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.     

面向MR远程协同任务的实物虚拟化方法研究

混合现实（Mixed reality,MR）技术的飞速发展为装配场景中的远程协同任务带来了新的可能。作为MR协同系统的前置环节,实物虚拟化的主要任务是为用户浏览与交互提供可靠的模型支撑与虚实融合关系。现有方法无法同时兼顾装配零件细节高还原度、低虚拟化成本的目标。本文提出了一种基于模板匹配和点云配准原理的零件模型精密恢复方法,针对MR远程协同过程中的任务相关零件,首先通过基于背景差分与八叉树空间检索的背景点云分割以及基于超体素的前景粘连点云分割获得零件点云相关的先验信息来分割模板匹配感兴趣区域ROI,解决了原始LineMod算法抗遮挡性弱、模板比对效率低的问题,完成了对零件点云的识别匹配和位姿粗略估计;然后利用ICP算法进一步优化估计的位姿,求解相关零件在重建点云模型中的精确位姿;最后根据此位姿,用高精度的零件CAD模型替换3D重建点云场景中的零件重建点云模型,最终实现对共享MR协同场景的实物虚拟化。通过对复杂装配场景中的多种零件进行实物虚拟化试验,证明了本文方法能够准确识别零件点云,实现精确的实物虚拟化,在MR远程协同任务中具有重要的实用意义。     

基于飞行时间相机的非合作慢旋卫星稠密重建研究

针对非合作慢旋卫星的模型重建问题，提出基于飞行时间(time-of-flight, TOF)相机和同时定位与制图(simultaneous localization and mapping, SLAM)的稠密重建方法。基于预先检测与自适应阈值方法提高旋转提取与描述(oriented fast and rotated brief, ORB)的特征尺度适应性。利用运动度量方法选取关键帧。利用子模型拼接方法加快重建效率。利用仿真环境制作非合作慢旋卫星的数据集。仿真实验结果表明:该方法能够实现长时间稳定地工作，可在3 min内重建出卫星模型的稠密点云，点云密度大于5 000，重建误差小于5 cm。利用机械臂、卫星模型及光学暗室搭建半物理实验系统，表明算法的精度及抗噪声能力基本满足非合作目标感知的任务的需求。     

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。     

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。     

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...     

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.     

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.     

基于数字孪生的飞机总装生产线管控模式探索与实践

为持续提升飞机总装生产线运营绩效,促进业务模式变革,提出了一种基于数字孪生的飞机总装生产线管控新模式。首先,分析了飞机总装生产线从物理空间到信息空间的演变过程及生产线运行管控需求。其次,阐述了飞机总装生产线数字孪生组成,结合数字孪生五维模型,构建了总装生产线数字孪生模型。最后,基于3DMAX建立了虚拟模型,利用系统开发技术构建总装数字孪生系统,通过采集现场生产过程数据实现物理实体与虚拟空间的映射,初步探索了数字孪生技术在飞机总装生产线的应用。结果表明,基于数字孪生的飞机总装生产线管控模式对提高生产效率和质量具有重要作用。     

基于光切法测量的曲面重构技术

从实际应用出发,论述了光切法应用于曲面数据采样的原理及方法;对采样数据的预处理技术进行了简要总结,详细讨论了点云数据的精简,提出采用简化多边形来精简点云数据的方法;并说明在Geomagic环境下进行数据精简以及曲面重构技术的应用,证明了该方法的有效性.     

基于数字孪生的火箭框环拉弯回弹预测

针对火箭框环拉弯成形带来的回弹会严重影响框环一次成形的合格率以及航天产品的装配精度,提出基于数字孪生的火箭框环拉弯回弹预测方法。通过构建与框环实际生产流程相互匹配的孪生模型,建立起孪生模型与物理实体模型之间的通信关系,实现孪生模型和物理实体的相互映射,从而利用物理实体的数据不断修改孪生模型。孪生模型经过诊断、预测和评估后,可以将仿真结果输出到控制器对物理实体进行状态控制,从而实现孪生模型与物理实体的一致性。通过对框环加工成形进行实时指导,有效地减少了框环拉弯成形的回弹量,与传统的建模仿真相比,使用数字孪生技术具有设计周期短、产品精度高、可靠性高、生产成本低等优点。     

基于无序点云的叶片截面特征参数提取

针对提取航空发动机叶片截面特征参数的实用性要求,研究了基于无序点云数据的叶片截面特征参数提取方法.综合距离法和二分法的优点,采用基于矩形腐蚀法的距离-二分法对点云数据排序,基于最小包容区域直线和最小二乘圆拟合,提出了将整条叶片截面点云数据分割成前缘、后缘、叶盆和叶背4部分的自动分区方法,对特征参数提取方法做了研究并用VC++进行算法实现,使用UG/OpenGrip生成UG中叶片截面上的点云数据进行实验运算,计算精度达到10-4mm,表明在实际测量和参数提取中算法误差可以忽略.      

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.     

面向结构静力试验监测的高精度数字孪生方法

试验验证和数值仿真是评估结构强度的两种典型方法,然而基于离散传感器的试验验证方法难以保证结构应力监测覆盖度,数值仿真方法又因为对物理实体的简化和理想化处理而导致应力结果精度不足,如何综合利用两种强度评估方法的优势并进行数据融合以实现结构应力场监测是一个具有挑战性的问题。提出一种面向结构静力试验监测的数字孪生（DT-SSTM）方法,可获得高精度的结构静力试验数字孪生模型,以实现结构应力场的实时监测与强度评估。DT-SSTM方法包括离线、在线2个阶段。离线阶段,采用梯度提升树（GBDT）算法对仿真数据进行训练,建立预训练模型。在线阶段,基于集成学习理论,采用Stacking算法对试验数据响应值与预训练模型响应值之间的残差进行训练并建立残差模型。通过叠加预训练模型与残差模型实现多源数据融合,建立高精度的数字孪生模型。最后,开展了开口矩形壁板轴向拉伸试验来验证DT-SSTM方法的有效性。结果表明,DT-SSTM方法能够建立高精度的结构静力试验数字孪生模型,且相比同类数据融合方法具有更高的全局、局部预测精度以及融合效率,为结构应力场实时监测提供了一种新颖的解决方案。     

基于DEVS的柔性制造系统逻辑建模与PLC程序设计

针对柔性制造系统控制方案设计过程中逻辑复杂、调试周期长、调试成本高等问题,提出一种基于可试验数字孪生体的虚拟调试方法.该方法以分层的方式建立物理系统的孪生模型,基于离散事件系统规范的扩展形式构建设备层、单元层、系统层3层的逻辑模型,通过仿真对逻辑模型进行重复验证与修改.建立了逻辑模型到PLC程序的映射规则,实现了PLC...     

基于机载单天线雷达一维距离数据的地表三维信息优化重建方法

陆地的刚体表面在机载雷达的任意相对运动下具有几何不变性,基于此约束可利用雷达距离像中提取出的地面多个强散射点的一维距离数据,重建出地表的三维信息以及载机未知的运动轨迹.鉴于现有基于雷达远场假设的重建方法无法适用于具有较大近场误差的地面目标重建的问题,提出一种基于雷达近场几何模型的优化重建方法,采用非线性优化方法实现了对...     

基于点云融合的管路精确测量方法

为了提高航空发动机管路测量的精度,提出一种基于点云融合的管路模型精确测量方法。利用机器视觉原理从多张图片中得到全局点坐标,作为三维结构光测量过程中的定位点,获得点分布密度基本均匀的点云数据,最后利用点云融合技术得到管路三维数字化模型。测量试验表明,该方法的测量值与标准值最大绝对偏差为0.16mm,可以有效提高管路测量的精度。     

ICP算法在叶型点云数据配准中的应用

针对叶片截面型线测量点云数据与理论点云数据的配准问题,研究了将ICP算法应用于叶型点云数据配准的方法。首先概述了叶型测量数据与理论数据的匹配问题;然后阐述了基于ICP算法的叶型点云数据配准方法,并在MATLAB平台进行了配准实现;最后给出了配准实例,并将配准结果与点云处理软件CloudCompare的匹配结果进行了对比,验证了该方法的准确性。     

基于数字孪生的飞机起落架健康管理技术

针对飞机起落架系统，传统健康管理方式存在知识不完备、数据不平衡和模型固化等问题，开展了数字孪生驱动的健康管理技术研究，提出以自更新模型为基础实现故障诊断与预测的数字孪生健康管理框架。从起落架系统物理和行为2个维度建立孪生模型来实现真实系统的数字映射，依托强化学习算法实现数字孪生模型参数的更新，确保孪生模型实时跟踪和反映实体健康状态，并以此为基础设计基于事件的故障诊断和基于粒子滤波的故障预测方案。以起落架收放系统为例完成实验验证，与传统方法相比，本文方法在实时性、准确性和鲁棒性方面表现更优。     

基于数字孪生技术的准确度检测平台开发及应用

面向飞机结构件高精密和智能化准确度检测的需求,采用数字孪生方法及关键技术,以Unity 3D作为平台开发环境,通过搭建数字化模型,结合传感技术和物联网技术,开发了基于数字孪生技术的飞机结构件准确度检测平台,即DT-MEAS数字孪生平台.为数字孪生技术在航空制造业的应用提供了新的模式与方法.