【摘 要】
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叶片是航空发动机的关键零件,其型面质量直接影响航空发动机性能和飞行安全。相比目前叶片检测广泛应用的三坐标测量,双目结构光测量具有数据密度高、易于自动化等优势,精度已达8μm,为叶片检测提供全新高效的技术手段。然而,在基于三维点云的航空叶片评价中二维截面测点精准计算困难、叶型轮廓匹配考虑因素单一、叶型特征参数提取复杂,已成为制约航空叶片精确检测的主要难题。为此,本文以高精度面结构光传感器采集的叶片三
【基金项目】
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国家自然科学基金（基础科学中心）:机器人化智能制造,课题编号:52188102； 国家自然科学基金（面上）:飞机蒙皮零件机器人铣削切边在位测量与数据处理,课题编号:52075203； 湖北省省重点研发计划:复杂零件在线自动化三维视觉检测技术与装备研发,课题编号:2020BAA025； 武汉市应用基
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叶片是航空发动机的关键零件,其型面质量直接影响航空发动机性能和飞行安全。相比目前叶片检测广泛应用的三坐标测量,双目结构光测量具有数据密度高、易于自动化等优势,精度已达8μm,为叶片检测提供全新高效的技术手段。然而,在基于三维点云的航空叶片评价中二维截面测点精准计算困难、叶型轮廓匹配考虑因素单一、叶型特征参数提取复杂,已成为制约航空叶片精确检测的主要难题。为此,本文以高精度面结构光传感器采集的叶片三维测点为研究对象,对叶片三维测点预处理、叶型轮廓匹配、叶型特征参数计算等方面开展深入研究,研究内容如下:（1）研究叶片三维测量点云中不同类型噪点的去除方法,提出基于六点迭代定位原理的稠密测点快速定位算法,建立基于kd-tree的叶型截面测点计算方法,解决了二维轮廓测点难以精准提取问题,实现了叶片三维点云快速稳定预处理。（2）定义叶型轮廓匹配的位姿（位置度、扭转角）约束条件,构建考虑轮廓度变公差的测点距离权值系数,建立综合考虑轮廓度、位置度和扭转角约束的多约束叶型轮廓匹配模型,提出基于简单约束有限内存拟牛顿法（L-BFGS-B）的多约束叶型轮廓匹配位姿求解方法,实现了叶型测量点云与理论点云的有效配准,解决了由于叶型形位误差在公差带边缘微小超差导致的航空叶片整体评价失真难题。（3）研究基于截面测点的叶型特征参数提取与计算方法,实现了叶型特征参数的快速精确计算;基于课题组i Point3D框架开发了具有自主知识产权的航空叶片自动检测软件i Point3D Blade,实现了基于三维点云的航空叶片自动精确评价。（4）搭建了GOM ATOS 5 Airfoil传感器的高精度双目结构光测量实验平台,完成了航空叶片三维测点预处理、叶型轮廓匹配、叶型特征参数提取与计算实验。实验结果表明,本文所提的叶片评价方法截面误检率相较现有方法降低5.6%。开发的i Point3D Blade软件已成功应用于中国航发某厂的叶片生产中。
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