CN113848182B - 一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法 - Google Patents

一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113848182B
CN113848182B CN202111022783.XA CN202111022783A CN113848182B CN 113848182 B CN113848182 B CN 113848182B CN 202111022783 A CN202111022783 A CN 202111022783A CN 113848182 B CN113848182 B CN 113848182B
Authority
CN
China
Prior art keywords
point cloud
wire
laser sensor
cluster
line laser
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111022783.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113848182A (zh
Inventor
刘福民
张盛桂
马志涛
高诚
孙年俊
王天伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
AVIC Beijing Aeronautical Manufacturing Technology Research Institute
Original Assignee
AVIC Beijing Aeronautical Manufacturing Technology Research Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by AVIC Beijing Aeronautical Manufacturing Technology Research Institute filed Critical AVIC Beijing Aeronautical Manufacturing Technology Research Institute
Priority to CN202111022783.XA priority Critical patent/CN113848182B/zh
Publication of CN113848182A publication Critical patent/CN113848182A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113848182B publication Critical patent/CN113848182B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9515—Objects of complex shape, e.g. examined with use of a surface follower device
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本发明公开了一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法，该检测系统包括铺丝设备、线激光传感器、机械连接机构与电气控制系统，线激光传感器通过机械连接机构安装于铺丝设备上；电气控制系统包括W轴电机、W轴电机编码器、激光测量控制器与铺丝设备数控系统；线激光传感器随铺丝设备沿铺丝曲面的法向发射激光，返回铺层的轮廓信息。本发明能及时对铺层的铺放缺陷进行处理，且检测精度高，能有效识别出丝束的间隙、搭接等缺陷，并且检测出铺层缺陷时，能根据缺陷的位置快速定位到铺层的准确位置，方便用户快速处理缺陷。

Description

一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法
技术领域
本发明属于检测技术领域，具体涉及一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法。
背景技术
目前，先进复合材料成型技术已经广泛应用于汽车制造业、化工、医学设备以及航空航天等制造领域，随着其需求量的不断增加，先进复合材料制造业迅速发展，市场也越来越多地关注复合材料的成型加工效率和加工质量。
复合材料的自动铺放在完成每次铺层过程中，往往容易出现间隙、搭接、重叠、皱褶、扭转等问题。丝束之间的搭接导致构件局部尺寸超厚，在装备要求严格的航空航天领域，零件几何尺寸要求苛刻，难以满足使用要求；丝束间隙过大将导致构件的力学性能指标达不到要求，无法交付用户使用。另外丝束的桥接、褶皱等铺放缺陷均会导致构件成型后性能上或多或少的缺陷，难以在性能上满足应用领域的要求，导致次品的产生，造成资源浪费。
为解决上述问题，美国的Boeing公司、Schmitt公司和EI公司利用图像采集处理系统实现了基于铺层表面图像的铺层质量在线检测方法，并形成了较为成熟的产品。南京航空航天大学研究了基于图像处理技术对预浸纱图像的高质量采集、图像预处理、图像分割以及缺陷识别等技术，实现了对预浸纱铺放缺陷的动态检测。现有技术缺陷主要表现为自动化程度不高，检测结果不准确，检测装置易受外界环境干扰。
发明内容
本发明提供一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法，该检测系统能在机检测出铺层的铺放质量，能及时对铺层的铺放缺陷进行处理，且检测精度高，能有效识别出丝束的间隙、搭接等缺陷，并且检测出铺层缺陷时，能根据缺陷的位置快速定位到铺层的准确位置，方便用户快速处理缺陷。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种复合材料铺层质量在线检测系统，包括铺丝设备、线激光传感器、机械连接机构与电气控制系统，线激光传感器通过机械连接机构安装于铺丝设备上；电气控制系统包括W轴电机、W轴电机编码器、激光测量控制器与铺丝设备数控系统，W轴电机安装于铺丝设备上，铺丝设备数控系统的信号输出端与激光测量控制器的信号输入端连接，线激光传感器的信号输出端与激光测量控制器的信号输入端连接，W轴电机编码器的信号输出端与激光测量控制器的信号输入端以及铺丝设备数控系统的信号输入端均连接；线激光传感器随铺丝设备沿铺丝曲面的法向发射激光，返回铺层的轮廓信息。
进一步地，线激光传感器与激光测量控制器构成线激光测量系统，线激光传感器的线激光测量头由激光测量控制器控制采集数据，W轴电机编码器作为线激光测量系统的触发信号，记录线激光传感器当前位置信息，铺丝设备数控系统发出使能信号控制激光测量控制器的启停，进而控制线激光测量头的启停。
进一步地，线激光传感器随铺丝设备沿铺放轨迹的法向扫描被测工件的铺层信息，并将铺层信息传给铺丝设备数控系统的工控机，铺层信息经过工控机软件处理，识别当前铺层信息是否存在缺陷，如存在缺陷，则根据W轴的坐标信息和当前铺层信息，追踪到每条线激光数据在被测工件数模上的扫描轨迹，进而根据铺层缺陷的分析结果将缺陷从被测工件数模上标注具体的位置信息。
进一步地，线激光测量头的采样频率由W轴电机编码器的脉冲信号控制触发。
一种复合材料铺层质量在线检测系统的检测方法，通过线激光传感器随铺丝设备运动过程中，实时返回当前铺层轮廓的高度数值矩阵，利用高度数值矩阵进行数据处理，数据处理方法包括以下步骤：
(1)将高度数值矩阵转换成铺层表面的点云信息，线激光传感器在扫描所铺曲面过程中始终沿着铺丝点的法线方向发射激光并返回高度信息，且短时间内所扫描的曲面范围较小，可将所扫过的每一段曲面看成相对于激光发射点的平面；
(2)从步骤(1)中得到的点云信息中，去除铺层正常铺放形成的点云，即距离线激光传感器一定距离的平面内的点云，则剩余的点云为铺放异常点云；
(3)对于步骤(2)中的铺放异常点云，利用DBSCAN算法，对异常点云聚类，得到一系列点云簇；
(4)分离步骤(3)中的每簇异常点云，计算每簇点云凸包使模型简化；
(5)将步骤(4)中的凸包边缘沿曲面法线方向投影，计算所得投影散点围成区域的面积，通过投影散点围成的总面积，判断该异常点云簇是否为缺陷，当投影面积大于某一阈值则视为缺陷，反之，则视为正常。
进一步地，步骤(3)中：利用DBSCAN算法，对异常点云聚类具体是：设定输入的点云数据，选定半径ε和最少数目MinPts两个参数，根据所选定的两个参数，计算出点云集合的核心对象，再根据核心对象划分簇，最后输出聚类结果，计算过程如下：
a.初始化点云集合的核心对象集合
Figure BDA0003242127770000031
初始化点云聚类的簇数k＝0，初始化未扫描的点云样本集合Γ＝D，点云簇划分集合/>
Figure BDA0003242127770000041
b.对于j＝1，2，3，...m，按以下步骤找出点云中的所有核心对象：
1)通过距离计算，找到样本点xj的ε-邻域子样本集合N∈(xj)；
2)如果子样本集合的点云样本数量满足|N∈(xj)|≥MinPts，将点xj加入点云集合的核心对象集合Ω＝Ω∪{xj}；
c.如果点云集合的核心对象集合
Figure BDA0003242127770000042
则运算结束，否则转入步骤d；
d.在核心对象集合Ω中，随机选择核心对象o，初始化当前点云簇的核心对象集合Ωcore＝{o}，初始化类别序号k＝k+1，初始化当前点云簇集合Ck＝{o}，更新未扫描的点云集合Γ＝Γ-{o}；
e.如果当前点云簇的核心对象集合
Figure BDA0003242127770000043
则当前聚类簇Ck生成完毕，更新点云簇划分集合C＝{C1,C2,...,Ck}，更新点云集合的核心对象集合Ω＝Ω-Ck，转入步骤c，否则更新点云集合的核心对象集合Ω＝Ω-Ck；
f.在当前点云簇的核心对象集合Ωcore中取出核心对象o’，通过邻域距离阈值ε找出所有的ε-邻域子样本集合N∈(o’)，令Δ＝N∈(o’)∩Γ，更新当前点云簇集合Ck＝Ck∪Δ，更新未扫描的点云集合Γ＝Γ-Δ，更新Ωcore＝Ωcore∪(Δ∩Ω)-o’，转入步骤f；
经过上述步骤，最终输出结果为：簇划分集合C＝{C1,C2,C3,C4,C5}五个点云簇。
进一步地，步骤(5)中：计算所得投影散点围成区域面积的计算方法具体为：设共有n个点，按顺时针方向，坐标分别为(x1,y1)(x2,y2)......(xn,yn)，取坐标为
Figure BDA0003242127770000044
的点，其中，/>
Figure BDA0003242127770000045
Figure BDA0003242127770000046
设m为正整数，通过计算，当m<n时，第m个点、第m+1个点以及坐标为/>
Figure BDA0003242127770000047
的点围成的三角形面积为/>
Figure BDA0003242127770000051
第n个点、第1个点以及坐标为/>
Figure BDA0003242127770000052
的点围成的三角形面积为
Figure BDA0003242127770000053
则所有点围成的区域总面积为/>
Figure BDA0003242127770000054
本发明中采用线激光传感器，利用线激光传感器得到的铺层表面高度点云信息进行数据处理，以识别铺丝过程缺陷；本发明中缺陷识别算法是剔除线激光传感器返回的铺丝正常的点云信息，对剩余的异常点云采用聚类算法聚类，得到异常点云簇，通过近似计算异常点云簇的面积来识别缺陷。
相对于现有技术，本发明的有益效果为：
本发明中的检测系统安装在铺丝设备上，能在机检测出铺层的铺放质量，进而能及时对铺层的铺放缺陷进行处理；本发明中复合材料铺层质量在线检测系统的检测精度高，能有效识别出丝束的间隙、搭接等缺陷；检测系统扫描出的点云数据与设备的运动轨迹建立起联系，当检测出铺层缺陷时，可根据缺陷的位置快速定位到铺层的准确位置，方便用户快速处理缺陷，即用户可以根据标注出来的缺陷具体位置跟踪铺放的加工工艺参数，及时分析调整工艺参数，保证铺放质量。
附图说明
图1为线激光传感器安装示意图；
图2为线激光测量系统的控制系统示意图；
图3为线激光传感器获得的点云数据图；
图4为异常数据的点云图；
图5为通过DBSCAN算法聚类异常点云获得的点云簇图；
图6为分离每簇异常点云得到的点云凸包图；
图7为凸包沿曲面法线方向的投影图。
附图说明：1、铺丝设备；2、W轴电机；3、线激光传感器；4、机械连接机构；5、W轴电机编码器；6、被测工件；7、激光测量控制器；8、铺丝设备数控系统；9、工控机。
具体实施方式
如图1和2所示，一种复合材料铺层质量在线检测系统，包括铺丝设备1、线激光传感器3、机械连接机构4与电气控制系统，线激光传感器3通过机械连接机构4安装于铺丝设备1上；电气控制系统包括W轴电机2、W轴电机编码器5、激光测量控制器7与铺丝设备数控系统8，W轴电机2安装于铺丝设备1上，铺丝设备数控系统8的信号输出端与激光测量控制器7的信号输入端连接，线激光传感器3的信号输出端与激光测量控制器7的信号输入端连接，W轴电机编码器5的信号输出端与激光测量控制器7的信号输入端以及铺丝设备数控系统8的信号输入端均连接；线激光传感器3随铺丝设备1沿铺丝曲面的法向发射激光，返回铺层的轮廓信息；线激光传感器3与激光测量控制器7构成线激光测量系统，线激光传感器3的线激光测量头由激光测量控制器7控制采集数据，线激光测量头的采样频率由W轴电机编码器5的脉冲信号控制触发，W轴电机编码器5作为线激光测量系统的触发信号，记录线激光传感器3当前位置信息，铺丝设备数控系统8发出使能信号控制激光测量控制器7的启停，铺丝设备数控系统8根据加工工艺需求控制线激光测量头的启停，从而可以保证测量数据的准确性。
其中，线激光传感器3随铺丝设备1沿铺放轨迹的法向扫描被测工件6的铺层信息，并将铺层信息传给铺丝设备数控系统8的工控机9，铺层信息经过工控机9软件处理，识别当前铺层信息是否存在缺陷，如存在缺陷，则根据W轴的坐标信息和当前铺层信息，追踪到每条线激光数据在被测工件数模上的扫描轨迹，进而根据铺层缺陷的分析结果将缺陷从被测工件数型上标注具体的位置信息，用户可以根据标注出来的缺陷具体位置跟踪铺放的加工工艺参数，及时分析调整工艺参数，保证铺放质量。
一种复合材料铺层质量在线检测系统的检测方法，通过线激光传感器3随铺丝设备1运动过程中，实时返回当前铺层轮廓的高度数值矩阵，利用高度数值矩阵进行数据处理，数据处理方法包括以下步骤：
(1)将高度数值矩阵转换成铺层表面的点云信息，如图3所示，利用点云信息进一步识别缺陷和缺陷位置，线激光传感器3安装在铺丝设备1上，线激光传感器3在扫描所铺曲面过程中始终沿着铺丝点的法线方向发射激光并返回高度信息，且短时间内所扫描的曲面范围较小，可将所扫过的每一段曲面看成相对于激光发射点的平面；
(2)从步骤(1)中得到的点云信息中，去除铺层正常铺放形成的点云，即距离线激光传感器3一定距离的平面内的点云，则剩余的点云为铺放异常点云，如图4所示；
(3)对于步骤(2)中的铺放异常点云，利用DBSCAN算法，对异常点云聚类，设定输入为图4所示的点云数据，选定半径ε和最少数目MinPts两个参数，根据所选定的两个参数，计算出点云集合的核心对象，再根据核心对象划分簇，最后输出聚类结果，计算过程如下：
a.初始化点云集合的核心对象集合
Figure BDA0003242127770000071
初始化点云聚类的簇数k＝0，初始化未扫描的点云样本集合Γ＝D，点云簇划分集合/>
Figure BDA0003242127770000072
b.对于j＝1，2，3，...m，按以下步骤找出点云中的所有核心对象：
1)通过距离计算，找到样本点xj的ε-邻域子样本集合N∈(xj)；
2)如果子样本集合的点云样本数量满足|N∈(xj)|≥MinPts，将点xj加入点云集合的核心对象集合Ω＝Ω∪{xj}；
c.如果点云集合的核心对象集合
Figure BDA0003242127770000073
则运算结束，否则转入步骤d；
d.在核心对象集合Ω中，随机选择核心对象o，初始化当前点云簇的核心对象集合Ωcore＝{o}，初始化类别序号k＝k+1，初始化当前点云簇集合Ck＝{o}，更新未扫描的点云集合Γ＝Γ-{o}；
e.如果当前点云簇的核心对象集合
Figure BDA0003242127770000081
则当前聚类簇Ck生成完毕，更新点云簇划分集合C＝{C1,C2,...,Ck}，更新点云集合的核心对象集合Ω＝Ω-Ck，转入步骤c，否则更新点云集合的核心对象集合Ω＝Ω-Ck；
f.在当前点云簇的核心对象集合Ωcore中取出核心对象o’，通过邻域距离阈值ε找出所有的ε-邻域子样本集合N∈(o’)，令Δ＝N∈(o’)∩Γ，更新当前点云簇集合Ck＝Ck∪Δ，更新未扫描的点云集合Γ＝Γ-Δ，更新Ωcore＝Ωcore∪(Δ∩Ω)-o’，转入步骤f；
经过上述步骤，最终输出结果为：簇划分集合C＝{C1,C2,C3,C4,C5}五个点云簇，如图5所示；
(4)分离步骤(3)中的每簇异常点云，计算每簇点云凸包使模型简化，如图6所示；
(5)将步骤(4)中的凸包边缘沿曲面法线方向投影，如图7所示，计算所得投影散点围成区域的面积，计算方法如下：
设共有n个点，按顺时针方向，坐标分别为(x1,y1)(x2,y2)......(xn,yn)，取坐标为
Figure BDA0003242127770000082
的点，其中，/>
Figure BDA0003242127770000083
Figure BDA0003242127770000084
设m为正整数，通过计算，当m<n时，第m个点、第m+1个点以及坐标为/>
Figure BDA0003242127770000085
的点围成的三角形面积为
Figure BDA0003242127770000086
第n个点、第1个点以及坐标为/>
Figure BDA0003242127770000087
的点围成的三角形面积为/>
Figure BDA0003242127770000088
则所有点围成的区域总面积为/>
Figure BDA0003242127770000091
通过投影散点围成的总面积，判断该异常点云簇是否为缺陷，当投影面积大于某一阈值则视为缺陷，反之，则视为正常，从而达到了复合材料铺丝过程中铺层质量在线检测的目的。

Claims (6)

1.一种复合材料铺层质量在线检测系统的检测方法，所述复合材料铺层质量在线检测系统包括铺丝设备、线激光传感器、机械连接机构与电气控制系统，线激光传感器通过机械连接机构安装于铺丝设备上；电气控制系统包括W轴电机、W轴电机编码器、激光测量控制器与铺丝设备数控系统，W轴电机安装于铺丝设备上，铺丝设备数控系统的信号输出端与激光测量控制器的信号输入端连接，线激光传感器的信号输出端与激光测量控制器的信号输入端连接，W轴电机编码器的信号输出端与激光测量控制器的信号输入端以及铺丝设备数控系统的信号输入端均连接；线激光传感器随铺丝设备沿铺丝曲面的法向发射激光，返回铺层的轮廓信息；通过线激光传感器随铺丝设备运动过程中，实时返回当前铺层轮廓的高度数值矩阵，利用高度数值矩阵进行数据处理，其特征在于，数据处理方法包括以下步骤：
(1)将高度数值矩阵转换成铺层表面的点云信息，线激光传感器在扫描所铺曲面过程中始终沿着铺丝点的法线方向发射激光并返回高度信息，且短时间内所扫描的曲面范围较小，可将所扫过的每一段曲面看成相对于激光发射点的平面；
(2)从步骤(1)中得到的点云信息中，去除铺层正常铺放形成的点云，即距离线激光传感器一定距离的平面内的点云，则剩余的点云为铺放异常点云；
(3)对于步骤(2)中的铺放异常点云，利用DBSCAN算法，对异常点云聚类，得到一系列点云簇；
(4)分离步骤(3)中的每簇异常点云，计算每簇点云凸包使模型简化；
(5)将步骤(4)中的凸包边缘沿曲面法线方向投影，计算所得投影散点围成区域的面积，通过投影散点围成的总面积，判断该异常点云簇是否为缺陷，当投影面积大于某一阈值则视为缺陷，反之，则视为正常。
2.根据权利要求1所述的一种复合材料铺层质量在线检测系统的检测方法，其特征在于步骤(3)中：利用DBSCAN算法，对异常点云聚类具体是：设定输入的点云数据，选定半径ε和最少数目MinPts两个参数，根据所选定的两个参数，计算出点云集合的核心对象，再根据核心对象划分簇，最后输出聚类结果，计算过程如下：
a.初始化点云集合的核心对象集合
Figure FDA0004252129760000021
初始化点云聚类的簇数k＝0，初始化未扫描的点云样本集合Γ＝D，点云簇划分集合/>
Figure FDA0004252129760000022
b.对于j＝1，2，3，...m，按以下步骤找出点云中的所有核心对象：
1)通过距离计算，找到样本点xj的ε-邻域子样本集合N∈(xj)；
2)如果子样本集合的点云样本数量满足|N∈(xj)|≥MinPts，将点xj加入点云集合的核心对象集合Ω＝Ω∪{xj}；
c.如果点云集合的核心对象集合
Figure FDA0004252129760000023
则运算结束，否则转入步骤d；
d.在核心对象集合Ω中，随机选择核心对象o，初始化当前点云簇的核心对象集合Ωcore＝{o}，初始化类别序号k＝k+1，初始化当前点云簇集合Ck＝{o}，更新未扫描的点云集合Γ＝Γ-{o}；
e.如果当前点云簇的核心对象集合
Figure FDA0004252129760000024
则当前聚类簇Ck生成完毕，更新点云簇划分集合C＝{C1,C2,...,Ck}，更新点云集合的核心对象集合Ω＝Ω-Ck，转入步骤c，否则更新点云集合的核心对象集合Ω＝Ω-Ck；
f.在当前点云簇的核心对象集合Ωcore中取出核心对象o’，通过邻域距离阈值ε找出所有的ε-邻域子样本集合N∈(o’)，令Δ＝N∈(o’)∩Γ，更新当前点云簇集合Ck＝Ck∪Δ，更新未扫描的点云集合Γ＝Γ-Δ，更新Ωcore＝Ωcore∪(Δ∩Ω)-o’，转入步骤f；
经过上述步骤，最终输出结果为：簇划分集合C＝{C1,C2,C3,C4,C5}五个点云簇。
3.根据权利要求2所述的一种复合材料铺层质量在线检测系统的检测方法，其特征在于步骤(5)中：计算所得投影散点围成区域面积的计算方法具体为：设共有n个点，按顺时针方向，坐标分别为(x1,y1)(x2,y2)......(xn,yn)，取坐标为
Figure FDA0004252129760000031
的点，其中，
Figure FDA0004252129760000032
设m为正整数，通过计算，当m<n时，第m个点、第m+1个点以及坐标为/>
Figure FDA0004252129760000033
的点围成的三角形面积为/>
Figure FDA0004252129760000034
第n个点、第1个点以及坐标为/>
Figure FDA0004252129760000035
的点围成的三角形面积为
Figure FDA0004252129760000036
则所有点围成的区域总面积为/>
Figure FDA0004252129760000037
4.根据权利要求1所述的一种复合材料铺层质量在线检测系统的检测方法，其特征在于：线激光传感器与激光测量控制器构成线激光测量系统，线激光传感器的线激光测量头由激光测量控制器控制采集数据，W轴电机编码器作为线激光测量系统的触发信号，记录线激光传感器当前位置信息，铺丝设备数控系统发出使能信号控制激光测量控制器的启停，进而控制线激光测量头的启停。
5.根据权利要求4所述的一种复合材料铺层质量在线检测系统的检测方法，其特征在于：线激光传感器随铺丝设备沿铺放轨迹的法向扫描被测工件的铺层信息，并将铺层信息传给铺丝设备数控系统的工控机，铺层信息经过工控机软件处理，识别当前铺层信息是否存在缺陷，如存在缺陷，则根据W轴的坐标信息和当前铺层信息，追踪到每条线激光数据在被测工件数模上的扫描轨迹，进而根据铺层缺陷的分析结果将缺陷从被测工件数模上标注具体的位置信息。
6.根据权利要求4所述的一种复合材料铺层质量在线检测系统的检测方法，其特征在于：线激光测量头的采样频率由W轴电机编码器的脉冲信号控制触发。
CN202111022783.XA 2021-09-01 2021-09-01 一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法 Active CN113848182B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111022783.XA CN113848182B (zh) 2021-09-01 2021-09-01 一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111022783.XA CN113848182B (zh) 2021-09-01 2021-09-01 一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113848182A CN113848182A (zh) 2021-12-28
CN113848182B true CN113848182B (zh) 2023-07-07

Family

ID=78976782

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111022783.XA Active CN113848182B (zh) 2021-09-01 2021-09-01 一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113848182B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114488814B (zh) * 2022-01-26 2023-05-30 中国航空制造技术研究院 一种消除重力扰动高精度铺放张力控制方法
CN114354639B (zh) * 2022-03-21 2022-06-10 苏芯物联技术(南京)有限公司 一种基于3d点云的焊缝缺陷实时检测方法及系统
CN117252863B (zh) * 2023-11-13 2024-02-09 山东省地质测绘院 一种地理信息异常数据快速检测分析方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104915635A (zh) * 2014-03-10 2015-09-16 波音公司 多个层的复合检查和结构检验
CN105487486A (zh) * 2014-10-06 2016-04-13 波音公司 用于在制造期间检测复合零件的系统和方法
CN112907528A (zh) * 2021-02-09 2021-06-04 南京航空航天大学 一种基于点云转图像的复材铺丝表面缺陷检测与识别方法
CN113176265A (zh) * 2021-04-23 2021-07-27 南京航空航天大学 复合材料自动铺丝搭接及缝隙缺陷在机检测系统及方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104915635A (zh) * 2014-03-10 2015-09-16 波音公司 多个层的复合检查和结构检验
CN105487486A (zh) * 2014-10-06 2016-04-13 波音公司 用于在制造期间检测复合零件的系统和方法
CN112907528A (zh) * 2021-02-09 2021-06-04 南京航空航天大学 一种基于点云转图像的复材铺丝表面缺陷检测与识别方法
CN113176265A (zh) * 2021-04-23 2021-07-27 南京航空航天大学 复合材料自动铺丝搭接及缝隙缺陷在机检测系统及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
文立伟等.基于机器视觉与UMAC的自动铺丝成型构件缺陷检测闭环控制系统.航空学报.2015,第36卷(第12期),第3991-4000页. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113848182A (zh) 2021-12-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113848182B (zh) 一种复合材料铺层质量在线检测系统及检测方法
US9052294B2 (en) Method and system for two-dimensional and three-dimensional inspection of a workpiece
CN108801914B (zh) 一种对多沟槽型面板材成形缺陷的检测方法及检测系统
US20080055591A1 (en) Apparatus and methods for two-dimensional and three-dimensional inspection of a workpiece
CN111609811A (zh) 一种基于机器视觉的大尺寸板材成形在线测量系统与方法
Lu et al. SCueU-Net: Efficient damage detection method for railway rail
Meister et al. Review of image segmentation techniques for layup defect detection in the Automated Fiber Placement process: A comprehensive study to improve AFP inspection
Mi et al. In-situ monitoring laser based directed energy deposition process with deep convolutional neural network
Zhang et al. Correlation approach for quality assurance of additive manufactured parts based on optical metrology
Barrett et al. Micron-level layer-wise surface profilometry to detect porosity defects in powder bed fusion of Inconel 718
US20220214159A1 (en) Device and method for automatically detecting through-hole rate of honeycomb sandwich composite-based acoustic liner
CN108662989A (zh) 一种基于三维激光扫描的车灯轮廓质量检测方法
Tang et al. A novel 3D laser scanning defect detection and measurement approach for automated fibre placement
CN110490342B (zh) 一种基于Faster R-CNN的接触网静态几何参数检测方法
CN114092411A (zh) 一种高效快速的双目3d点云焊点缺陷检测方法
CN101694584A (zh) 航空发动机篦齿盘热表处理厚度信息提取系统
Chen et al. Tool wear monitoring based on the combination of machine vision and acoustic emission
Li et al. Automatic vision-based online inspection system for broken-filament of carbon fiber with multiscale feature learning
García et al. Rail surface inspection system using differential topographic images
CN109993741B (zh) 一种基于k均值聚类的钢轨焊缝轮廓自动定位方法
CN116681912A (zh) 铁路道岔的轨距检测方法及装置
Villacrés et al. 3d printing deformation estimation using artificial vision strategies for smart-construction
Sun et al. Precision work-piece detection and measurement combining top-down and bottom-up saliency
Liu et al. A novel scratch detection and measurement method for automotive stamping parts
Rawal et al. Sensor based online quality monitoring system for detection of milling defects on CFRP structures

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant