相位测量轮廓术应用于叶片测量

为解决叶片高精度三维轮廓测量成本高、效率低的问题,搭建了基于相位测量的三维轮廓测量系统.在完成了系统标定后,为了检验系统的测量精度,测量了一个滚珠轴承,测量精度为(0.084±10.01)mm.利用该系统从不同方向对某叶片进行了6次数据采集,采集到的数据通过数据融合得到了整个叶片的三维点云,利用整个叶片三维点云数据得到了叶片的不同截面图,为叶片型面轮廓和几何尺寸的检测提供了依据.相位测量轮廓术用于叶片三维轮廓测量,在保证测量精度的同时大大降低了测量成本,因此将相位测量轮廓术用于叶片三维轮廓测量是非常有意义的.      

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.     

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.      

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.     

基于逆向工程的管路数控化加工研究

本文通过分析管路在加工过程中存在的问题基础上,提出了采用逆向工程,获取管路的点云,反向建立管路三维模型,再通过数控弯管保证管路加工质量一致性的方法。该方法完全满足生产需要,质量稳定可靠。     

基于三频外差法的异构铸件三维测量系统

惯性平台中的台体和本体均为复杂异构铸件，目前多采用人工划线法建立多个基准来进行测量，效率和精度低，易漏检误检。基于多频外差法的三维光学测量系统已广泛应用于航空、航天等制造领域，根据被测铸件异构的特点，结合双目视觉和相位光栅法较高的检测效率和精度，搭建了一套三维测量系统。首先通过平板标定法得到系统的固定参数和可变参数，然后利用数字光栅投影仪向被测零件表面投射三套不同频率的相移条纹图，相机同步采集变形条纹图，再利用四步相移和三频外差法得到周期为1的相位分布，以此为基准展开得到连续分布的绝对相位，结合极线约束和相位匹配重建出被测零件的三维点云数据，最后在三维软件中完成点云处理、曲面重构和三维测量。实验结果表明，系统的绝对测量精度小于0.1mm，能够实现异构铸件的三维尺寸测量，具有较高的检测效率。     

基于立体视觉的无人机位姿测量方法

现有的无人机位姿视觉测量方法大多基于诸如关键点等几何尺寸在图像和模型间的对应关系完成位姿计算；然而，在复杂情况下易出现关键点图像坐标定位失效的问题，而针对特定机型的算法设计泛化性不佳。针对这一问题，本文提出了一种基于立体视觉的固定翼无人机位姿测量方法，通过立体视觉重建目标无人机三维点云，基于无人机组件三维点云拟合鲁棒地完成位姿测量。首先，使用一种二维、三维数据结合的方式，利用卷积神经网络完成组件的分割。其次，分别利用机翼和机身点云拟合无人机坐标系的z轴和x轴，进而完成目标无人机位姿的计算。整个计算过程无需已知具体机型或尺寸。经试验验证，本文方法在10m的范围内达到了1.57°和0.07m的位姿测量精度，具有较高的精度和鲁棒性。     

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.     

飞机积冰厚度无标尺实时测量技术

通过对现有积冰厚度测量方法的分析,提出了一种基于激光斑点的无标尺测量方法。该方法采用一台激光器和两台摄像机组成一套三维测量设备,根据两台摄像机中激光光斑的位置,通过影像计算得到其三维坐标,从而得到飞机表面的三维外形。在此基础上,构建三角网(TIN)模型。通过计算搜索冰面点到TIN模型的最短距离得到积冰厚度。实验结果表明,该方法的测量精度可以达到毫米级,数据处理速度可以达到3~5fps。     

飞机尾旋三维测量试验的改进方法

飞机尾旋试验是研究飞机进入尾旋特征以及提出如何改出尾旋的方法。传统测量飞机尾旋运动姿态的实验自动化程度低、人工操作复杂费时,因此针对这些问题开发了一套基于特征点测量的改进方法。主要是基于机器视觉的三维测量原理,能动态测量飞机模型的三维特征点并计算出模型的各个姿态角度。在标记检测时采用了新的标记检测方法,提高了标记布局及图像识别的灵活度;姿态角的计算是根据坐标系转换而得到的。根据改进方法研制的系统操作简单、整个测量过程只需30min左右;并且数据有效率控制在90％以上;姿态角的精度控制在±1°以内。该系统在中国空气动力研究与发展中心立式风洞中的飞机自由尾旋实验中得到了很好的应用。     

基于轴线投影精确模型的弯管立体视觉测量方法

利用立体视觉技术测量弯管轴线需精确计算弯管轴线在图像上的投影位置,现有方法将弯管图像轮廓中心线近似为空间轴线在像平面上的投影,这种近似计算存在误差。为获得弯管轴线的精确投影位置,提高三维测量精度,对弯管成像特征进行了深入研究。首先对弯管任意横截面建立透视投影模型,探索截面图像边缘点与空间轴线投影点间的几何关系,进而提出轴线上任意一点在像平面上投影位置的精确计算方法。采用双目视觉系统对某一航空管件进行重构测量。试验结果表明,相较于现有方法,采用本文方法计算轴线投影位置后,管件测量的重复性精度与前者相当,而测量精度平均提高14.5%。说明本文方法对轴线投影位置计算正确,可有效提高弯管轴线视觉测量精度。     

基于三坐标测量机的线结构光快速高精度点云采集方法

利用集成在三坐标测量机上的线结构光测头，提出一种针对单个工件的点云采集方法，建立了线结构光和三坐标测量机的几何坐标系转化模型，将激光测头的二维测量数据统一到三坐标测量机机器的三轴坐标上，转换为三维数据，实现点云采集。通过解决运动状态下的三轴坐标位置锁存与数据传输间的迟滞关系，实现高效采集激光-光栅数据对，得以在连续触发模式下进行快速点云采集。     

基于3D Zernike矩的巡检器与空间站的相对导航算法

针对航天器相对导航问题,以空间站表面为"特殊地形",提出一种基于大型航天器表面巡检的相对导航算法。首先,运用巡检飞行器上的TOF （Time of Flight）相机测量空间站表面局部点云数据,以该点云数据为实时图,以空间站表面先验点云数据为基准图。然后,利用3D Zernike矩与三维地形间的一一对应关系,将三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。在此基础上求解实时图与匹配上的基准图间的相对位置、相对姿态,从而确定两航天器间的相对导航参数,并通过实验分析了匹配精度及速度的主要影响因素。最后,将该相对导航参数与惯性系统推算的相对导航参数在扩展卡尔曼滤波器的框架下实现信息融合,估计了巡检飞行器与空间站间的相对位置、相对姿态,实验结果表明,相对位置精度优于0.002 m,相对姿态精度优于0.1°。     

无人机制造外形气动偏差评估方法

气动外形对无人机起着至关重要的作用,有必要对其制造外形的气动偏差进行评估。利用数字摄影测量系统获得无人机制造外形的点云数据;以机头为参考点,将测量点云数据模型与理论模型的坐标系重合,对比重合度并统计无人机制造外形与理论外形的几何偏差分布;根据点云数据进行逆向建模,获得无人机制造外形的三维模型;对无人机理论外形进行CFD计算,与其风洞试验数据进行对比,通过调整网格及计算方法,得到与试验数据相吻合的CFD计算方法;以此方法计算得到无人机制造外形的气动数据,并与无人机的理论气动力进行对比。结果表明:此评估方法能够定量地评估外形制造偏差对无人机气动特性的影响。     

基于双目视觉的管路快速检测技术研究与实现

为了改变传统管路检测方法的弊端,实现管路的实时快速测量,在研究双目视觉技术的基础上提出了将视觉测量应用于管路系统检测中,实现管路模型三维重建工作。首先采用双目摄像机,对管路系统进行拍摄,得到多组管路图像,然后利用相机的标定确定相机的内外参数,通过经典的边缘提取方法提取图像中的边缘特征,采用曲线拟合的方法提取管路的中心线,通过管路中心线匹配算法,建立了左右图像的匹配关系,最后得到管路的几何参数并进行三维重建。实例验证了该方法可行、有效。     

基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案

为检测整机发动机管路是否满足最小间距的设计要求,提出了一种基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案,方案包含5个步骤:①从点云数据中划分出不同管路的数据;②基于管路点云数据的空间分布构造等间隔栅格,计算栅格中心点作为管路的趋势线数据;③在管路各趋势线数据点位置上构造垂直平面,将管路点云数据投影到最近的垂直平面上,获得各个垂直平面上呈圆弧状分布的投影点数据;④对各垂直平面上的投影点数据进行最小二乘圆拟合,得到拟合圆圆心及其半径值,将拟合圆圆心作为管路中心线数据;⑤采用遍历法计算两条管路中心线数据的最小间距,中心线最小间距分别减去两条管路的半径值则得到两条管路的表面最小间距。通过12条管路验证了方案的准确度。实验结果表明:管路最小间距偏差在-0.35~0.46mm之间,管路半径偏差在-0.08~0.22mm之间。该方案的实施有助于管路间距数字化检测的实现,且方案的计算结果具有较好的鲁棒性。      

大口径碳纤维复合材料天线反射器模具在位测量技术

针对碳纤维复合材料模具修形过程中的型面精度测量,研究一种基于机器人和激光跟踪三维测量系统的在位测量技术。通过测量轨迹规划、坐标系变换,关联在位测量系统中的各个单元,实现两个系统的运动-跟随-采样的连续动作,完成模具型面点云的自动高效采样。在此基础上,研究抛物面型面精度评价算法,实现实测点云和理论模型的最佳拟合,从而获得模具型面精度。结果表明:利用在位测量技术,测量效率大幅提高,型面精度的数值和图形结果能够辅助模具的高效修形。     

基于灰色理论的一种数据融合方法

在灰色关联分析的基础上,对斜关联度进行了修正,引出了点、斜修正关联度分析的概念.通过对影响目标属性识别的各种因素进行分析,结合战术思想利用灰色点、斜修正关联度分析及多目标优化方法建立了数据融合模型,提出了一种基于灰色理论的多传感器数据融合方法.计算多传感器测量数据的灰色关联矩阵,进行灰色优势分析,然后进行数据融合.此方法考虑了各传感器测量数据的精确度,而且删除掉了测量比较差或测量不到的数据.仿真结果表明,应用该方法可进一步提高多传感器的测量精度和可靠性,适用于多传感器的数据融合.     

基于Kinect三维重建的地下井室可视化方法研究

针对现有地下井室病害探测与维护方法的不足,提出了一种基于Kinect三维重建的地下井室可视化方法,以实现其三维可视化探测与维护.还提出了一种基于多项式曲面拟合的Kinect深度测量误差修正方法,利用联合双边滤波算法对深度图像数据进行预处理;结合SIFT特征匹配和改进的RANSAC算法获取相邻点云间的初始位姿,并利用基于邻域特征的ICP算法进一步实现不同视角点云的精确配准,从而获取全局一致的稠密三维点云.最后,在三维稠密点云的基础上进行曲面重建和纹理贴图,以实现地下井室真实三维重建.实验结果表明:所提方法可有效修正Kinect深度相机的深度测量误差,在0.5～4.5m的测距范围内,其三维重建精度可达2cm;在4.5～7m的测距范围内,精度也可以保持在4.5cm以内.所提重建方法可实现地下井室真实场景的三维可视化,为地下井室的探测和维护提供了技术支持.     

改良点云过滤技术在汽车冲压件逆向中的应用

点云数据一般是由非接触式三坐标测量系统获取,得到的结果需要进行点云过滤.由于一般扫描的点云数据量比较大,单是过滤点云就要化费大量的时间.为此利用点云数据过滤原理,并结合逆向工程设计软件Image ware与设计软件CATIA,改进了原来的过滤技术,缩短了逆向设计的时间,提高了工作的效率.