CN107702651A - 基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法 - Google Patents

Abstract

基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法，实现测量坐标系与被测叶片模型坐标系的精确统一，为实现截面线测量的数据分析和测量路径规划提供条件。采用的方法是，通过测距传感器进行测量获得截面线数据，采用三次B样条插值拟合曲线和放样曲面。求取重建曲面和被测叶片模型上对应曲面的主方向，进行初步配准，然后建立基于传感器信噪比的优化模型，优化得到最终结果。本发明的有益效果是：解决了四轴测量系统配准过程繁琐、自动化程度低和测量不稳定的问题。充分利用了点激光测距传感器能够直接测量强反光表面的特性，实现了复杂曲面叶片的高精度、快速测量。

Description

基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标 系的配准方法

基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法

技术领域 本发明属于精密测量领域，具体涉及一种基于激光测距的四轴测量系统坐标系与被测复杂曲面叶片模型坐标系的配准方法。特别是用于航空发动机、燃气轮机叶片等复杂型面零件的精密测量与检测过程中的坐标系的配准方法。

技术背景

叶片是航空发动机、燃气轮机和汽轮机等透平机械的核心零件，叶片的加工制造质量直接决定着这些高端装备的能量转换效率、运行安全和使用寿命。为了确保其安全可靠地工作，必须严格控制叶片的几何尺寸和公差。叶片一般具有以下四个特点：（1）形状结构复杂，叶片通常有变截面、变弦长和变扭角的特点，而且前后缘半径尺寸微小，对发动机性能影响大，主要影响发动机的机动性；（2）制造精度要求高，叶片最小的进排气边直径达到了0.1mm，一些航空叶片的制造精度要求达到0.01mm；（3）特征尺寸多，一个普通的叶片，其叶型涉及上百个尺寸，尺寸与尺寸之间又相互关联和影响；（4）数量庞大，一台涡扇发动机叶片有1000-2000片，一台中型燃气轮机中多达4000个叶片。叶片的加工制造难度极大，据统计，发动机的工作量30%来自叶片的加工制造。因此为保证叶片质量，叶片的型面参数的测量与检测，必须同时满足精度高、速度快和数据完整三个重要条件。

现有技术中，叶片的测量方法主要有样板法、三坐标法和光学测量法。

样板法唯一具有的优势就是简单易用，但是缺点是十分明显的：如测量精度差、劳动强度很大、需定期检修和维护成本高等缺点。

三坐标法在测量非复杂曲面零件时精度很高，但是在复杂曲面测量过程中无法避免测头半径补偿产生的余弦误差；无法准确测量叶型前后缘；只能进行特定截面、特定点的检测。

光学测量法是唯一可以满足精度高、速度快和数据完整三个条件的有效方法。

基于激光测距传感器的四轴叶片测量系统可以实现叶片快速精密扫描测量与截面线检测。该方法基于点激光干涉原理，具有精度高、速度快、可以直接扫描测量强反光表面，但是这种方法唯一不足是：测量距离和景深都有一定的限制，要想获得高精度数据测量距离和景深必须在有效的范围内。所以在测量复杂曲面时必须进行坐标系配准（精确的对叶片模型坐标系和测量系统坐标系进行统一）。现有技术中，应用的配准方法主要有基于高精度夹具的方法、传统的3-2-1六点法和基于零件几何特征的方法。

目前叶片制造厂最常用的方法是制造高精度夹具来辅助坐标系配准，该方法制造夹具困难、生产维护成本高和受工人水平影响大。

3-2-1六点法是采用三坐标检测叶片中常用的配准方法，该方法对于操作者要求很高、速度慢和不能实现自动化等缺点。

基于几何特征的配准方法是实现自动化配准的最有前景的方法，但是要求被测量零件具有边、角等有效特征。叶片多为无明显特征的自由曲面，该方法经常出现失效的可能。

综上，针对基于激光测距传感器的四轴叶片测量系统发明一种稳定高精度的自动配准方法对于快速精密实现复杂曲面叶片的测量与检测，为后续叶片的逆向设计、全尺寸点云数据获取和截面线快速检测将是十分有意义的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于激光测距传感器的四轴测量系统的坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法，实现被测叶片型面完整点云数据的准确获取和截面线的精密检测。

该方法具有精度高、稳定和可实现自动化等特点。

本发明实现发明目的采用的技术方案包括如下步

该方法由以下步骤实现：

步骤1.将被测叶片置于测量系统的工作台上，测距传感器获取被测叶片需要测量曲面内上部、中部和下部的三条截面线点上的点云数据，依据采集到需要测量曲面内的三条截面线点上的点云数据，分别进行三条曲线拟合；

步骤2.基于步骤1拟合的三条曲线进行放样曲面重建；

步骤3.采用主成分分析方法求取步骤2重构曲面和被测叶片模型上对应的曲面的主方向，并进行测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系初步匹配, 完成坐标系的初步配准；

步骤4.基于上述步骤3的初步配准结果，对被测叶片需要测量曲面进行规划区域自动扫描，获取被测叶片需要测量曲面内密集的的点云数据，用于后续的精确配准优化；

步骤5.构建基于测距传感器的信噪比优化模型，对步骤4获取的被测叶片需要测量曲面内信噪比值大于70%的点云数据，进行迭代计算获得最优的配准结果。

本发明的有益效果是：解决了四轴测量系统配准过程繁琐、自动化程度低和不稳定的问题。充分利用了点激光测距传感器能够直接测量强反光表面的特性，实现了复杂曲面叶片的高精度、快速测量。

下面结合附图对本发明进行详细描述。

附图说明

附图1为本发明流程图。

附图2为本发明测距传感器与被测叶片位置关系示意图。

附图3为本发明坐标系初步配准流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明的坐标系配准方法具体流程如图1所示，包括如下步骤：

步骤1.将被测叶片置于测量系统的工作台上，测距传感器获取被测叶片需要测量曲面内上部、中部和下部的三条截面线点上的点云数据，依据采集到需要测量曲面内的三条截面线点上的点云数据，分别进行三条曲线拟合。

扫描获取被测叶片需要测量曲面内上部、中部和下部的的三条截面线点云数据，采集过程中特别要注意三条截面数据点覆盖叶片型面区域要尽可能的大。

拟合获取的三条截面曲线为下一步曲面重建提供条件。

利用获取一组测量点数据，拟合出被测叶片该扫描截面曲线是采用了三次B-spline样条插值拟合方法，数学表达式如下：

式中为控制顶点，为B样条的次数，这里选为3，为标准B样条基函数，参数构成的参数集。具体的求解过程是通过采集得到的一系列坐标点构造B样条的控制点方程组，利用克劳特三角分解（LU分解）求解控制点，然后带入上述公式，求出整条B样条曲线。

采用了三次B-spline曲线拟合方法的优点在于：本实施例中的需要通过测量获得的点数据求一条连接所有已知采样点的曲线, 并且保证曲线是光滑和曲率连续。三次B样条在分段连接处可以达到2 阶的导数连续, 从而满足连接光滑且曲率一致，而且该方法计算效率和拟合精度都比其他方法要高。

步骤2.基于步骤1拟合的三条曲线进行放样曲面重建。

该步骤中的曲面采用放样曲面进行曲面重建，在本步骤中采用的B样条曲面放样数学表达式如下：

这里个控制点用来构造3D控制网格，和是在和方向分别具有和阶的标准的B样条基函数。所有通过步骤（2）插值拟合获得的截面曲线是B样条曲面的方向等参数曲线，而方向参数通过计算第条曲线的个参数的平均值得到。

步骤3.采用主成分分析方法求取步骤2重构曲面和被测叶片模型上对应的曲面的主方向，并进行测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系初步匹配, 完成坐标系的初步配准。

采用主成分分析方法求取该步骤中，重构曲面和被测叶片模型上对应的曲面的主方向，并进行初步匹配，求取主方向与匹配流程如图3所示。

步骤4.基于上述步骤3的初步配准结果，对被测叶片需要测量曲面进行规划区域自动扫描，获取被测叶片需要测量曲面内密集的的点云数据，用于后续的精确配准优化。

基于初步配准结果，规划扫描测量路径，进一步获取需要测量曲面内足够的点云数据，用于后续优化计算。

该四轴测量系统的测量最佳距离为44mm，景深8mm，最佳距离±景深范围，等于测距传感器有效测量范围，也就是保证测量精度的有效测量距离，本实施例的有效测量范围为36~52mm。

在完成初步配准后的结果完全可以满足下一步测量规划的需要。

完成初步配准后就可以进行扫描路径规划，根据规划的路径对被测叶片进行全尺寸扫描测量。如果测量的目的是进行叶片的截面线测量，可以根据叶片型面的复杂程度来进一步规划测量获取更多的点云数据，该步测量的目的就是为了进一步优化配准结果提供足够的数据。

步骤5.构建基于测距传感器的信噪比优化模型，对步骤4获取的被测叶片需要测量曲面内信噪比值大于70%的点云数据，进行迭代计算获得最优的配准结果。

以测距传感器的信噪比为权重进行优化计算，获得最优的配准结果。本实施例中采用的测距传感器带有信噪比（signal-to- noise ratio，简写成SNR）设定功能，该值是反应干涉条纹图像质量的量。100％的SNR意味着所有接收到的激光束产生完全相同的条纹图案，图像质量最好，在这时获得的测量精度也是最高的。这个SNR在实际的测量过程中是无法达到100%，测量系统中每个测量点都相应的有一个SNR值，SNR值大的点精度也就高，一般情况下要求该值要达到70%。基于以上原理考虑，本实施例以传感器的信噪比为权重的优化目标函数如下：

这里面，是参与优化计算的点云与CAD模型的对应点数量，是测量得到的带有信噪比的与对应最近点，为旋转矩阵，为平移向量。对这个目标函数可以采用公知的单位四元素法和奇异值分解法来求解最优的变换参数。

本发明的有益之处：

由于采用测距传感器，要保证复杂曲面叶片表面测量数据的精度必须保证测量的每一点都在有效的景深范围内，这对于复杂曲面来说是致命的缺点。为满足叶片高精度的测量需求，一般需要依据数字模型对测量过程进行路径规划，这个过程就需要对测量坐标系和数模坐标系进行配准。由于自由曲面没有明显的特征，配准过程繁琐、耗时和不稳定，特别是某些方法应用到基于四轴测距传感器的叶片测量系统中时无法获得用于前期进行配准的数据。应用本发明的基于测距传感器的四轴叶片测量系统坐标系配准方法，可有效解决复杂曲面测量过程中配准过程繁琐、耗时和不稳定问题，实现了叶片测量的自动化配准。

本发明实施例中，采集三条待拟合的点云数据的方法步骤是：

步骤1.将被测叶片置于测量系统的工作台上，调整被测叶片与测距传感器的距离及方向，使被测叶片的全部测量点全部在测距传感器的测量范围内,设置测距传感器的测量景深方向与测量系统的Z轴方向相同；

步骤2. 测距传感器在Z轴坐标值恒定的状态下，确定测量起始点和终止点，测距传感器起始点至终止点沿水平X轴方向线性进行扫描测量，获取一组测量起始点与终止点连线Z轴坐标距离在测距传感器有效测量范围内的测量点数据；

步骤3.利用步骤2获取一组测量点数据中，拟合出被测叶片该扫描截面曲线；

步骤4. 测量系统将步骤3拟合出被测叶片该扫描截面曲线作为测量路径，对被测叶片该扫描截面进行扫描测量，获取一组扫描测量点数据；

步骤5.对步骤4获取一组扫描测量点数据中，每个扫描测量点数的数据进行判断，当所有扫描测量点数据中的Z轴坐标值全部在测距传感器有效测量（最佳距离±景深范围）范围内，本次扫描测量结束，保留测量数据，则进行步骤7，当扫描测量点数据中的Z轴坐标值有超出传感器有效测量范围的描测量点，则进行步骤6；

步骤6. 当扫描测量点数据中的Z轴坐标值有超出传感器有效测量范围的描测量点时，重复步骤3，利用步骤4获取一组测量点数据，重新拟合出被测叶片该扫描截面曲线，按本步骤拟合出被测叶片该扫描截面曲线重复步骤4和步骤5；

步骤7. 步骤5判断当所有扫描测量点数据中的Z轴坐标值全部在传感器有效测量范围内，进行进行曲线拟合。

本发明实施例中，采集三条待拟合的点云数据的方法步骤是：搜索扫描算法，由以下步骤实现：

步骤1.在调整好传感器和叶片的相对位置关系后，以固定的采样间距采集2个点；

步骤2.根据步骤1采集2个点之间的距离差，在测量的Z方向自动调整传感器与被测叶片之间的距离；

定义：

待测量点集为

测量点集对应的Z坐标值为

为传感器的最佳测量距离；

计算公式如下：

首先调整好测量系统传感器与叶片的相对位置关系，调整示意图如图2所示，测量传感器光束方向尽量与叶片的弦线垂直。

该步骤中采取的是搜索扫描算法，具体过程为：在调整好传感器和叶片的相对位置关系后，以固定的采样间距采集2个点，根据这两个点之间的距离差，在测量的Z方向自动调整传感器与被测叶片之间的距离（如图2所示）这里定义待测量点集为测量点集对应的Z坐标值为设为传感器的最佳测量距离，该值根据所选用的测距传感器的镜头焦距确定，本实施例中选用的镜头是50mm，计算公式如下：

Claims (5)

1.基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法，其特征在于：该方法由以下步骤实现：

步骤1.将被测叶片置于测量系统的工作台上，测距传感器获取被测叶片需要测量曲面内上部、中部和下部的三条截面线上待拟合的点云数据，依据采集到需要测量曲面内的三条截面线上待拟合的点云数据，分别进行三条曲线拟合；

步骤2.基于步骤1拟合的三条曲线进行放样曲面重建；

步骤3.采用主成分分析方法求取步骤2重构曲面和被测叶片模型上对应的曲面的主方向，并进行测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系初步匹配, 完成坐标系的初步配准；

步骤4.基于上述步骤3的初步配准结果，对被测叶片需要测量曲面进行规划区域自动扫描，获取被测叶片需要测量曲面内密集的的点云数据，用于后续的精确配准优化；

步骤5.构建基于测距传感器的信噪比优化模型，对步骤4获取的被测叶片需要测量曲面内信噪比值大于70%的点云数据，进行迭代计算获得最优的配准结果。

2.根据权利要求1所述的基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法，其特征在于：该方法步骤1中测距传感器获取被测叶片需要测量曲面内上部、中部和下部的三条截面线上待拟合的点云数据，依据采集到需要测量曲面内的三条截面线上待拟合的点云数据，进行分别进行三条曲线拟合的方法步骤是：

步骤1.将被测叶片置于测量系统的工作台上，调整被测叶片与测距传感器的距离及方向，使被测叶片的全部测量点全部在测距传感器的测量范围内,设置测距传感器的测量景深方向与测量系统的Z轴方向相同；

步骤2. 测距传感器在Z轴坐标值恒定的状态下，确定测量起始点和终止点，测距传感器起始点至终止点沿水平X轴方向线性进行扫描测量，获取一组测量起始点与终止点连线Z轴坐标距离在测距传感器有效测量范围内的测量点数据；

步骤3.利用步骤2获取一组测量点数据中，拟合出被测叶片该扫描截面曲线；

步骤4. 测量系统将步骤3拟合出被测叶片该扫描截面曲线作为测量路径，对被测叶片该扫描截面进行扫描测量，获取一组扫描测量点数据；

步骤5.对步骤4获取一组扫描测量点数据中，每个扫描测量点数的数据进行判断，当所有扫描测量点数据中的Z轴坐标值全部在测距传感器有效景深范围内，本次扫描测量结束，保留测量数据，则进行步骤7，当扫描测量点数据中的Z轴坐标值有超出传感器有效测量范围的描测量点，则进行步骤6；

步骤6. 当扫描测量点数据中的Z轴坐标值有超出传感器有效测量范围的描测量点时，重复步骤3，利用步骤4获取一组测量点数据，重新拟合出被测叶片该扫描截面曲线，按本步骤拟合出被测叶片该扫描截面曲线重复步骤4和步骤5；

步骤7. 步骤5判断当所有扫描测量点数据中的Z轴坐标值全部在传感器有效测量范围内，进行进行曲线拟合。

3.根据权利要求1所述的基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法，其特征在于：该方法步骤1中测距传感器获取被测叶片需要测量曲面内上部、中部和下部的三条截面线上待拟合的点云数据，依据采集到需要测量曲面内的三条截面线上待拟合的点云数据，进行分别进行三条曲线拟合的方法是，搜索扫描算法，由以下步骤实现：

步骤1.在调整好传感器和叶片的相对位置关系后，以固定的采样间距采集2个点；

步骤2.根据步骤1采集2个点之间的距离差，在测量的Z方向自动调整传感器与被测叶片之间的距离；

定义：

待测量点集为

测量点集对应的Z坐标值为

为传感器的最佳测量距离；

计算公式如下：。

4.根据权利要求1所述的基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法，其特征在于：三条曲线拟合的方法是采用三次B-spline样条插值拟合方法，数学表达式如下：

式中为控制顶点，为B样条的次数，这里选为3，为标准B样条基函数，参数构成的参数集。

5.根据权利要求1所述的基于测距传感器的四轴测量系统坐标系与被测叶片模型坐标系的配准方法，其特征在于：步骤2中拟合的三条曲线进行放样曲面重建；是采用放样曲面进行曲面重建，在本步骤中采用的B样条曲面放样，数学表达式如下：

这里个控制点用来构造3D控制网格，和是在和方向分别具有和阶的标准的B样条基函数，所有通过步骤（2）插值拟合获得的截面曲线是B样条曲面的方向等参数曲线，而方向参数通过计算第条曲线的个参数的平均值得到。