[发明专利]一种三维点云的剔除方法、装置及检测系统

说明书

本发明实施例公开了一种三维点云的剔除方法、装置及检测系统；该方法可以包括：根据线性采集的三维点云数据，按照加工工件表面俯视图所在平面中与线性采集方向垂直方向进行数据切片，获得多个切片数据组；针对每个切片数据组，构造分割标准向量，并根据所述分割标准向量从每个切片数据组中筛选获得初筛后的气膜孔孔壁点云数据；根据所述初筛后的孔壁点云数据进行圆柱拟合，获得气膜孔的初始轴线；根据所述初始轴线计算旋转矩阵；利用所述旋转矩阵将所述初筛后的孔壁点云数据进行坐标变换，并筛选气膜孔孔口点云数据；从所述初筛后的孔壁点云数据中剔除与所述气膜孔孔口点云数据在设定的距离阈值内的点云数据，以获得最终的气膜孔孔壁点云数据。

技术领域

本发明实施例涉及微小孔加工检测技术，尤其涉及一种三维点云的剔除方法、装置及检测系统。

背景技术

在精密加工过程中，需要在三维曲面的工件表面加工多个微小孔，举例来说，以航空发动机的涡轮叶片为例，如图1所示，为了提高在高机械负载状况下的可靠性，通常会在涡轮叶片表面加工出多个气膜孔，气膜孔的孔径大多在1毫米以内，且轴线方向、位置分布、几何形状等都具有严格的精度要求。

为了满足精度要求，通常会采用通过采集叶片的三维点云数据进行检测，可以理解地，采集到的空间三维点云除了包括微孔或气膜孔孔壁区域的点云数据之外，还会包括叶片表面区域的点云数据，在利用点云数据进行检测过程中，需要将叶片表面区域的点云数据从采集到的点云数据中剔除，仅利用剔除后所获取到的孔壁区域的点云数据对微孔或气膜孔的加工精度进行检测，也就是说，微孔或气膜孔点云数据的获取精度，直接决定了对气膜孔进行检测的精度。

基于此，目前常规使用的一种点云剔除方案，根据点云中的Z轴坐标最高点，提取叶片表面所在平面，接着剔除该平面上所有的点云，剩余的即为气膜孔的孔壁点云，值得注意的是，叶片表面通常并非是平面，而是曲面，因此，该方案对于表面曲率较大的叶片不适用，这是因为在实施过程中会在曲率较大时剔除大量的孔壁点云数据，从而降低点云的剔除精度。常规使用的另一种点云剔除方案则是使用随机采样一致(RANSAC，RAndom SAmpleConsensus)算法剔除加工平面的所有点再进行圆柱拟合，由于该算法对于处理前期的数据要求不高，因此最终拟合的孔径误差较大。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种三维点云的剔除方法、装置及检测系统；能够在加工工件表面曲率较大时，提高剔除点云数据的精度，进而提升后续检测过程中气膜孔圆柱拟合的精度。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种三维点云的剔除方法，所述方法包括：

根据线性采集的三维点云数据，按照加工工件表面俯视图所在平面中与线性采集方向垂直方向进行数据切片，获得多个切片数据组；

针对每个切片数据组，构造分割标准向量，并根据所述分割标准向量从每个切片数据组中筛选获得初筛后的气膜孔孔壁点云数据；

根据所述初筛后的孔壁点云数据进行圆柱拟合，获得气膜孔的初始轴线；

根据所述初始轴线计算旋转矩阵，其中，所述旋转矩阵用于表示将所述初始轴线进行旋转并使得与所述加工工件表面俯视图所在平面的垂直轴平行；

利用所述旋转矩阵将所述初筛后的孔壁点云数据进行坐标变换，并筛选气膜孔孔口点云数据；

从所述初筛后的孔壁点云数据中剔除与所述气膜孔孔口点云数据在设定的距离阈值内的点云数据，以获得最终的气膜孔孔壁点云数据。

第二方面，本发明实施例提供了一种三维点云的剔除装置，所述装置包括：切片部分、初筛部分、拟合部分、旋转部分、坐标变换部分、剔除部分；其中，

所述切片部分，经配置为根据线性采集的三维点云数据，按照加工工件表面俯视图所在平面中与线性采集方向垂直方向进行数据切片，获得多个切片数据组；