CN111583318A - 一种基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法 - Google Patents

一种基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，包括蒙皮配准和修配，配准包括：对翼身点云数据去噪、过滤后得到的数据集进行数据重组，得到关键点集。计算关键点集中任一关键点的法线方向特征描述子和蒙皮点云数据中任一点的法线方向特征描述子。使用K近邻树状结构搜索算法，计算两个点的特征描述子之间的欧式距离，并把相似度高的点添加到集合M中。对集合M调用聚类和霍夫投票算法，获得关键点集中与蒙皮点云数据匹配的局部点云集。通过点云迭代最近点算法，对蒙皮点云数据与局部点云集进行匹配。本发明的蒙皮配准和修配可借由计算机程序完成，可极大地节省人力，提高生产效率。同时，避免人为主观因素的影响，配准结果更为准确。

Description

一种基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法
技术领域
本发明属于三维模型处理领域，涉及一种基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法。
背景技术
在飞机制造领域中，飞机的制造过程是这样的：先将零件装配成为组件，再将组件装配成为小部件，接着将小部件装配成为飞机机身和机翼，最后将飞机机身和机翼进行对接装配。其中，飞机翼身对接是飞机总装配的重要组成部分，而在飞机翼身对接完成后，整流蒙皮修配就成为了重中之重。
飞机蒙皮类零件广泛用于机翼和机身部件中，其外形复杂多样，结构尺寸大，单机零件数量占整个钣金零件的30％左右。蒙皮是构成飞机气动力外形的重要部件，其制造不仅有外形准确度和机械性能指标的要求，也有表面质量的严格要求。在现阶段的蒙皮修配过程中，通常采用人工先比对、再划线、再修配、最后比对的方法逐步精确修配余量，人工劳动强度大，效率低，并且，蒙皮修配精度难以保证。
发明内容
本发明针对上述现有技术存在的不足，提出一种可提高修配效率和精度的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法。
本发明所采用的技术方案为：
一种基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，包括如下步骤：
步骤S1、整流蒙皮配准，包括：
步骤S101、获取蒙皮点云数据Q；
步骤S102、对已知对接后的翼身点云数据进行去噪和体素格子过滤，得到数据集P1；采用数据重组法，重组数据集P1，得到关键点集P；同时，计算关键点集P中各关键点的法线；
步骤S103、分别计算关键点集P中任一关键点的法线方向直方图特征描述子和蒙皮点云数据Q中任一点的法线方向直方图特征描述子；
步骤S104、使用K近邻树状结构搜索算法，计算两个点的特征描述子之间的欧式距离，找到相似的直方图特征描述子，并把相似度高的点添加到集合M中，集合M初始设置为空集；
步骤S105、对集合M调用聚类和霍夫投票算法，获得关键点集P中与蒙皮点云数据Q匹配的局部点云集P'；
步骤S106、使用点云迭代最近点算法，对蒙皮点云数据Q与局部点云集P'进行匹配；
步骤S2、整流蒙皮修配。
进一步地，步骤S101中，通过三维激光扫描仪对工厂统一制造的蒙皮进行扫描，采集获取蒙皮点云数据Q。
进一步地，步骤S102包括：
步骤S102-1、对已知对接后的翼身点云数据进行预处理，剔除偏离外形轮廓的噪声点；
步骤S102-2、采用体素格滤波，对预处理后的翼身点云数据进行过滤，得到数据集P1；
步骤S102-3、取数据点集P1中任一关键点的k个最近邻点，采用k临近点查找算法—数据重组法进行搜索，将数据点集P1按照树结构重组，得到关键点集P；
步骤S102-4、对关键点集P的每个临近点通过主成分分析法进行降维，从三维平面变为二维平面，此时的二维平面为该临近点的切平面，切平面的法线则为对应关键点的法线。
进一步地，步骤S103包括：
步骤S103-1、计算关键点集P中任一关键点法线方向的局部特征描述子mi，i＝1,2,3......,k，其中，k为关键点集P中关键点的数量；
具体地：
以关键点集P中任一关键点pi为中心，构造自设定半径为R的球形区域，沿径向、方位、俯仰三个方向划分网格，其中，径向2次，方位8次，俯仰2次，将该球形区域划分为32个空间区域；
在每个空间区域，计算落入该区域中任一点的法线nN和关键点pi的法线ni之间的夹角余弦：cosθ＝nN·ni，其中，N是落入该区域中点的个数；
根据余弦值对落入每个空间区域的点数进行直方图统计，得到该关键点的法线方向的局部特征描述子mi；
步骤S103-2、采用相同的方法，计算蒙皮点云数据Q中任一点法线方向的局部特征描述子mj，j＝1,2,3……l，其中，l为蒙皮点云数据Q中点的数量。
进一步地，步骤S104包括：
步骤S104-1、利用KdTree对输入关键点集P的直方图特征描述子mi，利用FLANN进行最近邻查找；
步骤S104-2、在蒙皮点云数据Q的所有点中，找到距离关键点集P中任一关键点匹配距离为欧式距离小于σ的点，即特征点，σ＝0.3；
步骤S104-3、将所有匹配距离小于σ的点的特征点放入集合M中。
进一步地，步骤S105包括：
步骤S105-1、对蒙皮点云数据Q中的特征点和关键点集P中的特征点，计算本地参考帧；
步骤S105-2、通过霍夫投票算法进行聚类，对输入的蒙皮点云数据Q的特征点、关键点集P的特征点，设置霍夫空间的霍夫峰点的大小作为阈值；
步骤S105-3、匹配集合M，依据步骤S105-2中设置的阀值，辨认出最终的聚类集合，即局部点云集P'。
进一步地，步骤S106包括：
步骤S106-1、使用点云迭代最近点算法，对蒙皮点云数据Q与锁定的局部点云集P'进行匹配；
具体地：
计算关键点集P中的任一关键点在蒙皮点云数据Q中的对应近点，即对应点对；求得使上述对应点对平均距离最小的刚体变换T，求得平移参数ω和旋转参数r；把关键点集P按照平移ω和旋转参数r变换，得到新的变换点集P”；如果新的变换点集P”与蒙皮点云数据Q满足两点集的平均距离小于某一给定阈值，则得到粗配准后的结果；
步骤S106-2、使用全局假设验证算法，过滤掉粗配准中错误的点，最终完成蒙皮配准。
进一步地，步骤S2包括：
步骤S201、采用RANSAC提取算法提取翼身点云数据框梁和粗配准后的蒙皮点云数据Q的边界线；
步骤S202、将提取的框梁边界线投影到蒙皮点云数据Q上，计算点云Q上投影线和边界线的距离，得到蒙皮修配量；
步骤S203、裁剪蒙皮修配量，完成修配过程。
本发明的有益效果在于：
本发明中，整流蒙皮配准和整流蒙皮修配可借由计算机程序对采集的蒙皮点云数据Q和翼身点云数据处理完成，可极大地节省人力，提高生产效率。同时，避免人为主观因素的影响，配准结果更为准确。工作人员可根据蒙皮修配量对实际的蒙皮进行修配，完成整个修配过程，节省装配时间。
附图说明
图1为本发明的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法的流程框图；
图2为本发明中，整流蒙皮配准方法的流程框图；
图3为本发明中，整流蒙皮修配方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法作进一步地详细说明。
如图1和图2所示，一种基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，包括如下步骤：
步骤S1、整流蒙皮配准，包括：
步骤S101、获取蒙皮点云数据Q，具体通过三维激光扫描仪对工厂统一制造的蒙皮进行扫描，采集获取蒙皮点云数据Q。
步骤S102、对已知对接后的翼身点云数据进行去噪和体素格子过滤，得到数据集P1。采用数据重组法，重组数据集P1，得到关键点集P。同时，计算关键点集P中各关键点的法线。
步骤S102具体包括：
步骤S102-1、对已知对接后的翼身点云数据进行预处理，剔除偏离外形轮廓的噪声点。
步骤S102-2、采用体素格滤波，对预处理后的翼身点云数据进行过滤，得到数据集P1。
步骤S102-3、取数据点集P1中任一关键点的k个最近邻点，采用k临近点查找算法—数据重组法进行搜索，将数据点集P1按照树结构重组，得到关键点集P。
步骤S102-4、对关键点集P的每个临近点通过主成分分析法进行降维，从三维平面变为二维平面，此时的二维平面为该临近点的切平面，切平面的法线则为对应关键点的法线。
步骤S103、分别计算关键点集P中任一关键点的法线方向直方图特征描述子和蒙皮点云数据Q中任一点的法线方向直方图特征描述子。
步骤S103具体包括：
步骤S103-1、计算关键点集P中任一关键点法线方向的局部特征描述子mi，i＝1,2,3......,k，其中，k为关键点集P中关键点的数量。
具体地：
以关键点集P中任一关键点pi为中心，构造自设定半径为R的球形区域，沿径向、方位、俯仰三个方向划分网格，其中，径向2次，方位8次，俯仰2次，将该球形区域划分为32个空间区域。
在每个空间区域，计算落入该区域中任一点的法线nN和关键点pi的法线ni之间的夹角余弦：cosθ＝nN·ni，其中，N是落入该区域中点的个数。
根据余弦值对落入每个空间区域的点数进行直方图统计，得到该关键点的法线方向的局部特征描述子mi。
步骤S103-2、采用相同的方法，计算蒙皮点云数据Q中任一点法线方向的局部特征描述子mj，j＝1,2,3……l，其中，l为蒙皮点云数据Q中点的数量。
步骤S104、使用K近邻树状结构搜索算法，计算两个点的特征描述子之间的欧式距离，找到相似的直方图特征描述子，并把相似度高的点添加到集合M中，集合M初始设置为空集。
步骤S104具体包括：
步骤S104-1、利用KdTree对输入关键点集P的直方图特征描述子mi，利用FLANN进行最近邻查找。
步骤S104-2、在蒙皮点云数据Q的所有点中，找到距离关键点集P中任一关键点匹配距离为欧式距离小于σ的点，即特征点，σ＝0.3。
步骤S104-3、将所有匹配距离小于σ的点的特征点放入集合M中。
步骤S105、对集合M调用聚类和霍夫投票算法，获得关键点集P中与蒙皮点云数据Q匹配的局部点云集P'。
步骤S105具体包括：
步骤S105-1、对蒙皮点云数据Q中的特征点和关键点集P中的特征点，计算本地参考帧。
步骤S105-2、通过霍夫投票算法进行聚类，对输入的蒙皮点云数据Q的特征点、关键点集P的特征点，设置霍夫空间的霍夫峰点的大小作为阈值。
步骤S105-3、匹配集合M，依据步骤S105-2中设置的阀值，辨认出最终的聚类集合，即局部点云集P'。
步骤S106、使用点云迭代最近点算法，对蒙皮点云数据Q与局部点云集P'进行匹配。
步骤S106具体包括：
步骤S106-1、使用点云迭代最近点算法，对蒙皮点云数据Q与锁定的局部点云集P'进行匹配。
具体地：
计算关键点集P中的任一关键点在蒙皮点云数据Q中的对应近点，即对应点对。求得使上述对应点对平均距离最小的刚体变换T，求得平移参数ω和旋转参数r。把关键点集P按照平移ω和旋转参数r变换，得到新的变换点集P”。如果新的变换点集P”与蒙皮点云数据Q满足两点集的平均距离小于某一给定阈值，则得到粗配准后的结果。
步骤S106-2、使用全局假设验证算法，过滤掉粗配准中错误的点，最终完成蒙皮配准。
步骤S2、整流蒙皮修配，参见图3，包括：
步骤S201、采用RANSAC提取算法提取翼身点云数据框梁和粗配准后的蒙皮点云数据Q的边界线；
步骤S202、将提取的框梁边界线投影到蒙皮点云数据Q上，计算点云Q上投影线和边界线的距离，得到蒙皮修配量；
步骤S203、裁剪蒙皮修配量，完成修配过程。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术方法范围内，可轻易想到的替换或变换方法，都应该涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、整流蒙皮配准，包括：
步骤S101、获取蒙皮点云数据Q；
步骤S102、对已知对接后的翼身点云数据进行去噪和体素格子过滤，得到数据集P1；采用数据重组法，重组数据集P1，得到关键点集P；同时，计算关键点集P中各关键点的法线；
步骤S103、分别计算关键点集P中任一关键点的法线方向直方图特征描述子和蒙皮点云数据Q中任一点的法线方向直方图特征描述子；
步骤S104、使用K近邻树状结构搜索算法，计算两个点的特征描述子之间的欧式距离，找到相似的直方图特征描述子，并把相似度高的点添加到集合M中，集合M初始设置为空集；
步骤S105、对集合M调用聚类和霍夫投票算法，获得关键点集P中与蒙皮点云数据Q匹配的局部点云集P'；
步骤S106、使用点云迭代最近点算法，对蒙皮点云数据Q与局部点云集P'进行匹配；
步骤S2、整流蒙皮修配。
2.根据权利要求1所述的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，其特征在于，步骤S101中，通过三维激光扫描仪对工厂统一制造的蒙皮进行扫描，采集获取蒙皮点云数据Q。
3.根据权利要求1所述的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，其特征在于，步骤S102包括：
步骤S102-1、对已知对接后的翼身点云数据进行预处理，剔除偏离外形轮廓的噪声点；
步骤S102-2、采用体素格滤波，对预处理后的翼身点云数据进行过滤，得到数据集P1；
步骤S102-3、取数据点集P1中任一关键点的k个最近邻点，采用k临近点查找算法—数据重组法进行搜索，将数据点集P1按照树结构重组，得到关键点集P；
步骤S102-4、对关键点集P的每个临近点通过主成分分析法进行降维，从三维平面变为二维平面，此时的二维平面为该临近点的切平面，切平面的法线则为对应关键点的法线。
4.根据权利要求3所述的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，其特征在于，步骤S103包括：
步骤S103-1、计算关键点集P中任一关键点法线方向的局部特征描述子mi，i＝1,2,3......,k，其中，k为关键点集P中关键点的数量；
具体地：
以关键点集P中任一关键点pi为中心，构造自设定半径为R的球形区域，沿径向、方位、俯仰三个方向划分网格，其中，径向2次，方位8次，俯仰2次，将该球形区域划分为32个空间区域；
在每个空间区域，计算落入该区域中任一点的法线nN和关键点pi的法线ni之间的夹角余弦：cosθ＝nN·ni，其中，N是落入该区域中点的个数；
根据余弦值对落入每个空间区域的点数进行直方图统计，得到该关键点的法线方向的局部特征描述子mi；
步骤S103-2、采用相同的方法，计算蒙皮点云数据Q中任一点法线方向的局部特征描述子mj，j＝1,2,3……l，其中，l为蒙皮点云数据Q中点的数量。
5.根据权利要求4所述的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，其特征在于，步骤S104包括：
步骤S104-1、利用KdTree对输入关键点集P的直方图特征描述子mi，利用FLANN进行最近邻查找；
步骤S104-2、在蒙皮点云数据Q的所有点中，找到距离关键点集P中任一关键点匹配距离为欧式距离小于σ的点，即特征点，σ＝0.3；
步骤S104-3、将所有匹配距离小于σ的点的特征点放入集合M中。
6.根据权利要求5所述的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，其特征在于，步骤S105包括：
步骤S105-1、对蒙皮点云数据Q中的特征点和关键点集P中的特征点，计算本地参考帧；
步骤S105-2、通过霍夫投票算法进行聚类，对输入的蒙皮点云数据Q的特征点、关键点集P的特征点，设置霍夫空间的霍夫峰点的大小作为阈值；
步骤S105-3、匹配集合M，依据步骤S105-2中设置的阀值，辨认出最终的聚类集合，即局部点云集P'。
7.根据权利要求6所述的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，其特征在于，步骤S106包括：
步骤S106-1、使用点云迭代最近点算法，对蒙皮点云数据Q与锁定的局部点云集P'进行匹配；
具体地：
计算关键点集P中的任一关键点在蒙皮点云数据Q中的对应近点，即对应点对；求得使上述对应点对平均距离最小的刚体变换T，求得平移参数ω和旋转参数r；把关键点集P按照平移ω和旋转参数r变换，得到新的变换点集P”；如果新的变换点集P”与蒙皮点云数据Q满足两点集的平均距离小于某一给定阈值，则得到粗配准后的结果；
步骤S106-2、使用全局假设验证算法，过滤掉粗配准中错误的点，最终完成蒙皮配准。
8.根据权利要求7所述的基于翼身实测数据虚拟对接的整流蒙皮修配方法，其特征在于，步骤S2包括：
步骤S201、采用RANSAC提取算法提取翼身点云数据框梁和粗配准后的蒙皮点云数据Q的边界线；
步骤S202、将提取的框梁边界线投影到蒙皮点云数据Q上，计算点云Q上投影线和边界线的距离，得到蒙皮修配量；
步骤S203、裁剪蒙皮修配量，完成修配过程。
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