叶片数字化检测中的模型配准技术及应用研究

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1、摘要配准技术是当今数字化检测领域的一项关键基础技术，最早出现于医疗诊断和图像处理领域，目前已在无损检测、逆向工程、虚拟现实、机器人和柔性装配等领域得到广泛应用。模型配准是实现零件检测、模型评估、误差分析以及数据拼合等的前提条件。模型配准的精度和速度是衡量其有效性的两个主要指标。因此，快速精确配准问题的研究对提高数字化检测精度和效率、促进相关领域的发展具有重要的理论意义和工程应用价值。针对这一问题，本文结合航空发动机的涡轮叶片类零件的加工定位、无损检测以及无损评价的应用需求，研究了轮廓控制点优化提取问题、基于约束区域的配准算法、配准过程中的加速算法、匹配

2、偏差模型建立方法等关键技术，并开发了相应的软件原型系统。论文的主要研究内容和成果如下：(1)针对轮廓线控制点的优化提取问题，从形状理论和估计理论出发，提出二次提取法来进行优化提取。该方法与均匀取点法和多边形逼近法相比，能够有效地提取叶片轮廓中的典型特征部分(例如前缘和后缘)，克服了传统算法丢失部分特征点的缺点：同时有效地消除了数据冗余问题：最后通过逼近模型评估了轮廓控制点与原始形状的逼近性。通过二次提取法得到的轮廓控制点有利于提高后续的配准精度与配准速度。(2)针对模型配准定位的准确性问题，采用初始配准与精确配准相结合的两步配准策略。其中，初始配准可有

3、效地缩小模型坐标系间的差异，为精确配准作准备。在精确配准阶段，本文提出了约束区域的概念以及基于约束区域的配准算法。该算法综合运用多种优化算法，巧妙地将六元优化问题降元为三元优化问题；在引入约束区域权因子基础上，提出了一种“双目标函数”优化策略：并提出了一种匹配结果的确定性分析方法，从而实现精确配准。实验表明：该算法配准精度明显优于经典的配准算法，并具有很高的适用性，对于复杂模型的二、三维配准都能取得良好效果。(3)针对模型配准过程的实时性问题，在基于约束区域的配准算法基础上，提出了两种配准过程加速方法。首先，根据配准方法在搜索过程中的特点，提出了改进的

4、迭代方向加速算法。该算法在加快配准过程的同时，保证了配准结果的稳定性。其次，针对基于约束区域的配准算法中最耗时的求距离计算过程，提出了基于线性八叉树的参考球法；并在算法的实现中，采用快速查找线性八叉树邻域节点的相关规则。该算法在数据点集、三角面片集以及线性八叉树之间建立起对应关系，通过参考球去除掉不必要考虑的三角面片，有效地解决了配准过程中快速求取距离的问题。最后，将两种加速方法有机结合，在不影响配准精度的条件下，取得2倍的配准加速比，有效地提高了配准速度。(舢针对模型配准精度的评估问题，建立了匹配偏差模型并实现了配准误差的统计分析与可视化彩色云图显示

5、：提出了配准精度评价准则，给出了衡量配准精度的评估指标体系；通过实验分析了待配准模型上的原始点数量和位置分布对配准的精度和速度的影响，验证了配准算法的有效性。(5)基于VTK(visualizationtoolkit)可视化开发工具软件包和动态库技术，设计并开发了模型配准及分析测量软件原型系统。在此基础上，对本文的整个研究思路及关键算法进行了验证；同时，面向航空发动机涡轮叶片类零件复杂内部结构的测量分析，建立了基于锥束CT图像的虚拟测量分析应用工具集：为解决叶片在任意截面内的形状、结构分析和尺寸测量等问题提供了方便直观的手段。关键词：模型配准，约束区域

6、，配准加速，匹配偏差，锥束CT、虚拟测量AbstractModelregistrationiSankeytechniqueindigitalmeasurementfield．Registrationappearedfirstlyinthemedicaldiagnosisfieldandimageprocessingfield．Itiswidelyappliedtonondestructivetesting，reverseengineering，virtualreality，robotandflexibleassemblynOW．ItiSthepreco

7、nditionofparttesting，modelevaluation．erroranalysisanddataintegration．Registrationprecisionandregistrationspeedaretwomostimportantfactorstoscalevalidity，therebyfastandaccurateregistrationresearchhasimportanttheorysignificanceandengineeringapplicationvalueinimprovingdigitalmeasure

8、mentaccuracyanddigitalmeasuremente蚯ciency．Aimin