叶片三维轮廓测量点云数据高精度多角度融合

针对高精度多角度点云数据融合叶片测量难题,设计了一种基于相位测量轮廓方法的多角度点云数据融合的机械装置.通过设计对参考平面数据旋转的算法,实现叶片三维轮廓的高精度数据合成,精度达到(0.06±0.01)mm.这种装置的方法、结构简单实用,测量效率和精度高,可以多个叶片同时测量,是一种可以取代三坐标测量的实用方法.      

航空发动机直纹叶片的线形特征点云构造算法

针对航空领域形状复杂、高精度的直纹叶片曲面的逆向设计问题,借助该类叶片曲面的几何特征,提出一种线形特征点云的构造算法.在对叶片散乱点云边界进行快速识别的基础上,采用反投影法提取直纹母线矢量,利用退火算法求解边界数据点配准的多目标优化问题,以实现边界点云数据的非刚性配准.根据配准结果构造等分点,进而得到规则有序的线形特征点云,达到快速生成高质量叶片曲面的目的.本算法在处理直纹叶片点云数据方面具有较好的效果.对直纹叶片的曲面重建具有一定的理论意义和应用价值,通过实验验证了该算法的可行性.     

大型不规则椭球回转面的曲面重构与仿真加工

提出了大型不规则椭球回转面的一种新的曲面重构与仿真加工方法.基于Geomagic Studio软件,处理大型不规则椭球回转面的采集数据点云,重构了实测曲面的等距面模型;采用Pro/E对实测曲面的等距面模型进行等距操作,生成实测曲面模型;利用Geomagic Qualify软件对实测曲面的等距面模型相对于原始数据点云,以...     

基于三维激光成像系统的相机标定方法

三维激光成像系统中点云数据与影像数据的融合可以对被扫描物体赋予真彩色.为了获得点云数据与影像数据良好的融合效果,就需要精确的确定载体坐标系与相机坐标系之间的关系.本文针对三维激光成像系统点云模型真彩色处理方法进行研究,提出了一种基于三维激光成像系统的相机标定方法.通过对相机坐标系的标定,建立点云数据与影像数据之间的数学模型.实验结果显示,采用所提出的方法,能够使得三维立体点云数据与影像数据精确融合.最终得到被扫描目标的真彩色3D模型.     

基于定位特征点的叶片锥束CT点云模型配准方法

针对实际生产过程中锥束CT检测空心涡轮叶片的点云数据与计算机辅助设计模型的配准问题,提出了一种基于定位特征点的叶片锥束CT点云模型配准方法。首先将点云数据与计算机辅助设计模型进行预配准;然后查找空心涡轮叶片的设计定位特征点坐标;最后根据定位基准点寻找点云数据上与之对应的基准点,并建立各自坐标系,根据坐标系进行几何变换,迭代直至满足要求,从而完成精确配准。试验结果表明,该方法很好地实现了锥束CT点云模型的配准定位,满足了实际生产要求。     

机器人原位铣削离散点云快速精简方法研究及应用

为了满足飞机装配机器人原位铣削对数字化高精度快速测量需求,开展了适应三维点云的双边滤波处理和快速精简算法研究,开发了点云快速处理与分析应用软件,实现了空间点云数据的降噪和精简处理,降低滤波对边界特征的损伤,有效保留了复杂构件圆角、筋条、空间曲线边界等关键特征。以典型样件为测试对象,通过与三坐标测量结果对比,验证了本文研究的有效性,软件接口开放性高,实现了与自动化设备的高度集成应用,避免了大量人机交互操作,缩短了数据处理时间,满足了机器人原位铣削的时效性需求。     

三维激光成像系统的点云模型真彩色处理方法

三维激光成像系统获得的点云数据精度高并且保有高精度的高程信息,然而特征信息不明显,没有保留全部的点和点的拓扑关系,无法直接判读地面物体;影像数据空间分辨率和精度低,并且缺少高程信息,然而其影像的特征连续,光谱信息丰富.因此,进行点云数据与影像数据融合方法的研究是目前三维激光成像系统研制的前沿性课题.针对点云数据与影像数据融合方法的研究,提出了一种三维激光成像系统点云模型真彩色处理的方法.实验结果显示,采用所提出的方法,不仅能够获得被扫描物体的位置信息和大小信息,而且能够得到被扫描物体的表面纹理细节信息.     

基于逆向工程的转子发动机关键件设计

基于逆向工程的再设计是现代设计的一种有效而快速的方法,本文利用三坐标测量机和激光扫描仪对某型转子发动机关键部件进行扫描,通过Geomagic和CATIA软件处理点云数据,并建立了转子发动机关键部件的三维模型,通过与理论数据进行对比分析,表明此模型较好地模拟了真实部件,对缩短转子发动机的研发周期,降低产品成本具有重大意义。     

汽车外表面模型测量数据处理及曲面建模

介绍了车身外形曲面逆向工程的方法,对光学扫描测量得到的点云数据建立了滤波、平滑和去除冗余的自动处理方法,用NURBS自由曲面模型实现了车身曲面重建.这些方法提高了扫描点云数据的处理精度和曲面建模的效率.     

某型航空发动机叶片逆向工程方法研究

以某航空发动机叶片为研究对象,结合叶片的曲面特征,使用三坐标测量机逆向工程采集点云数据;提出了适合于叶片曲面的最小二乘滤波降噪算法,应用滤波算法对点云数据进行降噪处理,并使用ImageWare软件完成数据的曲线曲面重构;最后从曲面质量和拟合精度两方面,分析和评价了叶片逆向工程的精度可靠性。     

单光子激光雷达数据去噪与滤波算法

单光子激光雷达获取的点云数据存在大量噪声,这给数据的处理带来了挑战。基于局部距离统计提出了改进的点云去噪算法,对单光子激光雷达点云原始数据进行去噪。然后基于统计分析方法改进了点云滤波算法,对去噪后的点云数据进行滤波处理。利用新提出的算法与传统算法去噪和滤波后得到的点云进行比较,并与传统激光雷达的数字地形模型(DTM)数据进行对比。计算得到MABEL地面点云相对于传统激光雷达高程的均方根误差RMSE为2.98m,相关系数R^2为0.9938。进一步对地面点云插值得到剖面数字高程模型(DEM)数据,其相对于传统激光雷达高程的均方根误差RMSE为2.85m,相关系数R^2为0.9931。实验结果显示,提出的单光子激光雷达点云去噪和滤波算法优于传统算法,与传统激光雷达DTM数据具有较好的相关性,能够精确的恢复地形信息。     

热应力检测中的温升计算

为了消除样本周期对实时计算的局限,采用了样本区间步进的方式,确保样本间隔最短（一个采样本间）。新样本将包含前一样本的部分数据,并采用线性回归平滑数据克服非线性影响,提高数据滤波效果。计算温升率的回归递推公式提高了数据平滑和温升率计算的实时性。数值模拟结果表明该递推公式具有良好的滤波效果和收敛性。     

基于多特征点参数权值优化的蒙皮点云去噪研究

点云去噪的效果对三维扫描过程后续的曲面拟合与造型设计至关重要，如何快速准确提取特征点已成为研究热点，然而点云去噪的关键之处在于奇异值与离群值的检测。提出耦合多特征点参数的去噪模型，分别讨论每个特征点参数对去噪模型的影响程度；采用群智能算法求解出一组最优参数权重，以此确定点云去噪模型，从而达到三维散乱点云最优去噪效果；通过对Bunny 模型进行去噪仿真以及某一型号的蒙皮进行去噪实验，对去噪模型进行验证。结果表明：本文提出的点云去噪模型相较于半径滤波器、统计滤波器、改进体素滤波结合高斯滤波模型，迭代更快、耗时更少，具有更好的去噪效果。     

基于云贝叶斯网络的运输飞机超轮速风险评估

起飞超轮速严重威胁飞行安全,为了有效评估运输飞机起飞时在不确定性因素影响下的超轮速风险水平,提出一种基于云模型和贝叶斯网络的评估模型。选取抬轮速度、总重、低压转子转速、抬轮率、抬轮时机、升降舵控制量、风的分量、总温8个指标,建立超轮速风险指标体系;运用基于启发式高斯云变换算法和正向高斯云算法的云模型,实现超轮速风险等级...     

基于逆向工程的电气盒产品设计

以某电器产品外壳为设计实例,研究了逆向工程技术在电气盒产品设计中的应用。探讨了逆向工程的点云数据获取,点云前处理特征线提取,曲面重构与误差分析等技术,对检验产品设计质量,加速产品设计进度有一定的借鉴意义。     

一种基于逆向导航的双轴旋转惯导系统自标定方法

针对惯导系统高精度自标定的需求,提出了一种基于逆向导航的双轴旋转惯导系统自标定方法。通过转位运动对系统误差进行激励,利用Kalman滤波器进行误差估计,同时存储标定数据,待正向导航滤波结束后,利用逆向导航算法对存储数据二次利用,继续进行误差估计,直到所有状态量收敛到一定精度,实现了对数据的充分挖掘。仿真和试验结果表明,该方法可以实现对双轴旋转惯导系统的全参数自标定,提高了标定精度。     

超高速碰撞碎片云的四序列激光阴影照相

为研究超高速碰撞过程中所产生碎片云的特性,在中国空气动力研究与发展中心超高速所碰撞靶上发展了四序列激光阴影照相系统。该系统由YAG激光光源、阴影仪、成像系统和控制系统组成,在采用多光源空间分离、偏振分光、光束角放大、补偿式滤光等技术后,获得了撞击速度 v=4．6km／s时碎片云的四序列阴影照片。笔者对该系统的工作原理、调试情况及试验结果进行了介绍。调试及试验结果表明：（1）该系统可以获得最小间隔为1μs、曝光时间为10ns的4个不同时刻的超高速碰撞碎片云图像,满足碰撞试验中对碎片云照相的要求;（2）该技术可以发展为更多序列激光阴影照相系统,并应用于其它超高速瞬态过程的测量显示。     

航空发动机管路测量数据分割方法

 为了提高航空发动机管路测量数据的反求建模效率,提出了一种区域增长分割算法。该方法主要是利用管路表面在曲面索引系数映射、主曲率映射、高斯映射上的特性,并基于均值漂移算法和遗传算法提出了区域分割算法中种子区域的选择策略。然后利用区域增长分割方法实现了对管路测量数据的分割。经过仿真和实测数据验证,所提管路分割算法具有较好的分割质量和效率。