基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法

本发明涉及航空发动机叶片智能损伤检测，具体是指基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法。

背景技术：

1、叶片是航空发动机的关键组成部分，其结构完整性直接影响到发动机的性能和飞行安全。对于风扇/压气机叶片，在飞机起飞和降落过程中，外来硬物，如沙子和金属颗粒，将不可避免地被吸入，并撞击叶片。这导致叶片上的局部复杂应力场，伴随有作用于工作负载的微裂纹或微缺口。因此，容易发生裂纹萌生和扩展，严重影响发动机性能和飞行安全。

2、目前航空发动机叶片损伤测量的主要方法是，采用工业内窥镜法，通过人工判别损伤标记点，逐点，逐线测量损伤长度和深度等信息，但是损伤从发现、测量再到损伤容限判别时间成本高，人工标记的特征点存在误差，人工检测耗时效率低，且不能降低由人为错误导致的错误率。当前孔探检测还未实现自动化测量，没有充分利用单目/双目结构光点云数据，没有突破先进的配准测量、匹配测量技术，因此，我们提出一种基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法来解决以上问题。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是克服以上技术问题，提供基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法，以解决现有损伤容限判别时间成本高，人工标记的特征点存在误差，人工检测耗时效率低，且不能降低由人为错误导致的错误率的问题，以及未实现叶片损伤测量自动化的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法，包括以下步骤：

3、s1：使用双目相机对损伤叶片进行扫描，得到损伤叶片的点云数据；

4、s2：将多个不同视角下的损伤叶片点云进行预处理；

5、s3：采用迭代配准的方法，将预处理后的损伤叶片的点云与标模叶片的点云进行三维点云配准，得到经过迭代配准后的叶片点云模型；

6、s4：删除s3中经过迭代配准后叶片点云中重复的点云，得到比对相减后的叶片损伤区域的点云，并对其进行去噪、简化以及补洞预处理；

7、s5：对经过预处理的损伤区域的点云进行三维重建，得到损伤模型；

8、s6：对损伤模型进行三维曲面拟合，求出其曲面函数；

9、s7：对三维曲面函数进行求导、求出其极值点，并将其标注为特征点，从而计算出损伤的长度和深度信息。

10、作为改进，所述s1中的扫描需要进行多次且不同角度的多次扫描。

11、作为改进，所述s1的具体步骤为：

12、s1.1：进行双目标定，使双目相机的左右两个相机对同一标定板进行多次取图，分别标定出各自的内参和相对于标定板的外参，然后计算出两相机位置间的关系；

13、s1.2：利用极线约束进行双目校正，使特征点在左右相机两幅图像中都位于极线上；

14、s1.3：将左右相机图像上的对应点匹配，由此计算视差；

15、s1.4：进行点集配准，将两个点云集进行匹配，计算其旋转矩阵r和平移矩阵t及尺度变换，使两个点集上的点最大可能的重合；

16、s1.5：使用双目相机，对损伤叶片和标模叶片进行多角度、多次扫描，获取损伤叶片和标模叶片的多个点云数据。

17、作为改进，所述s2中的预处理包括去噪、简化、配准和补洞。

18、作为改进，所述s2的具体步骤为：

19、s2.1：打开cloudcompare软件并导入点云文件；

20、s2.2：对点云进行去噪操作，选择“滤波器”选项，然后选择“离群点去除器”以去除离群点；或者选择“高斯滤波器”以消除噪声点；

21、s2.3：对点云进行简化操作，选择“滤波器”选项，然后选择“下采样器”以减少点云中点的数量；

22、s2.4：对点云进行配准操作，选择“自动配准”选项，然后选择迭代最近点算法(iterative closest point，icp)来自动对齐点云；

23、s2.5：对点云进行补洞操作，选择“编辑”选项，然后选择“修复模式”，在选择的模式下绘制几何图形来修复点云中的缺陷；

24、s2.6：对点云进行其他预处理操作，选择“滤波器”选项，然后选择“法线估计器”以估计点云中每个点的法线；或者选择“照明估计器”来计算点云中每个点的光照强度；或者选择“网格生成器”来将点云转换为三角网格。

25、作为改进，所述s3的具体步骤为：

26、s3.1：利用初始r0、t0或上一次迭代得到的rk-1、tk-1对损伤叶片点云进行变换，得到一个临时的变换点云，然后用这个点云和标模叶片点云进行比较，找出损伤叶片点云中每一个点在标模叶片点云中的最近邻点；

27、s3.2：计算损伤叶片点云和标模叶片点云质心；

28、s3.3：将损伤叶片点云和标模叶片点云进行转换到质心坐标系；

29、s3.4：计算损伤叶片点云和标模叶片点云的协方差矩阵；

30、s3.5：对s3.4中的协方差矩阵求奇异值分解，根据公式求得r*；

31、s3.6：根据以下公式计算t*；

32、

33、s3.7：根据以下公式来判断迭代是否终止，若d大于预先设置的阈值τ，则返回s3.1继续迭代，若d小于预先设置的阈值τ，或者达到之前设置的迭代次数k，则算法收敛，迭代停止。

34、

35、采用以上方法后，本发明具有如下优点：本发明首先使用双目相机，从不同视角扫描损伤叶片，得到损伤叶片的点云数据，并对其进行预处理，得到完整的损伤叶片的点云；然后通过点云的迭代配准，将损伤叶片点云与标模叶片点云在三维空间进行叠加，叠加后叶片损伤位置坐标是不变的，这样就可以对损伤位置进行定位；通过删除配准后重叠的点云，得到损伤区域的点云；通过对损伤区域的点云进行三维重建，并对损伤模型进行三维曲面拟合，求出其曲面函数；最后求出曲面函数的极值点，从而计算出损伤信息，实现对损伤的自动化测量；上述方法解决了目前人工测量损伤误差大，效率低，严重制约叶片损伤测量自动化的问题；在点云环境中进行损伤计算测量，可以最大程度的保留和提取损伤长度、深度和面积等信息，并且可以保证精准测量，进而有效降低测量误差，确保了测量准确率，解决了目前损伤测量耗时多、效率低、误差大的问题。

36、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

技术特征：

1.基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法，其特征在于：所述s1中的扫描需要进行多次且不同角度的多次扫描。

3.根据权利要求1所述的基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法，其特征在于：所述s1的具体步骤为：

4.根据权利要求1所述的基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法，其特征在于：所述s2中的预处理包括去噪、简化、配准和补洞。

5.根据权利要求1所述的基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法，其特征在于：所述s2的具体步骤为：

6.根据权利要求1所述的基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法，其特征在于：所述s3的具体步骤为：

技术总结
本发明公开了基于三维曲面拟合的航空发动机叶片损伤自动测量方法，涉及航空发动机叶片智能损伤检测技术领域。本发明包括以下步骤：S1：使用双目相机对损伤叶片进行扫描，得到损伤叶片的点云数据；S2：将多个不同视角下的损伤叶片点云进行预处理；S3：将预处理后的损伤叶片的点云与标模叶片的点云进行三维点云配准，得到叶片点云模型；S4：得到比对相减后的叶片损伤区域的点云数据；S5：得到损伤模型；S6：对损伤模型进行三维曲面拟合，求出其曲面函数；S7：对三维曲面函数进行求导、求出其极值点，并将其标注为特征点，从而计算出损伤的长度和深度信息。本发明可以保证精准测量，进而有效降低检测误差，确保了检测准确率。

技术研发人员：侯远涵,何卫锋,魏小龙,武欣,李才智
受保护的技术使用者：中国人民解放军空军工程大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23