一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法技术

本发明专利技术公开一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，包括：对飞机CAD数模进行离散化操作得到飞机整机点云；基于深度学习网络AP‑SSN对飞机整机点云进行语义分割得到不同部件飞机点云；构建飞机不同部位视点生成规则范式，为飞机不同部位生成初始视点集；合并不同部位视点集构成飞机整机测量视点集，并综合考虑视点数量、视图质量和视点冗余等多因素，全局优化飞机整机测量视点集；本发明专利技术通过引入深度学习网络结合针对性规则范式，实现视点集快速生成；并从多角度进行全局优化提升视点生成的合理性与执行效率。本发明专利技术融合了深度学习、参数化建模与规则范式，有效提高测量视点生成的自动化程度与智能化水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于航空数字化检测领域，具体涉及一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法。

技术介绍

1、飞机作为现代航空工业的核心产品，其外形结构复杂、部件众多且形态各异，尤其在整机装配和制造过程中，对外形尺寸和几何精度提出了极高要求。为了保证整机外形的一致性、装配精度以及飞行性能，对飞机表面进行高精度测量成为一项关键环节。传统的测量方法主要依赖人工经验与规则布置视点，存在测量效率低、视点冗余多、可重复性差等问题，难以满足现代大尺寸复杂曲面结构的高效测量需求。如何根据飞机的几何结构快速、智能地生成科学合理的测量视点，成为当前亟待解决的技术瓶颈。

2、近年来，随着三维点云处理技术与深度学习的迅猛发展，为复杂结构的智能分析和任务规划提供了新手段。三维点云作为描述物体几何形态的重要形式，能够完整保留飞机表面的空间特征。结合深度学习模型对整机点云进行语义分割，不仅能实现对飞机不同部位的精准识别，还可进一步依据结构特征构建自适应的视点生成策略，从而提高测量视点生成的合理性与自动化程度。因此，提出一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，其特征在于，步骤S2中，

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，其特征在于，步骤S31具体为：

5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，其特征在于，步骤S32中视点生成规则范式包括圆锥体视点...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，其特征在于，步骤s2中，

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，其特征在于，步骤s3具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，其特征在于，步骤s31具体为：

5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习与规则范式的飞机外形测量视点生成方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱文涛，汪俊，张凯钧，吴翔，王元耿，韩成，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：