CN116499359A - 一种运载火箭舱段智能化检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，其使用激光三维扫描技术、图像处理技术和智能控制技术，包括下述步骤：步骤S1：激光三维扫描点云数据的自动采集；步骤S2：上下站位三维点云数据的自动拼接；步骤S3：三维点云数据的自适应裁剪；步骤S4：三维点云数据边缘轮廓的自动识别和提取；步骤S5：航向支架图像自动识别；步骤S6：检测报告的自动生成。本发明测量过程采用非接触自动测量的方法，系统运行和公差评定方法通过编程固化，提高了检测可靠性，减少了人员需求，提高了检测效率，采用数字化测量的方式并自动生成数字化检验报告，测量数字可实现结构化存贮，也为检验数据分析以及数字化工厂建设等提供了必要条件。

Description

一种运载火箭舱段智能化检测方法
技术领域
本发明涉及运载火箭检测技术，尤其涉及运载火箭舱段智能化检测方法。
背景技术
为保证运载火箭舱段加工装配尺寸满足要求、舱内支架安装无错漏装，孔和槽位置正确，需要对舱段前后端框距离、平行度、轴线与端面垂直度、端面平面度、圆度、基准偏扭，以及舱段内支架、弓形夹以及孔和槽位置等尺寸进行测量。以往使用传统平台测量方法或激光跟踪仪测量方法检测舱段端面尺寸，舱体内支架、支座、开孔等的安装位置、航向、数量等使用人工目视、钢皮尺和卷尺检测。
现有方法需人工手持工具测量，测量可靠性差、测量效率低、劳动强度大、测量数据信息化水平低且无法实现自动化，目视检验也存在较大错漏判风险。
发明内容
针对现有检测技术中的缺陷，本发明提供了一种运载火箭舱段智能化检测方法。本发明提供的一种运载火箭舱段智能化检测方法，下面通过具体的实施方式并结合附图对本发明做进一步详细说明：
本发明的具体优点为：
1)本发明所述的运载火箭舱段智能化检测方法，测量过程采用非接触自动测量的方法，系统运行和公差评定方法通过编程固化，实现了几何尺寸测量、错漏装自动判断，提高了检验覆盖率，减少人了人为因素的影响，提高了检测可靠性。
2)本发明所述的运载火箭舱段智能化检测方法，采用智能化测量技术，改变了以往人工手持、目视检测的方法无法持久化存储数据的缺点，减少了人员需求，提高了检测效率。测量中减少了舱段起吊翻身次数，无需人员登高作业，也提高了本质安全。
3)本发明所述的运载火箭舱段智能化检测方法，采用数字化测量的方式，可实现测量结果可视化显示，并自动生成数字化检验报告。测量数字可实现结构化存贮，也为检验数据分析以及数字化工厂建设等提供了必要条件。
本发明可用于运载火箭舱段前后端框距离、对接孔拟合圆直径、圆度、垂直度、基准偏扭、舱内支架和孔槽等的安装位置、航向、安装准确性等进行自动测量与判断方法。具体应用于运载火箭舱段几何尺寸测量和安装支架有无、错漏装判断。该测量系统及测量方法也可用于类似结构产品的智能化测量。
附图说明
图1为本发明的运载火箭舱段智能化检测方法的测量流程示意图。
图2为本发明的运载火箭舱段智能化测量系统的组成示意图。
附图标记说明：
1-激光三维扫描系统2-升降机构3-运载火箭舱段
4-舱段支撑工装5-下沉式地基6-地面
具体实施方式
下面结合具体实施案例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
本发明的技术核心是，使用一种集激光三维扫描技术、图像处理技术结合智能控制技术于一体的检测方法实现运载火箭舱段智能化检测。
本发明提供的运载火箭舱段智能化检测方法使用激光三维扫描技术、图像处理技术结合智能控制技术，通过自动转站完成全方位的点云和图像数据采集，对不同站位的点云数据进行自动拼接和裁剪后，经点云边缘轮廓自动检测和特征提取计算聚类特征的空间距离，并使用模型匹配方法识别航向特征，实现对舱段前后端框距离、对接孔拟合圆直径、圆度、垂直度、基准偏扭、舱内支架和孔槽等的安装位置、航向、安装准确性等的自动测量与判断，具有检测效率高、测量结果一致性好等优点。
图1为本发明的运载火箭舱段智能化检测方法的测量流程示意图。如图1所示，本发明的运载火箭舱段智能化检测方法包括下述步骤：
步骤S1、激光三维扫描点云数据的自动采集。
自动控制激光雷达的测距扫描测距自动获取点云数据，即自动控制激光发射器向待测目标发射一束经过调制的连续波，连续波到达待测目标后被返回，根据调制波的波长和发射波与接收波间的相位延迟计算测量设备与待测目标间的距离，再经激光雷达云台360度自动扫描即可得到点云数据的三维坐标。
步骤S2、上下站位三维点云数据的自动拼接。
使用圆心拟合算法分别计算两组点云多个不同距离间隔断面的圆心平面坐标，同时获取相同断面的起始扫描位置的圆柱最边缘数据，通过两点距离匹配法对两组包含圆心和圆柱最边缘的重叠区域的点云进行点对匹配，使用最小二乘法计算得到旋转平移矩阵和平移矩阵，从而扩展到所有点云完成两组点云的整体自动拼接。
步骤S3、三维点云数据的自适应裁剪。
使用包围盒技术实现基于轴对齐的自适应切割裁剪，考虑到测量参数均使用上下端面的点云数据进行计算，通过设定包围盒边界值完成舱体上下端面的切割裁剪。
步骤S4、三维点云数据边缘轮廓的自动识别和提取。
通过搜寻筒形点云数据的闭合特征点实现边缘轮廓自动提取，在舱段点云上构造一个筒形曲线网络，使用正态估计区域增长法将点云聚类形成点簇，进一步减小点云尺寸，建立这些点簇的图并使用一阶向量特征分割提取得到与簇匹配的闭合特征线，找到舱段表面轮廓可以定义的区域，计算聚类特征的空间距离。
步骤S5、航向支架图像自动识别。
基于机器视觉技术进行航向支架图像自动识别，使用模型匹配技术，先建立待识别的目标特性模型，考虑特征边缘位置变化，将待识别图像与己知模型相比较，从而得出二者之间的相似性度量，以此来对目标进行识别和分类。
步骤S6、检测报告的自动生成。
通过对测得点云的构造和评定，根据定义得到舱段前后端框距离、平行度、轴线与端面垂直度、端面平面度、圆度、基准偏扭等几何尺寸模板，使用数模导入比对，自动生成舱段内支架、弓形夹以及孔槽位置等尺寸测量及错漏装判断检测报告。
本发明可用于运载火箭舱段前后端框距离、平行度、轴线与端面垂直度、端面平面度、圆度、基准偏扭，以及舱段内支架、弓形夹以及孔、槽位置等尺寸测量。具体应用于运载火箭舱段几何尺寸测量和安装支架有无、错漏装判断。该测量系统及测量方法也可用于类似结构产品的智能化测量。
图2为本发明的运载火箭舱段智能化测量系统的组成示意图，如图2所示，本发明的系统主要由激光三维扫描系统1、升降机构2、舱段支撑工装4组成。激光三维扫描系统1安装于升降机构2顶部，升降机构2安装于下沉式地基5内，测量开始时，运载火箭舱段3放置于支撑工装4上，升降机构2位于下沉式地基5内，光学扫描传感器低于地面6；测量时，升降机构2带动光学扫描测量传感器1上升至各站位进行测量。
测量前根据舱段规格预先编制检测运行方案，整个检测系统运行和数据处理流程可实现一键式。测量时，升降机构带动激光三维扫描系统完成多站位扫描取点；软件系统自动将三维点云数据进行多站位拼接后，根据设定规则进行思安云数据的自适应裁剪和识别提取，并对舱内支架图像进行自动识别。
需要说明的是，上文只是对本发明进行示意性说明和阐述，本领域的技术人员应当明白，对本发明的任意修改和替换都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，其使用激光三维扫描技术、图像处理技术和智能控制技术，包括下述步骤：
步骤S1：激光三维扫描点云数据的自动采集；
步骤S2：上下站位三维点云数据的自动拼接；
步骤S3：三维点云数据的自适应裁剪；
步骤S4：三维点云数据边缘轮廓的自动识别和提取；
步骤S5：航向支架图像自动识别；
步骤S6：检测报告的自动生成。
2.根据权利要求1所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤S1包括：自动控制激光雷达的测距扫描测距自动获取点云数据，即自动控制激光发射器向待测目标发射一束经过调制的连续波，连续波到达待测目标后被返回，根据调制波的波长和发射波与接收波间的相位延迟计算测量设备与待测目标间的距离，再经激光雷达云台360度自动扫描即可得到点云数据的三维坐标。
3.根据权利要求2所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：使用圆心拟合算法分别计算两组点云多个不同距离间隔断面的圆心平面坐标，同时获取相同断面的起始扫描位置的圆柱最边缘数据，通过两点距离匹配法对两组包含圆心和圆柱最边缘的重叠区域的点云进行点对匹配，使用最小二乘法计算得到旋转平移矩阵和平移矩阵，从而扩展到所有点云完成两组点云的整体自动拼接。
4.根据权利要求3所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：使用包围盒技术实现基于轴对齐的自适应切割裁剪，考虑到测量参数均使用上下端面的点云数据进行计算，通过设定包围盒边界值完成舱体上下端面的切割裁剪。
5.根据权利要求4所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：通过搜寻筒形点云数据的闭合特征点实现边缘轮廓自动提取，在舱段点云上构造一个筒形曲线网络，使用正态估计区域增长法将点云聚类形成点簇，进一步减小点云尺寸，建立这些点簇的图并使用一阶向量特征分割提取得到与簇匹配的闭合特征线，找到舱段表面轮廓可以定义的区域，计算聚类特征的空间距离。
6.根据权利要求5所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤S5包括：基于机器视觉技术进行航向支架图像自动识别，使用模型匹配技术，先建立待识别的目标特性模型，考虑特征边缘位置变化，将待识别图像与己知模型相比较，从而得出二者之间的相似性度量，以此来对目标进行识别和分类。
7.根据权利要求6所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤S6包括：通过对测得点云的构造和评定，根据定义得到几何尺寸模板，使用数模导入比对，自动生成舱段内支架、弓形夹以及孔槽位置等尺寸测量及错漏装判断检测报告。
8.根据权利要求6所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，在所述步骤S6中，所述几何尺寸模板包括舱段前后端框距离、平行度、轴线与端面垂直度、端面平面度、圆度、基准偏扭的几何尺寸模板；所述尺寸测量及错漏装判断包括舱段内支架、弓形夹以及孔槽位置的尺寸测量及错漏装判断。
9.根据权利要求1所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，其使用的运载火箭舱段智能化测量系统包括激光三维扫描系统、升降机构、舱段支撑工装，激光三维扫描系统安装于升降机构顶部，升降机构安装于下沉式地基内，测量开始时，运载火箭舱段放置于支撑工装上，升降机构位于下沉式地基内，光学扫描传感器低于地面；测量时，升降机构带动光学扫描测量传感器1上升至各站位进行测量。
10.根据权利要求9所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，测量前根据舱段规格预先编制检测运行方案；测量时，升降机构带动激光三维扫描系统完成多站位扫描取点；软件系统自动将三维点云数据进行多站位拼接后，根据设定规则进行思安云数据的自适应裁剪和识别提取，并对舱内支架图像进行自动识别。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117011263A (zh) * 2023-08-03 2023-11-07 东方空间技术(山东)有限公司 一种用于火箭子级回收段的缺陷检测方法及装置
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