基于计算机视觉的压气机叶片形状尺寸三维重构方法研究

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1、硕士学位论文基于计算机视觉的压气机叶片形状尺寸三维重构方法研究RESEARCHON3DRECONSTRUCTIONMETHODOFSHAPEANDDIMENSIONSOFCOMPRESSORBLADESBASEDONCOMPUTERVISION孙春苗哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号:TP391.4学校代码:10213国际图书分类号:681.5密级:公开工学硕士学位论文基于计算机视觉的压气机叶片形状尺寸三维重构方法研究硕士研究生:孙春苗导师:王雷教授申请学位:工学硕士学科:仪器科学与技术所在单位:自动化测试与控制系答辩日期:2

2、018年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C:681.5DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHON3DRECONSTRUCTIONMETHODOFSHAPEANDDIMENSIONSOFCOMPRESSORBLADESBASEDONCOMPUTERVISIONCandidate:SunChunmiaoSupervisor:Prof.WangLeiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngin

3、eeringSpeciality:InstrumentScienceandTechnologyAffiliation:DepartmentofAutomaticMeasurementandControlDateofDefence:June,2018Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要航空发动机是中国航空工业发展的核心,无论在军事领域、国防建设还是在推动国民经济发展方面,都具有里程碑式的重大意义。发动机叶片在航空发动机工作的过

4、程中承受高温、高压、高速的作用,易产生变形,且数量众多,因此发动机叶片的测量对于航空发动机的生产和维护意义重大。发动机叶片表面是弯曲的三维自由曲面,许多关键参数并不能用常规方法直接测得,其测量的复杂性显而易见。为了提高发动机叶片的制造品质和维护质量,研究出一种快速高效的叶片测量方法成为亟待解决的问题。本课题确定发动机叶片中的压气机叶片作为研究对象,提出一种基于计算机视觉的方法,完成压气机叶片关键参数的测量。课题的基本思想和主要工作如下:采用从运动中恢复结构的三维重构算法,对压气机叶片模型进行型面重构。该算法包括视觉里程计和位姿优化两部

5、分,视觉里程计的计算完成了从一系列图像到获得点云模型的过程,特征提取及匹配和位姿估计是该算法的核心;位姿优化采用非线性最小二乘的优化方法,通过调整估计的位姿,使重投影误差达到最小,得到全局最优的点云模型。利用优化后的位姿将图像中的各个像素统一投影到三维坐标系下,得到稠密的重建结果。基于非均匀有理B样条方法,将叶片点云模型拟合成连续的曲面。依据叶片自身特征建立叶片坐标系,则每次测量获得的点云模型均能统一在同一坐标系中。点云分割采用的是随机采样一致性算法,该算法鲁棒性强,适用于在有噪声的情况下提取正确的模型。比较贝塞尔、B样条、非均匀有理

6、B样条等三种曲面拟合算法,理论和实验均证明非均匀有理B样条曲面拟合算法最适用于解决本问题,最终从离散的点云模型中拟合得到连续的点云模型。对压气机叶片的形状、尺寸参数进行研究,包括前缘半径、后缘半径、叶片弦长、叶身最大厚度等参数的定义和公差要求。除此之外,还对压气机叶片重要参数的算法进行设计,通过相关的点云计算完成。最后本文对整个压气机叶片测量系统进行了相关的实验与分析,从被测叶片的设计与加工,到整个测量系统中相机和镜头的选型,完成实验条件的准备和实验环境的搭建,先后进行了多组实验。通过对被测叶片进行纹理试验,得到适合的叶片纹理添加方法

7、,并得到前缘半径测量重复性为0.123mm;后缘半径测量重复性为0.114mm;叶身最大厚度的测量重复性为0.210mm;-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文叶片弦长的测量重复性可达到0.798mm。将本方法测量得到的前缘半径、后缘半径、叶片弦长、叶身最大厚度、测量时间等数据与三坐标机的测量结果相比较,误差在-0.370mm~0.420mm之间,均在叶片公差范围内,满足测量要求,且本文方法在测量效率上优于三坐标机测量法。关键词:压气机叶片;三维重构;点云处理;曲面拟合-II-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractAero-en

8、gineisthecoreofChina’saviationindustry.Itisofgreatsignificanceinmilitaryfield,nationaldefenseconstructionandth

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