CN108645359A - 一种回转体壁厚检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于工件壁厚检测领域，并公开了一种回转体壁厚检测方法。该方法包括：S1：测量待检测回转体多个截面上的多个测量点，获得待检测回转体的点云集；S2：构建待检测回转体的三维理想模型，获得三维理想模型的点云集，将待检测回转体与三维理想模型的点云集统一到同一个坐标系中；S3：通过待检测回转体的点云集构建成待检测回转体的三维四面体网格模型，将获得的三维四面体网格模型与三维理想模型进行对齐比对，由此获得待检测回转体各处与所述三维理想模型的壁厚差，由此完成待检测回转体壁厚的检测。通过本发明，可以实现对工件壁厚自动化测量，且测量精度高，尤其适用于高精度的航空航天件的壁厚测量。

Description

一种回转体壁厚检测方法

技术领域

本发明属于工件壁厚检测领域，更具体地，涉及一种回转体壁厚检测方法。

背景技术

工件厚度的测量是精密制造和加工中非常重要的一环。特别是对于舱段件的制造和加工，工件厚度测量的重要性尤为突出。舱段件厚度的均匀度必须保持在一个很小的范围内。如果超出了该范围，后续补救的环节会非常复杂。

目前，主要以划线做标记的方式采用人工手持测厚仪来测量舱段件的壁厚和壁厚差。这样必然存在工装夹具更换慢、精度一致性难于保证、需要较多的人力等多个问题。

近期，为了减少人力的参与，有人提出了一种自动化测量工件厚度的技术方案。该方案利用车床车削的工序对工件的厚度进行自动化的测量。在车削完成后，将刀具卸掉，将测厚探头安装在刀具的位置，车床以设定的旋转速度带动工件旋转，安装在刀具处的超声探头以设定的速度沿工件轴向移动，可以螺旋线的轨迹对工件外表面测厚。测厚仪主机在测量过程中实时检测零点标记、起始开关、结束开关，并根据工件旋转速度和探头轴向移动速度，将每个测厚值与工件上的测厚点位置一一对应。将工件旋转速度、探头移动速度等参数输入测厚仪，即可给出测厚点的坐标位置。

目前测量回转体的壁厚的方法多选择人工手持超声波检测仪，划线做标记的方式，易产生工装夹具更换慢、精度一致性难于保证、人工强度大等多个问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种回转体壁厚检测方法，该方法通过采用逐点插入的Delaunay四面体剖分法获取待检测回转体的三维四面体网格模型，其目的在于获得的模型与实际模型更为接近，通过与三维理性模型进行比对获得壁厚差，由此解决回转体壁厚检测精度一致性难于保证的问题及实现回转体壁厚在线自动检测。

为实现上述目的，按照本发明，提供了一种回转体壁厚检测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

S1：将待检测回转体沿其轴向方向划分为多个待检测截面，且在每个截面上包括多个测量点，采用测量仪对每个待测截面上的每个测量点进行扫描，获得所有测量点的坐标，即获得待检测回转体的点云集；

S2：根据待检测回转体的三维结构构建该回转体的三维理想模型，并获得该三维理想模型中每个点的坐标，即获得该三维理想模型的点云集，将所述待检测回转体的点云集与三维理想模型的点云集统一到同一个坐标系中；

S3：在所述坐标系中，分别将所述待检测回转体的点云集和所述三维理想模型的点云集构建成待检测回转体和三维理想模型的三维四面体网格模型，将获得的待检测回转体三维四面体网格模型与所述三维理想模型的三维四面体网格模型在所述坐标系中进行对齐比对，由此获得待检测回转体各处与所述三维理想模型的壁厚差，由此完成待检测回转体壁厚的检测。

进一步优选地，在步骤S3中，所述在该坐标系中将所述待检测回转体的点云集构建成待检测回转体的三维四面体网格模型，优选采用逐点插入的Delaunay四面体剖分法，具体包括下列步骤：

S31：在所述坐标系中，在所述待检测回转体的点云集中寻找X，Y，Z 三个坐标轴方向上的最大值和最小值，将每个坐标轴方向上的最大值和最小值与另外两个坐标轴方向的最大值和最小值组合后共形成八个顶点，将所述八个顶点中每四个顶点连接形成四面体形成多个四面体，该多个四面体为超级四面体，所述多个四面体形成四面体集合；

S32：构建所述超级四面体中的每个四面体的外接球，以此获得每个四面体各自对应的外接球，将所述待检测回转体点云集中的一个点插入所述超级四面体中作为插入点，寻找并获取包含该插入点的外接球，与该外接球对应的四面体为所述插入点的影响四面体，删除该影响四面体但保留其所有顶点，将所述插入点与所述影响四面体的所有顶点相连以此形成多个新的四面体，采用采用Delaunay四面体剖分对多个新的四面体进行局部与整体优化使得每个新的四面体均为正四面体，以此获得优化后的四面体；

S33：将优化后的四面体加入所述四面体集合中，返回步骤S32，直至完成将所述待检测回转体点云集中所有点的插入获得最终的四面体集合，在该四面体集合中删除所述超级四面体以此获得所需的待检测回转体的三维四面体网格模型。

进一步优选地，在步骤S1中，获得待检测回转体的点云集后，对所述点云集中的噪声点进行去噪，具体按照下列方式：

S11：按照下列表达式计算每个待检测截面上的平均距离d_p，

其中，d_i,j,min表示在第i个待测量截面上，第j个测量点与该层待测量截面上所有测量点的最小距离，m是待测量截面的总数量，n是每个待测量截面上测量点的总数量，N是待检测回转体上测量点的总数量；

S12：根据所述平均距离设定可接受噪声点的选择范围，根据该选择范围删除在该选择范围外的点，即完成去噪过程。

进一步优选地，将所述待检测回转体的点云集与三维理想模型的点云集统一到同一个坐标系中，优选采用主元分析法和ICP法分别实现两组点云集的粗配准和精配准。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

1、本发明通过采用逐点插入的Delaunay四面体剖分法获取待检测回转体的三维四面体网格模型，可以将回转体边界轮廓细节清晰呈现，同时可以准确对回转体壁厚误差进行重构，得到高度真实的重构模型；

2、本发明通过对获取的待检测回转体的点云进行去噪，防止在后续的模型重构过程中出现不平滑现象，影响模型曲面质量；

3、本发明通过采用主元分析法和ICP法分别实现两组点云集的粗配准和精配准，主要通过两种点云配准方法将两组点云统一到同一个坐标系下，然后可以实现对两点云进行各种可视化操作；

4、本发明提供的方法计算过程简单，通过集成在数控机床中直接实现回转体壁厚的自动检测，测量过程方便快捷，适用范围广，且测量精度高，尤其适用于高精度的航空航天件的壁厚测量。

附图说明

图1是按照本发明的优选实施例所构建的回转体壁厚测量方法的流程图；

图2是按照本发明的优选实施例所构建的回转体点云集的获取过程示意图；

图3是按照本发明的优选实施例所构建的对两组云集进行粗配准和精配准的流程图；

图4是按照本发明的优选实施例所构建的构建回转体四面体网格模型的流程图；

图5是按照本发明的优选实施例所构建的回转体四面体网格模型；

图6是按照本发明的优选实施例所构建的回转体四面体网格模型与理性模型比对显示的壁厚超差分布图；

图7是按照本发明的优选实施例所构建的回转体四面体网格模型与理性模型比对显示的壁厚超差截面分布图；

图8是按照本发明的优选实施例所构建的舱段结构件试件的切削示意图；

图9是按照本发明的优选实施例所构建的管坯试件壁厚切削加工示意图。

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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本发明公开一种对回转体壁厚在线自动检测及修磨的方法，通过回转体旋转和测量探头在回转体轴线方向的运动，完成对回转体三维点云数据的采集，再对点云数据进行简化和配准处理，然后基于逐点插入法对三维点云数据构建四面体网格，基于matlab编写三维模型自动生成软件，对回转体进行三维模型重构，并和理想模型进行自动比对，得出之间偏差，自动生成数控G代码加工程序进行后续加工。

1、采集回转体表面的点云集

本方法主要通过绕其轴线旋转，探头在试件正上方运动，并将探头第一个检测点作上记号，作为后续壁厚自动修磨的定位基准(参考点)，如图2所示，具体步骤包括：将整根试件划分为N个检测截面,其中这N个截面可以是等间距也不等间距，并且根据不同试件的检测要求，在每个截面划分M个检测点，可以为等角度划分也可以为不等角度划分，在进行试件壁厚检测时，首先将探头移动至第一测量截面上，选好第一个测量点(参考点)进行测量，转动至下一个测量点进行测量，直至测量完截面上所有的测量点，待一个截面上的点全部测量完毕，然后将探头移至下一个截面，依次对各个截面进行测量，直至完成对所有测量点的测量，将获得的所有点测量结果建立一个点云数据链表按截面分组保存点集中每个点的坐标信息，但是其中会有不少噪声点，如果不去除其中的噪声点，将会导致重构的模型表面不平滑，影响曲面的质量，所以首先对点云数据去除噪声点，根据扫描仪扫描获得的点云数据排列规律按截面进行噪声点去除，我们主要采用平均距离法进行去噪,其公式如下：

其中，d_i,j,min表示在第i层截面上，第j个数据点与该层截面上所有数据点距离中最小的一个。按序计算每一层每一个数据点的d_i,j,min。N是数据点的总数目，d_p即为所有点云数据之间距离的平均值。对于第i层点云，选取d_i,j,min大于平均距离3.5倍的点为噪声点，并从该层的点云中删去该点, 完成对点云数据去燥。

2、理想模型点云集，回转体与理想模型点云集统一到同一个坐标系下

图3是按照本发明的优选实施例所构建的对两组云集进行粗配准和精配准的流程图，如图3所示，在三维软件中设计出回转体的理想模型，并导出理想模型的点云数据，为了与实际模型作比较，将两组点云集统一到同一个坐标系下，采用主元分析法和ICP法分别对两组点云进行粗配准和精配准。

主元分析法是基于模型点云的大致分布走向进行配准，首先计算出点云数据的协方差矩阵，根据协方差矩阵计算点云数据的三个主轴向量，继而求得两个待匹配点云数据之间的旋转矩阵与平移矩阵。基主元分析法的基本步骤如下：

构建三维点云数据集矩阵：

测量三维点云数据集矩阵

标准三维点云数据集矩阵

计算两三维点云数据集质心，

测量三维点云数据集质心：

标准三维点云数据集质心：

构建三维点云数据集协方差：

测量三维点云数据集协方差：

标准三维点云数据集协方差：

其中：XYZ为三维点云数据集矩阵的列向量。

然后对COVP和COVQ两个协方差求解特征值，分别选取两个协方差的特征值中前三个最大的特征值组成T1和T2两矩阵的特征向量矩阵：

T1＝T2·(T·R)

其中T和R分别表示矩阵P2到矩阵P1的平移和旋转矩阵，T是平移矩阵和R是旋转矩阵。

最后按照下列表达式实现标准三维点云数据集矩阵Q中的点q，转换到测量三维点云数据集所在的坐标系下的q’，转换公式如下所示：

q′＝q·inv(T·R)

至此完成了将标准集Q的数据转移到测量点集P的坐标下，使两个点云集统一在同一个坐标系下，两点云粗配准结束。

ICP算法步骤：

(1)分别计算目标点集和新的测量点集质心，

测量三维点云数据集质心：

标准三维点云数据集质心：

(2)分别对目标点集和新的测量点集求解协方差矩阵：

式中：∑P，Q为两个点云集的协方差，N表示点云数目。

(3)计算反对称矩阵A，同时利用反对称矩阵A生成一个新的列向量Δ，

A＝∑P，Q-(∑P，Q)^T

Δ＝[A₂₃A₃₁A₁₂]^T

(4)用向量Δ与求的协方差∑P，Q合并变换获得一个新的4阶对称矩阵：

式中：I₃为一个三阶单位矩阵，tr(∑P，Q)为矩阵∑P，Q的迹。

(5)对四阶协方差矩阵Q(∑P，Q)求特征向量及其相对应的特征值，将四个最大特征值对应的特征向量组成新的四元向量qR＝[q₀q₁q₂q₃]^T。其中 q₀q₁q₂q₃为四个最大特征值，q₀≥0，且四个元素的平方和等于1。

(6)再利用四元数求解第K次迭代运算的旋转矩阵R^k

之后再求解平移矩阵T^k，

T^k＝O-R^kO′

式中T^k为平移矩阵，R^k为旋转矩阵，O，O′分别为两点云的质心。

(7)最后对目标函数f(R^k，T^k)进行计算，以获得最小值为原则

式中q_i和p_i分别两点云的坐标信息。

当f(R^k，T^k)值小于设定值就可以终止迭代，实现两点云的配准，在实际匹配过程中，先设置一个比较大的参数值，然后再设置小些的参数值，这要可以减少迭代次数，降低迭代时间，加快点云配准。配准流程图如3所示。

3、构建回转体的四面体模型

经过对点云数据的去噪和配准之后，基于逐点插入法对点云进行四面体网格构建，其基本步骤如下：

(1)构造超级四面体，包含所有点云数据，放入四面体链表中。

(2)将点云中的点依次插入，在四面体网格中找出外接球中包含插入点的四面体，称为该点的影响四面体，将影响四面体的公共面删除，也就是形成空腔，将插入点同影响四面体的全部顶点连接起来，形成新的四面体。

(3)采用Delaunay四面体剖分对新生成的四面体进行局部与整体优化，使得每个四面体均接近正四面体，以此获得优化后的四面体，将优化后的四面体加入四面体链表中，从而完成一个点在Delaunay四面体链表中的插入。

(4)循环执行上述第2至3步，直到所有点云数据插入完毕。

(5)除去与超级四面体有关的四面体，生成四面体网格三维模型。

其中构建超级四面体就是通过对所有散乱点进行遍历找出X，Y，Z三个坐标方向的最大值，假设为Xmax，Xmin，Ymax，Ymin，Zmax，Zmin。然后在三维坐标系的八个象限中分别找出八个顶点坐标值并进行一定的增量，保证构造的超级四面体可以包含所有散乱点云数据集。假设其八个坐标分别为A,B,C,D,E,F,G,H并且可以根据实际情况给一定的余量：

A(Xmax+0.5，Ymax+0.5，Zmin-0.5)；

B(Xmax+0.5，Ymax+0.5，Zmax+0.5)；

C(Xmax+0.5，Ymin-0.5，Zmin-0.5)；

D(Xmax+0.5，Ymin-0.5，Zmax+0.5)；

E(Xmin-0.5，Ymin-0.5，Zmin-0.5)；

F(Xmin-0.5，Ymax+0.5，Zmin-0.5)；

G(Xmin-0.5，Ymax+0.5，Zmax+0.5)；

H(Xmin-0.5，Ymin-0.5，Zmin+0.5)；

首先将八个顶点相连生成一个六面体，然后再连接不同的顶点，将六面体分为5个四面体，这5个四面体就是构建的超级四面体。

但是在实际构建超级四面体过程中，还可以比较灵活的运用，例如面对构建的六面体不是规则的正方体，而是长条形的六面体，可以将六面体分为更多的超级四面体，从而使每个四面体都接近于正四面体，以加快四面体网格构建速度，其整个算法的流程图如图4所示，并基于matlab强大数据可视化功能，进行重构模型显示其结果如图5所示。

4、回转体四面体模型与理想模型比对获得壁厚差

通过与理想模型比对，可以将整个回转体壁厚超差情况通过显示屏显示，方便回转体切削加工人员快速直观的了解整个管坯试件的壁厚超差情况，如图6所示。同时为了更加详细具体的了解壁厚的超差情况，可以对整个管坯试件按测量截面进行壁厚超差情况显示，如图7所示，图中为截面X＝20mm处的试件壁厚超差情况。

回转体试件在某些测量点组成的弧段中可能发生壁厚超差情况，上位机会根据其提供的检测点坐标值定位此壁厚超差区域在试件坐标系中的准确位置及壁厚超差量。并结合机床加工人员预先设置好的切削加工参数，自动计算出每一个测量点的壁厚超差量需要的切削走刀次数，并自动生成数控G代码加工程序进行切削加工。

假设舱段结构件试件在α弧段范围内壁厚发生超差，如图1-8所示，α弧段范围内可能包含几个甚至十几个壁厚测量点，为了避免逐点进行壁厚超差切削带来的切削表面不光滑的问题，将处在舱段结构件试件超差圆弧面的两个端部测量点(D1点和D2点)作为工件加工基点，将刀具刀头下压至某壁厚修磨量进行切削加工。

回转体截面上的检测点壁厚值都是离散无规律的，只能够得出各个检测点的准确壁厚值，但是测点与测点之间的弧面准确壁厚值是无法准确得出的，可以取两个测点壁厚偏差量的平均值作为两个测点间管坯壁厚超差值，然后再次根据检测点处的壁厚超差值，进行下一轮切削加工的刀具切入参考点。如图1-9所示，例如当单次切削的修磨量不能够完全消除舱段结构件试件β角度圆弧范围内的壁厚差时，在完成首次对α角度圆弧范围内的壁厚超差切削量之后，仍需要二次对β角度圆弧范围内壁厚超差进行切削加工，并仍将处在舱段结构件试件超差圆弧面的两个新端部测量点 (D3点和D4点)作为工件加工基点，直至完成对整个截面的切削加工。

至此完成对回转体壁厚自动检测及修磨。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种回转体壁厚检测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

S1：将待检测回转体沿其轴向方向划分为多个待检测截面，且在每个截面上包括多个测量点，采用测量仪对每个待测截面上的每个测量点进行扫描，获得所有测量点的坐标，即获得待检测回转体的点云集；

S2：根据待检测回转体的三维结构构建该回转体的三维理想模型，并获得该三维理想模型中每个点的坐标，即获得该三维理想模型的点云集，将所述待检测回转体的点云集与三维理想模型的点云集统一到同一个坐标系中；

S3：在所述坐标系中，分别将所述待检测回转体的点云集和所述三维理想模型的点云集构建成待检测回转体和三维理想模型的三维四面体网格模型，将获得的待检测回转体三维四面体网格模型与所述三维理想模型的三维四面体网格模型在所述坐标系中进行对齐比对，由此获得待检测回转体各处与所述三维理想模型的壁厚差，由此完成待检测回转体壁厚的检测。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述在该坐标系中将所述待检测回转体的点云集构建成待检测回转体的三维四面体网格模型，优选采用逐点插入的Delaunay四面体剖分法，具体包括下列步骤：

S31：在所述坐标系中，在所述待检测回转体的点云集中寻找X，Y，Z三个坐标轴方向上的最大值和最小值，将每个坐标轴方向上的最大值和最小值与另外两个坐标轴方向的最大值和最小值组合后共形成八个顶点，将所述八个顶点中每四个顶点连接形成四面体形成多个四面体，该多个四面体为超级四面体，所述多个四面体形成四面体集合；

S32：构建所述超级四面体中的每个四面体的外接球，以此获得每个四面体各自对应的外接球，将所述待检测回转体点云集中的一个点插入所述超级四面体中作为插入点，寻找并获取包含该插入点的外接球，与该外接球对应的四面体为所述插入点的影响四面体，删除该影响四面体但保留其所有顶点，将所述插入点与所述影响四面体的所有顶点相连以此形成多个新的四面体，采用采用Delaunay四面体剖分对多个新的四面体进行局部与整体优化使得每个新的四面体均为正四面体，以此获得优化后的四面体；

S33：将优化后的四面体加入所述四面体集合中，返回步骤S32，直至完成将所述待检测回转体点云集中所有点的插入获得最终的四面体集合，在该四面体集合中删除所述超级四面体以此获得所需的待检测回转体的三维四面体网格模型。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，获得待检测回转体的点云集后，对所述点云集中的噪声点进行去噪，具体按照下列方式：

S11：按照下列表达式计算每个待检测截面上的平均距离d_p，

其中，d_i,j,min表示在第i个待测量截面上，第j个测量点与该层待测量截面上所有测量点的最小距离，m是待测量截面的总数量，n是每个待测量截面上测量点的总数量，N是待检测回转体上测量点的总数量；

S12：根据所述平均距离设定可接受噪声点的选择范围，根据该选择范围删除在该选择范围外的点，即完成去噪过程。

4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，将所述待检测回转体的点云集与三维理想模型的点云集统一到同一个坐标系中，优选采用主元分析法和ICP法分别实现两组点云集的粗配准和精配准。