[发明专利]一种航空多联叶片的型面分割方法、装置和系统

说明书

本发明公开了一种航空多联叶片的型面分割方法、装置和系统，属于航空叶片检测领域，所述方法包括：S1：构建航空多联叶片上测点对应的KD‑tree，遍历KD‑tree计算各个测点的距离密度；S2：按照距离密度和连通性将航空多联叶片上的所有测点划分为多个聚类，基于各个聚类的测点弦长确定出初始叶片型面；S3：删除每个初始叶片型面上的噪音点和溢出点得到目标叶片型面；S4：将按照高度平均值排序后的目标叶片型面进行每联截面分组得到目标叶片型面。上述方法依照先分层再分组的方式，删除了噪声点和溢出点得到多组目标叶片型面，每组目标叶片型面与理论叶型截面的一一对应关系，能够提高分割精度，为后续的匹配评价工作做准备。

技术领域

本发明属于航空叶片检测领域，更具体地，涉及一种航空多联叶片的型面分割方法、装置和系统。

背景技术

航空发动机作为世界公认的结构最复杂，技术门槛最高的工业产品，一直被誉为工业皇冠上的明珠，而航空叶片作为航空发动机的核心部件，其直接影响航空发动机的气动性能，因此对其进行精确的型面质量控制尤为重要。随着技术的发展，现有的航空叶片更多采用多联叶片的设计方式，而对于航空多联叶片型面分割中的问题尚缺乏合适的方法。

在多联叶片多型面测点的分割过程中，往往会由于溢出点、多联叶片型面测点与理论叶型关系不对应等现象，导致的分割精度低等问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种航空多联叶片的型面分割方法、装置和系统，由此解决多联叶片多型面测点的分割精度低的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种航空多联叶片的型面分割方法，包括：

S1：构建所述航空多联叶片上测点对应的KD-tree，遍历所述KD-tree计算各个所述测点的距离密度；

S2：按照所述距离密度和连通性将所述航空多联叶片上的所有测点划分为多个聚类，基于各个所述聚类的测点弦长确定出初始叶片型面；

S3：删除每个所述初始叶片型面上的噪音点和溢出点得到目标叶片型面；

S4：将按照高度平均值排序后的所述目标叶片型面进行每联截面分组，得到的每组所述目标叶片型面与理论叶型截面一一对应。

在其中一个实施例中，所述S1包括：

S1：基于分裂维度从测点集中选择分裂节点，根据所述分裂节点将所述测点集分割为两个子测点集，再分别对所述两个子测点集进行递归计算得到所述KD-tree；所述测点集为所述航空多联叶片上所有测点的集合；

S2：基于所述KD-tree查找每个所述测点对应的N个距离最近的点并获取对应的N个距离值；从所述N个距离值中确定出小于距离阈值的距离值个数以获取每个所述测点的距离密度。

在其中一个实施例中，所述S2包括：

针对任意测点P，从所述KD-tree中检索出距离小于距离阈值的多个测点{P₀,P₁,P₂,…,P_m}并标记为P密度可达，将P密度可达的测点作为一个聚类，从而将所有所述测点划分为多个聚类；

将包含的测点的个数超过阈值M的聚类视为待定型面聚类，计算各个所述待定型面聚类的测点弦长，将测点弦长大于弦长阈值的待定型面聚类视为所述初始叶片型面。

在其中一个实施例中，所述S3包括：

S31：利用RANSAC方法对每个所述初始叶片型面进行噪声点的识别和删除；