涡轮叶片形状检测中的模型配准控制点集选取

叶片模型的配准定位是叶片形状检测与分析的一个核心环节。为解决基于迭代最近点方法的叶片密集测量数据与其CAD模型的可靠配准问题,提出一种基于CAD模型的配准控制点集选取方法。结合模型配准可靠性分析技术,预先在叶片CAD模型规划出配准基准点集;通过测量数据与配准基准点集的配准运算,把配准基准点集映射到叶片测量数据上,获取测量模型上对应的配准控制点集;滤除其中可能降低模型配准精度的坏点,得到最终的叶片模型配准控制点集。进行基于仿真与实测数据的叶片模型配准试验及对比分析,总结出一些可用于指导叶片模型配准控制点集选取的策略。结果表明,所提出的叶片模型配准控制点集选取方法是可行的。     

轮廓度公差约束的叶片模型配准方法

针对公差非均匀分布的发动机叶片叶型检测评估问题,提出一种基于轮廓度公差约束的叶片模型配准方法。根据叶片轮廓度公差定义,给出一种基于中弧线的叶片轮廓度公差模型生成方法。建立了轮廓度公差约束的叶型截面配准数学模型,并给出了基于Nelder-Mead单纯形法的叶型截面带约束配准求解过程。采用仿真数据及实际叶片的三坐标测量数据与理论模型,对所讨论的模型配准方法进行了验证。结果表明,Nelder-Mead单纯型法可用于薄壁叶片模型的带约束配准求解;与最佳贴合配准相比,公差带约束配准方法可减少测量数据点集的超差点数目,为叶片检测评估提供更多参考。     

一种区域公差约束的叶片模型配准方法

针对航空发动机涡轮叶片几何形状检测中的模型配准定位问题,依据叶片型面区域公差设计的特点,提出一种区域公差约束的叶片模型配准方法,尽可能把模型配准控制点集约束在公差带以内。在迭代最近点配准方法的目标函数的基础上,附加区域公差约束条件,建立区域公差约束的叶片模型配准目标函数,并给出了基于遗传算法叶片模型约束配准求解方法。使用叶片的仿真与实测数据进行了模型配准实验,结果表明,所提出的方法能显著减少配准控制点集的超差点数目。     

大型自由曲面零件的机器人视觉快速定位方法

针对大型自由曲面零件缺少规则特征导致定位成本高、效率低且精度难以保证的问题,提出一种机器人视觉快速定位方法.设计了自适应分辨率的超体素聚类算法,对不同模型点云进行均匀分割;提出以分块质心点的曲率、夹角以及快速点特征直方图(FPFH)描述子为依据,快速识别出完整CAD模型点云与局部测量数据的重叠区域并求解粗配准矩阵.改进了分支定界(BNB)嵌套迭代最近点(ICP)算法,提出基于关键点的快速精配准方法.以冲压件为对象进行实验验证,结果表明本方法节省了30％以上的配准时间,并显著提高了配准精度,能够解决大型自由曲面零件的定位难题.     

复杂曲面误差评估的最小区域包容配准算法

鉴于复杂曲面误差评估问题中,不同配准方法往往导致不同的评估结果,在精度要求较高或误差形势较严峻时,恰当的配准位姿具有重要意义,提出一种面向复杂曲面误差评估的最小区域包容配准算法。为解决计算复杂性,采用凝聚函数一致光滑逼近不连续的极差函数,并利用高效有限存储拟牛顿算法求解大规模无约束非线性问题。最近点迭代算法为最小区域包容配准方法提供了收敛条件,同时加快了收敛速度,而且算法容易实施,对复杂曲面扫描数据点云有效。通过仿真平面和实测钣金件的误差评估配准实验说明了所提算法的有效性。     

基于局部轮廓特征的航空叶片综合误差评定方法

针对航空叶片综合误差评定方法效率不高和建模过程数据量大等问题,提出一种基于局部轮廓特征的评定方法。考虑到叶型轮廓的曲线形状因素,在多边形逼近方法的基础上做出改进,利用极值的局部性分析曲线曲率,以此分割曲线并提取轮廓特征点;采用最近点配准算法使被测轮廓与理论轮廓达到精确配准,建立误差评定模型,从而实现对航空叶片综合误差的评定;使用测量数据对评定方法进行试验验证,试验结果与三坐标测量机的评价结果一致,表明该方法有效可行。     

基于简化点云带动的涡轮叶片快速配准技术

针对涡轮叶片密集点云数据与计算机辅助设计模型配准速率慢、耗费时间长的问题,提出基于简化点云带动涡轮叶片快速配准的方法。基于叶片的三维光学扫描数据和计算机辅助设计模型,采用均匀采样法和曲率采样法简化点云模型数据,通过最近点迭代和奇异值分解相结合的配准方法,实现叶片密集点云模型与计算机辅助设计模型的快速配准,并对配准精度和速度进行了统计分析。结果表明,基于均匀采样法简化的点云数据模型带动的配准,在保证配准精度的前提下能有效提高配准效率。     

面向叶片弯扭变形分析的测量采样方法

针对叶片弯扭变形分析的问题,对等参数、等弧长及等弦高测量采样方法进行了研究.采用以上三种测量采样方法对叶片CAD截面线进行离散,对得到的离散点集进行平移、旋转及加噪处理,作为叶片弯扭变形的截面测量数据;通过采用奇异值分解和最近点迭代相结合的算法,将叶片截面测量数据与计算机辅助设计模型的截面轮廓线进行配准,计算出测量截面线相对于CAD模型截面线的扭转角度和平移量,并得出不同测量采样方法对应的叶片弯扭变形分析的精度.通过基于仿真数据和实测数据的叶片截面模型配准实验及对比分析,总结出一些可用于指导叶片弯扭变形分析的测量采样策略.     

面向复杂毛坯小余量加工的层次化快速约束配准算法

针对复杂结构毛坯的小余量数控加工中很容易出现局部加工余量不足的问题,基于毛坯表面的点云测量数据,提出了一种层次化快速约束配准算法,从而实现加工余量的优化分配。首先通过建立一个知识向导模型并应用局部微分信息,自动分离出毛坯上需要分配余量的各待加工表面,并分别施加最小余量约束,在确定各待加工表面上参与约束配准优化的初始点集的基础上,采用广义乘子法将初始配准点集与设计数模进行约束匹配;然后采用迭代方法将不满足余量约束的测点追加到当前配准点集中,直到所有待加工表面的测点满足余量约束。实验结果表明,该配准算法在最大程度满足余量约束的前提下,显著提高了点云数据的配准效率。     

基于小波变换的精密测量点云多尺度分解

为了减小多源跨尺度点云数据尺度与数据量上的差异，提出了一种基于小波变换的点云多尺度分解方法。对细节丰富的小尺度点云数据进行多尺度分解，以及尺度分解在跨尺度点云数据配准中的应用进行研究。首先，对小尺度点云进行栅格建模，建立全局点云二值表达函数。根据离散小波变换理论，对栅格点云进行多次的三维小波分解，利用小波尺度函数的低通特性，保留低频信息来获取原始小尺度点云的近似尺度数据。然后，基于面维数和差体维数差表征与原始数据的相似度，确定有效的小波分解级数。最后，将各级分解得到的点云数据与大尺度点云数据进行精确配准，并将配准关系应用于原始点云，提高跨尺度点云的配准精度。实验结果表明：本文提出的多尺度分解方法能够对数据进行有效分解，应用于某航空发动机叶片多尺度测量中，将显微测量的局部气膜孔小尺度点云数据与整体叶片结构光数据配准，配准精度提升了61.36%。该分解方法应用于叶片边缘与栅格零件多尺度测量中，配准精度分别提升了48.59%,43.86%。所提的点云多尺度分解方法能够有效分解小尺度点云数据，大幅提升跨尺度数据的配准精度。     

基于辅助装置的多视点云精确配准方法

针对反求工程中的点云数据匹配问题,提出基于辅助测量信息位姿特征的点云模型匹配方法。设计特定辅助装置,在产品测量时获取辅助测量信息。采用连通性分析方法分割辅助测量数据,根据离散数据的微分属性分割辅助测量信息中的特征数据,提取统计特征构建位姿特征,对齐不同视角的位姿特征,实现点云数据的匹配。根据辅助测量信息进行配准,完全规避产品测量数据质量差的影响。实例验证表明,该匹配算法稳定、可靠,不需要初值和迭代运算,可一次获取全局最优解。     

一种矩阵秩运算的自由曲面轮廓度评定方法

为了能够提高自由曲面轮廓度评定的精度与效率，提出一种将空间齐次坐标变换矩阵与刚体运动学相结合，从而保证测点集始终在理想零件模型的边界作用下向最小区域变动，并通过方程组解的特性来模拟实际量具测量过程的评定方法。采用系数矩阵与增广矩阵的秩分析每个测点的运动情况来确定每一阶段测点集的变动方向，依据各阶段测点集的自由度来判断评定过程是否满足终止条件，最后通过使用螺旋桨叶片自由曲面为工程实例来验证该方法的有效性。     

精铸涡轮叶片的误差分析技术

针对精铸涡轮叶片的检测和模具型腔设计中存在的精度控制问题,运用配准技术来进行误差分析,分别以形心、收缩中心、中心轴线点为特征点,运用CAD模型引导的最临近点迭代ICP(iterative closet point)配准方法,将叶片实际测量数据和CAD模型进行配准。对比配准结果,得到了精铸过程中误差分布,并通过分析叶片的变形情况,得出以形心为特征点时,型面重合度最大,配准效果最好,为叶片精铸模具的型腔设计提供了量化的参考依据。     

基于方差最小化原理的三维匹配数学建模与误差分析

三维匹配是复杂曲面零件加工余量分配与轮廓误差评估的基础,现有方法难以克服固有测量缺陷(测点分布不均、密度不均、局部缺失等)对匹配精度的影响。提出一种基于方差最小化原理的三维匹配数学建模与计算方法,可线性求解运动变量,具有二次收敛性;研究方差最小化匹配与传统TDM(Tangent distance minimization)匹配的等效条件,推导匹配参数误差和测点位置误差的定量表示;以叶片机器人磨抛视觉定位、螺旋桨桨叶加工余量分配、曲轴轮廓检测等为例验证所提方法,试验表明方差最小化方法可解决匹配目标函数倾向于满足高密度测点或噪音点平方距离最小化问题。     

基于叶片截面线CMM测量数据的ICP配准改进算法

快速、准确地对叶片进行测量是保证加工质量的关键。叶片三坐标测量机测量数据与理论数据之间的配准是数据处理的重要一步。针对传统迭代最近点(Iterative closest point,ICP)配准算法存在的配准精度低,提出一种基于叶片截面线三坐标测量机(Coordinate measuring machine,CMM)测量数据的ICP配准改进算法,将测量点到理论曲线的最小距离作为目标函数进行最近点的求解。首先,计算每一个测量点在理论点集中对应最近点,然后采用三次样条对该最近点及其附近理论点进行样条插值,最后计算测量点距离样条曲线最近点,并将此点作为求得的最近点。该方法在求得一个测量点在理论点集中对应最近点位置的同时,可顺次得到其他测量点在理论点集中的对应最近点,避免全遍历搜索计算。通过实例验证和对比,表明算法有效,精度较高。     

考虑定向能量沉积工艺特点的减材加工余量优化

针对定向能量沉积(DED)复杂曲面零件余量不均及台阶效应明显等问题,提出了考虑DED复杂曲面成形特点的中面动态配准技术,以优化后处理减材加工余量。首先根据扫描路径构建曲面零件最小外包络的截面线,用于在机检测毛坯点云;然后提取理论模型中面与测量毛坯中面点云,引入不同区域配准精度要求,利用动态加权迭代最近邻点算法实现加工余量优化,并通过两简单案例对算法可行性进行初步验证;最后,以离心叶轮叶片为复杂案例,分析所提余量优化方法的准确性,并与基于遗传算法的多配准精度要求的加工余量优化技术进行对比。结果表明,所提余量优化算法的配准精度及计算效率高,可用于DED制造复杂曲面类零件的余量快速优化。     

颅骨点云模型的优化配准

由于颅骨的三维点云数据模型复杂且不同人的颅骨差异较小,对其配准精度要求较高。为了提高颅骨点云模型的配准精度和收敛速度,提出了一种先粗配准再细配准的配准方法。首先,对颅骨点云数据模型进行去噪、简化和归一化等预处理;然后,通过区域划分、区域配准和求解组合系数以及求解刚体变换等步骤实现区域层次上的颅骨粗配准;最后,通过引入动态迭代系数来改进基于旋转角约束的迭代最近点算法,并采用该改进的ICP算法实现颅骨的细配准,从而达到精确配准的目的。实验结果表明:与ICP算法相比,改进的ICP算法的配准精度和收敛速度分别提高了约30%和50%。证明该种先粗配准再细配准的颅骨点云模型配准方法是一种精度高、速度快的有效颅骨配准算法。     

改进Kriging方法在螺旋桨测量中的应用

螺旋桨叶片在测量过程中因桨叶重叠而产生测量盲区,需要对盲区点坐标进行估计,估计精度直接影响桨叶的后期加工。借助Kriging插值算法的基本思想,提出一种基于混合数据（测量数据与设计数据）的改进Kriging插值算法。插值模型中,充分考虑螺旋桨截面线造型特点,使用样条函数构建回归模型;以测量数据构建模型主体,利用设计数据给出测量盲区曲线延展趋势。桨叶重叠区域的实验结果表明,该方法运行高效,估计精度满足企业使用要求。     

基于光学扫描测量数据的叶片型面偏差分析研究

为了满足叶片型面快速检测的需要,研究基于光学扫描测量数据的型面偏差分析技术.详细描述光学扫描测量的原理及数据采集过程,运用基于特征点的预配准和SVD-ICP算法来进行测量模型与CAD理论模型的配准定位,通过UG/API函数获取截面数据,对截面数据进行偏差计算,得到偏差情况统计结果.同时在偏差计算的过程中,针对叶片检测中截面各区域公差要求不一样的情况,提出一种基于轮廓线参数化的公差带设计方法,使得公差带的设计更好地符合实际检测的需要.基于上述算法,综合运用VC+ +,UG/API和VTK等工具,开发了叶片型面偏差分析软件,对于实现叶片型面的快速检测具有重要意义.