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结构光扫描与全息干涉融合的航空叶片精密快速三维测量技术与系统研究

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摘要

叶片是决定航空发动机能量转换效率、运行安全和使用寿命的核心零部件,其数字化设计制造水平代表着国家制造业核心竞争力,关系到国防安全。由于叶片工作在高温、高压的大载荷恶劣环境下,任何一点瑕疵都会造成重大事故,因此,在设计制造和安装调试过程中精度检测与控制至关重要。由于其具有型面复杂、薄而扭曲、进排气边半径尺寸微小、制造检测精度要求高、特征尺寸多、数量庞大等特点,致使航空发动机约 30%的工作量来自叶片的加工制造与检测。现有的基于高精度三坐标和单一光学传感器的测量与检测方法存在明显的技术局限性,难以满足航空叶片型面测量速度快、精度高和数据完整等多种需求,更难以实现航空叶片进排气边的精确测量。针对上述难题,本文研究基于不同原理光学传感器融合的航空叶片测量方法,并初步开发一套结构光扫描与全息干涉融合的航空叶片精密快速三维测量系统。具体研究内容和创新研究工作如下: 研究多光学传感器的全局坐标系精密标定方法。针对目前基于零件的自身几何特征或标准器件的多传感器全局坐标系标定过程耗时、精度差等问题,提出了一种稳定高精度的全局坐标系标定方法。首先,将平面标定板以多个不同的空间姿态放置在测量系统前,应用结构光传感器中的相机和全息干涉传感器分别采集标定板图像和表面点云。利用采集到的多幅标定板图像计算结构光系统的内外参数,并对标定板上的圆心点进行三维重建和平面拟合。然后,建立了以全息干涉传感器信噪比(SNR)为权重的优化模型,最小化全息干涉测量点到拟合平面的距离来优化求解全局标定参数。实验表明,该方法具有精度高、稳定性好和简单高效的特点。 研究测量坐标系与CAD模型坐标系的高效高精配准方法与技术。针对传统的基于专用夹具、3-2-1法和循环迭代配准自由曲面时效率低、精度差和无法实现自动化等问题,提出了基于结构光扫描数据的自动粗配准方法和以SNR为权重的精配准优化算法。算法的具体步骤为:首先采用主成分分析(PCA)方法计算点云数据和模型的主方向进行初步配准,再基于ICP算法进行优化,获得粗配准结果;然后基于叶片的CAD模型,生成全息干涉的测量路径,应用建立的信噪比(SNR)权重的优化模型进行精确配准计算。实验结果表明,该方法可以高效自动的实现无特征自由曲面的精确配准,是一种简单易用的坐标系配准技术。 研究全息干涉双向自适应路径规划方法与技术。为解决叶片进排气边(大曲率小半径)的准确测量和叶片全尺寸测量难题,提出了一种双向自适应路径规划方法与技术。该方法通过求解轴向截面线的几何关键点,对截面线进行四段式分割,实现了截面型线高效测量和进排气边位置准确测量;通过对径向多条截面线上对应关键点进行曲线拟合和插值计算,实现了小曲率型面、大曲率进排气边密集的自适应测量。测量实验结果表明,该路径规划方法在小半径大曲率的进排气边位置能够获得更多的数据点,为后续的多源数据融合提供了良好的测量数据基础。 研究不同分辨率不同精度等级的多源数据融合算法。为解决叶片全尺寸高精度测量的难题,提出了一种基于高斯过程的不同分辨率不同精度等级的多源数据融合算法。该方法首先建立了单一数据的高斯过程模型,对高分辨率-低精度的结构光扫描数据的真值与误差进行估计与分离;然后以高精度-低分辨率的全息干涉测量数据为基准建立了两种数据的关联预测模型,对结构光扫描数据光学畸变等引起的局部偏差和两种数据的拼接误差进行校准。实验结果表明,该方法十分适合这种具有不同分辨率和不同精度等级的数据融合情况,是一种简单易用的高精度数据融合方法 开发结构光扫描与全息干涉融合的航空叶片精密快速三维测量系统与装备。应用本文提出的方法与关键技术初步开发了基于叶片测量专用硬件平台与软件模块。并对极小叶片和某型号的高反光叶片进行了截面线和全尺寸测量,实验结果表明,本文开发的叶片专用测量系统能够实现叶片型面的高精度高效率测量和进排气边准确测量的需求。

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