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叶片具有结构复杂、自由曲面多等特点。为解决叶片密集测量数据与其CAD模型的预配准定位问题,提出六点优化定位算法进行预配准。结合六点定位原理与预配准分析技术,在榫头基准面上建立原始坐标系,对六点的主次方向进行定位误差分析配准运算,减小每个测点的误差,使CAD模型与理论模型达到吻合状态,最后完成6个自由度的点分布,得到最终的叶片模型预配准控制点集。避免了ICP算法对大量点云数据处理的繁琐计算,实现了批量叶片在六点优化定位后的密集测点优化预配准,且定位精度均在0.02 mm左右。六点优化定位与典型六点定位进行配准结果对比分析表明,叶片六点优化定位算法预配准精度均在0.02 mm左右,满足叶片模型预配准精度要求。 相似文献
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考虑弯扭变形的叶片模型配准方法 总被引:1,自引:1,他引:1
叶片测量数据与其CAD模型的配准定位是叶片几何形状分析的关键步骤。针对涡轮叶片的弯扭变形对叶片模型配准定位的不利影响,提出一种考虑弯扭变形的叶片模型配准方法,以提高叶片模型配准的可靠性与鲁棒性。在迭代最近点算法的目标函数中引入预变换函数,建立考虑弯扭变形的叶片模型配准目标函数。对叶片模型做切片化处理,进行弯扭变形分析生成叶片弯扭变形曲线,使用叶片弯扭变形曲线指导叶片测量数据配准。使用仿真生成带弯扭变形的叶片数据与通过坐标测量机获取的叶片实测数据对配准方法进行了验证。结果表明,所讨论方法能提高模型配准的可靠性,避免弯扭变形可能导致的叶片模型配准失败。 相似文献
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为提供测量效率及精度,提出了一种基于多源数据融合的测量数据修正方法。首先分别利用低精度高效率设备和高精度低效率设备对同一构件进行测量获得高密测量点云和稀疏基准点云,此后基于本文所提定位块定位方法对两组数据进行配准,然后依据测量点云与基准点云间构建误差矩阵,继而对高密测量点云进行修正以提高测量精度。实验结果表明,该方法可将测量数据的误差由3.374mm减小到0.517mm。 相似文献
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在基于先验地图的激光雷达室内导航方案中,通常采用点云配准的方法进行无人设备位姿初始化。在结构化场景下,传统配准算法特征鲁棒性较差,导致点云配准的误差较大且易陷入局部最优。针对该问题,提出了一种基于多平面空间模型的点云快速配准方法。首先该方法利用特征直方图的思想对空间点云进行快速粗聚类,根据平面一致性将粗聚类后的点集进行合并形成面特征,从而对密闭空间进行平面模型化表示。随后通过空间平面排序实现了面特征的快速关联,并利用线性匹配方法实现了两帧点云的精确配准,从而解算出机体在先验地图中的相对位姿。最后通过Gazebo搭建的仿真环境与室内结构化模拟环境对算法进行了验证。结果表明,在大型结构化场景下,算法具有更好的适应性以及更高的计算效率,能够快速为无人系统提供精准的地图初始位姿。 相似文献
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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. 相似文献
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《航空精密制造技术》2014,(1)
针对航空发动机叶片型面自动检测的难题,建立了以激光测头为核心的五轴非接触测量系统。通过合理的测量规划对叶片进行多角度、多截面自动扫描测量,得到其表面测量点及冗余点。进而将点邻域曲率特征引入到点云配准算法中,自动优化初始冗余点点集,应用ICP点云配准算法对多角度测量点进行拼接处理,最终得到叶片型面点云。 相似文献
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针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题,提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征,从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上,使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后,通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明,该方法的配准成功率达到92.5%,配准精度达到0.0434m,配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%,实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。 相似文献
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为解决卫星失锁条件下车辆的高精度、高可靠性定位问题,结合惯性导航、运动约束、地磁
匹配、激光点云匹配方法的优势,提出了一种基于图优化的惯性/地磁/激光雷达复合定位方案。
首先,采用因子图优化算法,实现惯导预积分信息、运动约束信息、地磁匹配信息、激光雷达点云匹
配信息的异步多源信息融合。然后,在点云匹配失效时,惯性/运动约束/地磁可以实现精度保持,
为点云匹配提供持续可用的先验信息,以避免点云匹配一旦失效后由于先验位姿发散再难匹配的
问题。最后,搭建试验平台完成跑车试验。试验结果表明,该方案可以实现车辆的高精度、高可靠
性定位,点云匹配有效定位精度为1.24m(max),均方根为0.48m,在因点云地图缺失而造成匹配
失效时,惯性/运动约束/地磁可实现定位精度保持在10.29m(max)。 相似文献
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医学图像配准是寻找使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上一致的过程,对于医学临床科研、诊断等方面具有非常重要的意义。基于互信息的配准方法是目前医学图像配准中无创、自动化程度高且配准精度很高的一种方法,已被广泛应用。但是由于插值赝像导致在其目标函数中存在幅值振荡现象,使用局部最优化搜索有时会终止于局部极值,得到错误的配准参数。提出针对互信息配准方法的特点,使用改进微粒群全局搜索算法,调节该算法的参数以适应不同搜索阶段,保证了最优化搜索的准确性,提高了基于互信息方法配准的成功率。 相似文献
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航空发动机叶片缺陷孔洞的几何形状复杂、位置分布散乱且曲率变化明显,使用单一判定准则难以完整地提取其边界特征点。为实现叶片缺陷孔洞边界的精准提取和孔洞边界线的平滑拟合,提出了一种基于双判定准则的航空发动机叶片缺陷孔洞边界特征点的提取算法。该算法采用K–Dimension tree(K–D树)建立点云的空间拓扑结构,以采样点及其K邻域点为参考依据构建拟合平面,将采样点的空间坐标转化为平面坐标。通过融合采样点的法向夹角判定准则与邻域场力矢量和判定准则,采用加权的方式获得采样点的特征值与判别阈值作为边界特征点的判定依据。通过两组试验验证了该算法的有效性和准确性,试验结果表明,该方法可有效提取复杂缺陷孔洞模型的边界特征点。 相似文献