[发明专利]一种由粗到精的叶片型面多视场数据配准方法

说明书

本发明属于叶片检测技术领域，本发明公开了一种由粗到精的叶片型面多视场数据配准方法，包括如下步骤：步骤100，叶片三维轮廓数据的获取；步骤200，采用叶片基准面轮廓数据对原始扫描数据进行位置矫正；步骤300，粗配准：采用位置矫正后的根据基准面几何尺寸约束计算各视场扫描数据基于视场1数据坐标系下的偏移量，实现多视场数据粗配准；步骤400，精配准：提取出相邻视场间重叠区域数据，将多个重叠区域数据置于全局约束框架下进行精确配准与对齐，以实现叶片三维型面的高精度重构。本发明在不提高检测系统设备成本的前提下，有效的提高了重构精度与通用性，显示出了良好应用前景。

技术领域

本发明涉及叶片检测技术领域，具体涉及一种由粗到精的叶片型面多视场数据配准方法。

背景技术

叶片是航空发动机、燃机、汽轮机等设备的核心零部件之一，其型面的精度会直接影响到整个设备的工作性能和使用寿命。近年来，光学非接触式测量方法由于其良好的检测效率和灵活性，受到了广泛关注，并在叶片型面重构方面展现出了良好的应用前景。然而，受光学测量视野范围限制，通常需要在多个视场下对叶片型面进行多次扫描，并将这些扫描数据进行拼接与配准以恢复完整的叶片型面信息。多视场扫描数据配准是重构过程中的关键步骤之一，其准确性直接影响整个叶片型面的重构和检测可靠性。然而，目前的大多数方法直接利用检测系统在每个视场下的定位信息或引入标定物对扫描数据进行配准。这些方法容易受到检测设备运动精度和标定物误差的影响，从而降低配准和重构的可靠性。

专利号CN202011134900.7在中国发明专利公布了一种基于叶片局部前缘曲线特征标定转动中心的方法，该方法利用转动前后两次叶片局部前缘曲线特征求解出转动中心，实现转动中心坐标标定，从而完成二维型面扫描数据的粗配准，该方法虽然有效避免了现有方法中需要引入标定物如矩形块、标定球等标定转动中心时的累计误差，但同时也容易受到检测系统的几何与运动精度等多因素的影响，且仅适用于前缘轮廓的曲率半径较小的叶片和数据较少的二维轮廓数据粗配。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种由粗到精的叶片型面多视场数据配准方法，该方法首先利用叶片基准面几何尺寸约束来实现多视场扫描数据粗配准，避免求解转动中心减少计算复杂度，再提取出相邻视场间重叠区域数据，将多个重叠区域数据置于全局约束框架下进行精确配准与对齐，以实现叶片三维型面的高精度重构。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种由粗到精的叶片型面多视场数据配准方法，包括如下步骤：

步骤100，叶片三维轮廓数据的获取：调整线结构光传感器的位姿，使线结构光传感器的激光面与基准面A和基准面B同时相交，此时为视场1，线结构光传感器以Z轴为扫描方向前进对叶片轮廓进行扫描，线结构光传感器采集的扫描数据包括叶片轮廓数据W₁、基准面A的轮廓数据A₁和基准面B的轮廓数据B₁；视场1轮廓数据扫描完成后调整线结构光传感器回到初始位置，转动转台使线结构光传感器的激光面同时与基准面A和基准面D相交，转动角度θ=90°，此时为视场2，并再以Z轴为扫描方向前进对叶片轮廓进行扫描，线结构光传感器采集的扫描数据包括叶片轮廓数据W₂、基准面A的轮廓数据A₂和基准面D的轮廓数据D₁；重复操作，获取的视场3的扫描数据包括叶片轮廓数据W₃、基准面D的轮廓数据D₂和基准面C的轮廓数据C₁、以及获取的视场4的扫描数据包括叶片轮廓数据W₄、基准面C的轮廓数据C₂和基准面B的轮廓数据B₂；

步骤200，扫描数据位置矫正：采用叶片基准面轮廓数据对原始扫描数据进行位置矫正；