方向作为截平面的法矢，对每个待修复区域与上一待修复区域进行计算，得到扭转角度；
25、根据所述扭转角度，得到扭转角变化率；
26、根据所述扭转角度和所述扭转角变化率的大小，对所述截面间隔进行更新，得到目标截面间隔；
27、根据所述目标截面间隔对所述每个待修复区域进行细化，得到细化后的细化待修复区域。
28、在一种可能的实现方式中，所述根据所述基准点云集合对所述至少一个待修复截面进行重构，得到修复后的叶片曲面，包括：
29、对所述基准点云集合中每个截面点云集合的点云数据进行拟合，得到基准截面曲线集合；
30、根据所述基准截面曲线集合中的曲线对每个待修复截面进行重构，得到已修复截面；
31、基于多截面放样对所有已修复截面和所述至少一个非修复截面进行处理，得到修复后的叶片曲面。
32、在一种可能的实现方式中，所述根据所述基准截面曲线集合中的曲线对每个待修复截面进行重构，得到已修复截面，包括：
33、设置迭代次数；
34、根据当前待修复截面对所述基准截面曲线集合中的每个曲线进行计算，得到所述每个曲线对应的时间权重和空间距离权重；
35、根据所有曲线的所述时间权重和所述空间距离权重，确定重构曲线；
36、根据所述重构曲线对所述当前待修复截面中对应的损伤部分进行重构，得到已修复截面；
37、判断所述迭代次数是否达到预设迭代次数或者判断所述已修复截面是否修复完成；
38、若否，则根据所述基准截面曲线集合中的曲线对所述已修复截面进行重构。
39、在一种可能的实现方式中，所述根据所有曲线的所述时间权重和所述空间距离权重，确定重构曲线，包括：
40、根据每个曲线的所述时间权重和所述空间距离权重，确定所述每个曲线对应的目标权重；
41、将所有目标权重中的最大值对应的曲线，确定为初始曲线；
42、基于曲率权重的vmm算法对所述初始曲线进行优化，得到重构曲线。
43、另一方面，本专利技术还提供了一种基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构装置，包括：
44、区域确定模块，用于获取产生变形的弯扭叶片的点云数据，并根据所述点云数据，确定至少一个待修复区域和至少一个非修复区域；所述待修复区域为局部变形的区域；
45、集合确定模块，用于对所述至少一个非修复区域进行处理，得到每个待修复区域的截面点云集合，并根据所有截面点云集合，得到基准点云集合；
46、曲面重构模块，用于根据所述基准点云集合对所述至少一个待修复截面进行重构，得到修复后的叶片曲面。
47、本专利技术的有益效果是获取产生变形的弯扭叶片的点云数据，从而可以通过点云数据确定叶片损伤以及变形区域，其中，变形的区域可能不止一个，所以，可以得到至少本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述对所述至少一个非修复区域进行处理，得到每个待修复区域的截面点云集合，包括：
3.根据权利要求2所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述对所述多个目标非修复区域中的点云进行处理，得到截面点云集合，包括：
4.根据权利要求3所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述对所述每个待修复区域和对应的所述多个目标非修复区域中的点云数据进行处理，得到点云平均密度，包括：
5.根据权利要求2所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述根据所有截面点云集合，得到基准点云集合，包括：
6.根据权利要求5所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，根据所述法向量对所述至少一个待修复区域进行细化，得到细化后的至少一个细化待修复区域，包括：
7.根据权利要求1所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶
8.根据权利要求7所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述根据所述基准截面曲线集合中的曲线对每个待修复截面进行重构，得到已修复截面，包括：
9.根据权利要求8所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述根据所有曲线的所述时间权重和所述空间距离权重，确定重构曲线，包括：
10.一种基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述对所述至少一个非修复区域进行处理，得到每个待修复区域的截面点云集合，包括：
3.根据权利要求2所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述对所述多个目标非修复区域中的点云进行处理，得到截面点云集合，包括：
4.根据权利要求3所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述对所述每个待修复区域和对应的所述多个目标非修复区域中的点云数据进行处理，得到点云平均密度，包括：
5.根据权利要求2所述的基准权重驱动决策的弯扭变形叶片模型重构方法，其特征在于，所述根据所有截面点云集合，得到基准点云集合，包括：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱大虎，田大庄，邢文豪，丁涛，华林，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
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