[发明专利]一种基于自适应条纹迭代的高反航发叶片三维点云获取方法

说明书

本发明提供一种基于自适应条纹迭代的高反航发叶片三维点云获取方法，包括步骤1，硬件安装：将偏振片安装在相机镜头上。步骤2，确定过曝区域，包括投射灰度值为255的白图，二值化图像，提取过曝区域边界信息。步骤3，结构光解码，包括多频外差算法获得被测物体的绝对相位图，相机‑投影仪相位映射。步骤4，生成自适应条纹，包括：建立非线性最小二乘模型，求解当前最佳灰度值，迭代求解过曝光区域最佳灰度值。步骤5，三维重建。本发明能够有效确定高反光部件点云缺失区域，有效解决航发叶片高反光区域三维重建困难的问题。

技术领域

本发明涉及叶片类高反光零件的单次三维点云获取，具体应用于高反航发叶片砂带自适应磨削。

背景技术

航发叶片的缺陷识别与磨削修复通常是用人工的方式,不仅效率低下、产品缺陷修复成功率低,而且人力成本较高、劳动强度大,航发叶片的磨削修复并不适合人工操作。叶片磨削区域、磨削范围主要与其复杂曲面有关,现有的测量方法主要有两大类：一是以三坐标测量机为代表的接触式测量，该测量方式精度较高，但非常耗时。二是以结构光为代表的非接触式测量，其精度较高，测量速度快，适合在线测量。但由于航发叶片的高反光特性，结构光测量的复杂曲面有部分点云数据缺失，导致无法进行航发叶片的在线自适应磨削修复。因此，关于航发叶片高反区域的重建将直接影响到叶片缺陷识别磨削的最终精度。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于自适应条纹迭代的高反航发叶片三维点云获取方法，其能够有效确定高反光部件点云缺失区域，有效解决航发叶片高反光区域三维重建困难的问题。

本发明的技术方案如下：

本发明所述的基于自适应条纹迭代的高反航发叶片三维点云获取方法，其包括如下步骤：

步骤1，硬件安装：将偏振片安装在相机镜头上。这样可以一定程度上降低高反光的影响，滤除无关噪声。以利于通过硬件辅助和高反光算法结合来解决航发叶片高反光区域三维重建困难的问题。

步骤2，确定过曝区域，包括：

步骤2.1，投射灰度值为255的白图；

步骤2.2，二值化图像：将图像Q(u，V)二值化，确定当前系统位姿下高反航发叶片的过曝区域，M(u，v)灰度值大于250标记为1，其余为0，记过曝区域为Q_c(u，v)，其计算如下：

步骤2.3，提取过曝区域边界信息，得到过曝区域的外边缘像素点集的坐标索引(u_c，v_c)和对应的灰度值g_c；

首先，标记连通域，根据二值图像进行连通域标记，对过曝区域进行编号，记其为Q₁，Q₂，Q₃+……Q_N，其中Q₁+Q₂+Q₃+…Q_N＝Q；

然后，提取过曝区域边界，根据不同的连通域，提取过曝区域的外边缘像素点集的坐标索引(u_c，v_c)和对应的灰度值g_c。

步骤3；结构光解码，包括：

步骤3.1，多频外差算法获得被测物体的绝对相位图；

具体是，计算机生成条纹周期为59、64、70的正弦条纹图像，竖直条纹和水平条纹各12幅共24幅，其公式如下：

，其中I_i(x，y)是第i幅光栅图像的光强，A是要生成的条纹图的背景光强，B是生成条纹图的调制光强，是点(u，v)处的相位主值，δ_i是第i幅图像的相移值，利用多频外差算法获得绝对相位图。