[发明专利]碳纤维复合材料铆钉孔尺寸检测系统及方法

说明书

本发明公开了一种碳纤维复合材料铆钉孔尺寸检测系统及方法，其特点是采用线激光扫描铆钉孔轮廓的深度信息，利用深度卷积神经网络算法和投影法，分别获取单铆钉孔和圆柱孔的图像，简化边缘提取的复杂性；利用分区的思想，采用了Canny算法和亚像素边缘提取算法，较精确提取圆柱孔和圆锥面大孔的直径尺寸；通过两步法求解锥面点云数据的拟合参数，实现铆钉孔的锥面角度信息，保证锥角角度的准确性；利用三维显示技术，显示铆钉孔扫描立体图像，方便尺寸信息的直观观察。本发明提出的方法具有扫描速度快，边缘检测的难度低，尺寸检测精度高等优点。

技术领域

本发明涉及智能尺寸检测领域，具体地说，是一种利用线激光动态扫描铆钉孔零件的轮廓信息获取铆钉孔尺寸的方法。

背景技术

碳纤维复合材料是由碳元素组成的一种特种纤维，具有稳定价态和耐强酸、耐强碱的优异化学性质以及耐高温、耐摩擦、导电和导热的物理性质，是一种力学性能优异的新材料。它的比重不足钢的四分之一，抗拉强度和抗拉弹性模量也是高于钢。适合恶劣环境和气候变化的条件下使用，可提高构件的承载能力、抗震性能和耐久性能。碳纤维材料广泛用于各类工民建筑、体育器材、工业及宇航领域。特别是在飞机的机身、机翼、垂尾和平尾等部位大量采用碳纤维复合材料。飞机的机身、机翼结构以数十米计，内部结构复杂，不能整体成型，数万件不同材质的零部件主要使用铆接方式拼成飞机的主结构。铆接方式的连接强度比较稳定可高，是一种高效并能加强结构稳定性的连接方式，广泛用于汽车、船舶、飞机、机械、电器等产业上。飞机外表为有效降低飞机阻力，主要采用埋头铆钉，能够减少3％的飞行阻力。每架飞机所使用的铆钉数量从数十万到上百万颗。因此，铆钉和铆钉孔结构是飞机制造工业中极为关键的一环，加工过程中对于铆接附近结构的尺寸和公差有严格的要求，对铆接的质量和连接性能具有重要的影响。

经对现有技术的文献检索发现，学位论文“冠状铆钉图像检测技术研究与实现”提出了图像处理的数学形态学、局部直方图均衡化，全局阈值分割法对边界进行提取，在此基础上研究铆钉结构尺寸的检测方法。该论文采用CCD镜头测铆钉尺寸，铆钉结构尺寸的一致性非常重要，否则会造成飞机表面蒙皮的凸起和凹陷缺陷。铆接结构的装配质量，不仅取决于铆钉尺寸还取决于铆钉孔的尺寸，孔的同轴度、锪平锥度等尺寸对铆钉的装配质量都会有重要的影响。高分辨率的灰度CCD所拍摄的图像，对物体的形状，灰度等级具有较高的区分度。然而，对于碳纤维表面，所获得的包含网格形式，导致图像的边缘检测的难度d。此外，单目CCD拍摄的图片是不包含深度信息，很难测量内孔的表面深度信息。

近年来，深度学习特别是深度卷积神经网络技术的发展为自动提取图像特征成为可能。本文在现有技术基础上，提出了采用线激光扫描碳纤维复合材料铆钉孔轮廓，利用深度卷积神经网络算法、投影法和Canny算法实现圆边缘信息的提取，计算相应直径尺寸和同轴度，通过求解锥面的点云数据进行拟合的目标方程，获得锥面的角度数据，实现对测量碳纤维复合材料上铆钉孔的尺寸的检测，并根据采集的深度信息，以三维方式展现各孔尺寸信息。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足而提供一种碳纤维复合材料铆钉孔尺寸检测系统及方法，将线激光扫描的轮廓数据转换成灰度图像，利用深度卷积神经网络和投影法分别定位单幅铆钉孔图像以及圆柱面孔图像位置；Canny算法和亚像素边缘检测算法获取铆钉孔图像的边缘信息，通过对边缘像素点的位置信息实现铆钉孔的直径尺寸和同轴度的检测，通过两步法求解点锥面云数据的拟合参数，实现铆钉孔的锥面角度信息，最后利用三维显示技术可视化铆钉孔几何信息。