燃机叶片型面三维光学扫描检测方法研究

针对工业生产中提高燃气轮机叶片型面检测效率、实现叶片整体尺寸检测的实际需求,提出基于激光和光栅两种三维光学扫描的叶片型面检测方法。采集燃气轮机叶片三维点云数据,用统一采样和设定点云间最大偏差值的方法进行点云精简。根据6点定位原理和最小二乘法将精简点云与设计模型进行配准,提取叶片型面轮廓度和检测截面特征参数进行分析,并与三坐标检测结果对比。结果表明:两者检测叶片型面轮廓度在相同偏差范围内点云所占比例偏差都在1%以内,叶片型面特征参数尺寸相差都在0.02 mm以内。经试验证明,三维光学扫描方法检测速度快、适应性强、可靠性高,可为高效准确地进行叶片型面检测提供有效的技术手段。     

基于线结构光的轮廓传感器的研究

自动化生产程度和产品质量的提高，对计量检测手段提出了更高的要求，视觉检测技术的发展适应了这一需求。结构光视觉系统为许多空间三维物体的检测问题提供了可行的解决办法。     

基于线结构光的轮廓传感器的研究

自动化生产程度和产品质量的提高，对计量检测手段提出了更高的要求，视觉检测技术的发展适应了这一需求。结构光视觉系统为许多空间三维物体的检测问题提供了可行的解决办法。针对外观轮廓检测的需求，本文研究了一种基于线结构光的轮廓传感器，建立了线结构光垂直投射方式的数学模型，提出了传感器的局部校准方法参数逼近法，以及适应工厂生产环境的整体校准方法，实现了线结构光传感器轮廓传感器。实验证明，轮廓传感器的性能已达到设计要求。本传感器已用于Ａｕｄｉ—１００型轿车白车身的检测。     

航空发动机叶片的型面质量测量方法对比

航空工业是一个国家的工业之花,其中航空发动机又是其中的核心。在航空发动机的制造过程中,叶片又是航空发动机总体三大部分中压气机中较难制造的部分,其制造的精度以及其型面质量都会对发动机的性能造成严重的影响,以及对航空发动机叶片的检测也提出了较为严峻的考验。现今对于航空发动机叶片型面质量的检测方法众多,不同的检测方法具有不同的适用情况,在航空发动机叶片的检测精度以及测量能力等方面都有着不同的特性。本文将在对比分析的基础上提出航空发动机叶片型面测量技术的发展趋势。     

叶片型面检测设备控制系统国产化研制刍议

本文主要介绍了采用PROTEL软件平台进行设计,利用EWB仿真技术分析试验数据,实现SCH原理图及PCB印刷线路图设计,国产化进口集成电路的试验及研究,模拟调试负载的设计,关键器件设计研制。介绍了控制系统的组成及原理。     

大尺寸航空发动机叶片的高效型面检测方法

介绍了一种基于三坐标测量机的高效型面检测方法。在传统叶片型面测量方法基础上,优化了传统扫描路径,提出了分区域、曲率自适应变速扫描方法,有效地解决了大尺寸叶片传统测量方法中频繁更换测针的问题。研究了一种过度扫描策略,通过高级编程对采集数据进行滤波,并采用数学拼接的方法得到完整叶型封闭曲线,用来分析叶片的几何参数。提出的大尺寸叶片检测方法在保证检测精度的同时,提高约40%的检测效率,并完善了传统检测方法叶型曲线不完整的问题。     

基于线结构光-机器视觉的CHN钢轨轨距动态检测方法

针对有轨电车传统轨距检测方法存在检测成本高、标定抗干扰能力弱等缺点,提出一种基于线结构光-机器视觉的轨距动态检测方法,通过线结构光照射左右铁路轨道,形成钢轨轮廓信息。首先通过标定,建立并融合左右轨道的空间姿态坐标系,获取轨距的计算公式。接着通过机器视觉中的灰度滤波、高斯滤波、开运算、骨架提取算法对轨道轮廓图像进行处理。然后将处理后的轮廓图像通过标定的空间姿态坐标系计算出轮廓的实际空间坐标,即可得到轨距。该方法不仅只用2组线结构激光摄像式传感器降低检测成本,且通过机器视觉算法能够大大提升环境干扰下轨距动态测量的鲁棒性,保证测量的精度。最后通过实验室平台以及轨检车试验场验证该方法的可行性和有效性。     

多联叶片中间叶片的型面测量研究

随着现代工业的不断向前发展,叶片的外形以及叶身的曲率都发生着很大的变化,整体外形更是由原来的单个叶片发展到现在的两片、三片、五片甚至更多片联在一起的成联叶片,这就要求我们对叶片叶身型面的检测水平也随之提高。目前,国内还没有中间叶片型面的测量的测具。该测具能实现各截面的型提高,使叶片型面检测实现了在同一定位基准下,一次定位,多项检测,提高了叶片型面检测精度,解决了内侧型面无法检验的难题,降低了工装的设计制造成本,节省了新机研制的生产周期。     

结构光照明层析多样性表面形貌测量

围绕散射表面和复杂微结构表面形貌高精度测量需求,对基于结构光照明的表面形貌测量技术与系统进行了研究,设计了基于科勒照明结合数字微镜器件调制的具有良好结构光对比度和均匀性的结构光照明光学系统,提出了基于高斯曲线插值的虚拟狭缝SlitMask结构照明共焦层析算法与基于迭代高斯拟合的峰值提取重建算法,建立了结构光照明表面形貌测量系统,利用单刻线对系统进行准确性与重复性测试,结果表明相对示值误差为1.87%,重复测量结果的标准差为0.0014μm。对玻璃多刻线样板和车削表面进行测试,验证了本系统不仅可用于反射表面的测量,还对散射表面具有较好的测量能力。     

一种高密度光栅结构光编码方法

针对光栅结构光传感器三维测量过程中光条识别问题,提出一种新的金字塔子光栅投射法结构光编码方法。该方法把高密度光栅逐级细分为若干个可容易识别的子光栅,用空间二分编码方法分别对每个子光栅进行编码,并详细介绍了确定光条点码值的方法。把该编码方法应用于光栅结构光传感器中,实现了维纳斯雕像的三维测量,并给出了三维重建结果。结果表明,该编码方法误码率仅为0.75%,特别适用于物体三维轮廓致密测量。     

用于内表面测量的圆结构光视觉图像处理方法

简要介绍了用于内表面测量的圆结构光视觉系统,分析了内表面圆结构光视觉图像特征,并给出了干扰光条的产生原因。在此基础上,提出了干扰光条的剔除方法与有用光条图像中心的子像素级提取方法。介绍了基于阶跃边缘轮廓模型的边缘提取方法,该方法采用非线性优化方法进行模型参数估计,具有速度快、鲁棒性强、精度高的特点。     

基于面结构光的叶片三维重构技术研究

为提高叶片三维检测速度与相位解码过程中的准确性等,通过选择投射解码准确率高的格雷码编码策略的结构光,同时避免叶片表面涂显影剂与粘贴标定点的方法,进行基于面结构光的叶片三维重建技术研究。通过选择合理的实验设备,设计机械结构,搭建一种基于面结构光的三维视觉检测实验系统。对三维视觉检测实验系统的标定方法与重构算法进行理论研究,利用三维视觉检测实验系统完成叶片某一位置的三维重构实验,并获得叶片的离散点云数据;试验结果进一步论证所设计系统的可行性,可为后续叶片三维视觉检测实验系统的研究提供基础。     

一种基于线谱特征函数提取LOFAR图线谱的方法

水声信号被动检测中广泛使用LOFAR图对接收信号进行处理和分析。针对LOFAR图中线谱信号检测问题,根据线谱信号特征设计特征函数,提出频域滑动窗线谱特征累积检测法。该方法在频率轴移动观察窗,用多步决策算法计算每个观察窗的最优解,得到最优路径,如果最优路径特征值大于阈值,则累积LOFAR图像素点被该最优路径经过的次数,次数越多对应点为线谱点的概率越大。仿真研究表明,该方法对频率时变、低信噪比的线谱信号具有良好的检测能力,可实现多根线谱的增强与检测。海试数据处理结果证明了该方法的可行性和稳健性。该算法对于辐射线谱信号的水下目标远距离探测识别有较高的参考价值。     

列车车轮三维结构光检测中的点云处理研究

列车轮对作为转向架的关键零部件,其检测手段仍以人工检测为主,现有的自动检测方案,大多针对车轮某一断面的参数尺寸进行测量,难以真实反映车轮轮缘踏面的损伤情况.为此,该文提出一种列车车轮三维结构光检测中的点云处理方案.首先,利用三维结构光测量仪器采集列车车轮的三维点云数据;其次,根据列车车轮三维点云的特点,确定包括离群点去...     

基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法研究

为解决叶端定时系统在实际应用中存在的数据缺失问题,提出基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法。该方法利用相关熵诱导度量基于高斯核函数度量样本的权重。不同于正交匹配追踪对所有观测数据赋予相同权重,熵变匹配追踪基于相关熵诱导度量变化,对观测数据赋予不同范数类型的权重,使得其对异常值具有较好的鲁棒性。通过仿真分析与实验对该方法的性能进行验证,结果显示所采用的熵变权重因子为数据缺失位置分配了接近于零的权重,有效降低了数据缺失对特征提取结果的影响,证明了该方法的鲁棒性。基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法为叶端定时系统的装机应用提供了理论支撑,具有技术借鉴价值。     

Direct contour generation for structured light system-based selective data acquisition

Recently, structured light system (SLS)-based selective data acquisition, where the complexity of the object surface is analysed before acquiring surface data, has been introduced as an alternative to traditional reverse engineering approaches that normally acquire the point cloud from the entire object surface and perform data reduction prior to model reconstruction. Presented in this paper is an attempt to simplify and to improve the performance of the acquisition part of SLS-based selective data acquisition. Rather than being used to make recommendations to an acquisition device on where to obtain contours, the sets of projected bright line images are used to create contours directly. All contours are assembled by realigning a reference that is explicitly introduced on all images to the known positions. This contour generation has been investigated under both perfect segment projection and SLS projection. Based on the results, an SLS-based contour creation algorithm has been developed, implemented and tested with various samples.     

基于结构照明和BP神经网络的三维物体识别

提出一种具有旋转不变性的三维物体识别的新方法,该方法通过结构光照明的方法,使物体的高度分布以变形条纹的形式编码于二维强度图中,由于条纹图包含有物体的高度分布信息,因此对条纹的相关识别具有本征三维识别的特点.旋转不变性是通过BP神经网络实现的.计算机模拟结果表明,用二维强度像的基频分量做训练样本设计BP神经网络,选择训练样本和隐藏层神经元的数目,基于结构光编码的BP神经网络对三维物体具有良好的旋转不变识别效果.     

基于ACFM检测技术的表面裂纹特征评价方法研究

交变电磁场检测技术(alternating current filed measurement, ACFM)是利用电磁感应原理,通过拾取缺陷处的磁场畸变信号,分析判断缺陷信息的一种电磁无损检测方法。ACFM检测技术在探头扫描方向与裂纹走向一致的情况下检测效果最佳。但在实际检测中,检测的金属表面通常都有油漆层保护,并不知道裂纹走向。因此,该文重点研究裂纹长度、裂纹深度、探头扫描方式、探头起落波动、探头偏离裂纹的水平距离及探头提离高度对ACFM检测信号的影响。实验结果表明:不同的扫描模式,检测信号具有不同的特征,可以从不同的模式特征对裂纹特征进行综合评价。该研究成果可为表面裂纹的检测与评价提供参考。