航空发动机叶片检测三维重建
来源:用户上传
作者:郭怡
摘 要：为满足航空发动机叶片焊接修复高质量要求和特殊性，为了实现焊枪路径及工艺参数规划，满足焊接修复余量小且利于机械加工的目的;结合在叶片修复中通常只有破损叶片的实物，而没有叶片原始的CAD模型的现实，开展适用于破损叶片的光学三维检测与曲面修复研究。本文采用微距三维测量系统获取叶片表面点云数据，设计自动机械臂平台搭载扫描头对整个叶片进行扫描，开发相应算法将点云数据融合为叶片的点云模型，突破叶片三维复杂曲面快速检测与重构问题，特别是缺损部位曲面的修复，从而解决焊接修复时高精度柔性化问题，具有重要的理论意义和应用价值。
关键词：逆向工程 三维重建 激光测量
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）04（c）-0052-02
航空发动机叶片是航空发动机部件中的关键部分，在航空航天，汽车，能源，机械等各领域都有着极为广泛的应用[1]。叶片作为高性能航空发动机的核心工作部件，全寿命周期中，发动机的销售收入和后期的维修收入分别占总收入的 60%和 40%，且后期维修的利润率更高。航空发动机压气机转子叶片在高温环境下高速旋转工作，与工质（空气）进行能量转换，承受着较大的负荷，易发生各种不同程度的损伤，而且损坏率较高。由于叶片造价昂贵，故大量破损叶片需要焊接修复。传统的手工修理方法耗时且精度低。为提高叶片维修的效率和精度，目前国际上在发动机叶片维修中已大量采用自动焊接专用设备。航空发动机叶片工作环境相当严酷，需要承受高温、高压、高摩擦等，这就对叶片性能提出了极高的要求，所以在叶片在使用维修过程中，必须采用高精度的检测方法对叶片进行全面而又严格的检测以确保叶片缺损修复质量达标。目前，常用的做法是采用逆向工程建立叶片的三维模型，通过对叶片表面的测量、三维数据重构获取高精度的叶片三维模型，根据叶片曲面的数学模型精准预估叶片缺损，从而实现了叶片检测[2]。
为满足航空发动机叶片焊接修复高质量要求和特殊性，为了实现焊枪路径及工艺参数规划，满足焊接修复余量小且利于机械加工的目的;结合在叶片修复中通常只有破损叶片的实物，而没有叶片原始的CAD模型的现实，开展适用于破损叶片的光学三維检测与曲面修复研究，突破叶片三维复杂曲面快速检测与重构问题（特别是缺损部位曲面的修复），从而解决焊接修复时高精度柔性化问题，具有重要的理论意义和应用价值。
1 总体方案设计
由微距三维测量系统获取叶片表面点云数据，设计自动机械臂平台搭载扫描头对整个叶片进行扫描，开发相应算法将点云数据融合为叶片的点云模型。再对叶片缺损部位进行初步检测定位，根据部位的分类采用不同重构方法恢复叶片原始曲面模型，进而实现对缺损部位的精确测量和定量估计，总体方案如图1所示。
2 关键内容
针对缺损叶片修复问题，本文通过对缺损部分模型的数学理论和算法深入研究，提出适用于航空发动机叶片的高精度三维测量方法和叶片曲面重构算法，并构建光学测量和重构系统。通过对缺损叶片三维测量数据进行预处理和点云重构，使其能够自动检测叶片缺损部位，并预测和重构原始理想叶片的曲面模型，精确估计缺损叶片的位置和形态，进而实现缺损叶片的自动修复。
2.1 叶片的微距三维测量系统和算法
叶片点云数据采集由微距相机与网格光栅结构光构成的扫描器，实现高精度的叶片局部三维扫描[3]。通过搭建机械臂平台，搭载扫描器按照一定路径移动，实现对叶片的完整扫描。可通过在扫描器安装光学标记点，由安装在外部的相机进行测量，以获得扫描器空间位置，通过测量机械臂活动的方式，对机械臂进行硬件标定。实现机械臂控制算法，通过控制不同自由度关节电机的方式，实现扫描头的空间高精度自由移动。配合扫描头空间数据，实现相邻帧点云的融合。对点云模型进行闭合、漏洞检测，研究扫描器路径的自动规划和自动重扫，实现模型的自主自动扫描功能。
2.2 叶片三维测量数据处理和叶片点云模型重构技术
由三维测量系统获得的叶片局部的点云数据需要注册到统一世界坐标系下，并拼接为整个叶片的点云模型以便后续进行叶片曲面模型的重构。为了获得高精度的点云模型，需要对点云数据进行去噪和平滑等预处理操作、局部点云之间进行高精度的匹配和拼接、对叶片三维测量不准确或匹配拼接失败的点云数据进行重新扫描和全局匹配拼接、以及对点云模型的全局优化处理。内容包括：三维测量系统机械臂的定位和路径获取、点云特征匹配与拼接算法、保持边界的点云滤波算法、点云模型的闭环检测和增量式更新算法。
2.3 叶片缺损部分曲面模型重构技术
根据叶片点云数据对缺损部位进行定位和重构，需要对原始理想叶片的曲面模型进行估计。在没有叶片原始CAD模型的条件下，从无缺损区域的点云数据利用叶片的对称特性估计叶片曲面模型，以及从缺损区域周围根据曲面平滑和延伸特性估计叶片曲面和曲线模型[4]。根据缺损发生在叶片上的不同部位，如叶尖、前后缘、叶片和叶背等，对数据进行分类采用不同的重构方法。研究内容包括：基于神经网络的缺损检测算法、基于相似性度量的曲面重构算法和曲面曲线延伸算法、基于能量最小化平滑和利用细分曲面重构叶片模型、基于截面线的缺损部分曲面重构和定量估计方法、缺损部分的数据分类和边界提取问题。
3 结语
对于破损叶片目前主要采取更换和修复两种手段，直接更换新的叶片将会带来经济上的压力，若根据叶片损伤程度，修复具备修复价值的叶片，则损伤叶片使用寿命可大大延长，叶片所需更换数目将减少，整体维修费用将大幅降低，获得很好经济效益。本文采用微距测量技术，对需要修复的缺损叶片进行三维形貌测量，获得叶片三维点云数据，进而实现缺损叶片三维重构，以指导焊接修复轨迹，从而解决焊接修复时高精度柔性化问题，具有重要的理论意义和应用价值。
参考文献
[1] 于之靖，宋四同.基于逆向工程的航空发动机叶片数字化建模[J].机床与液压，2011，39（17）：122-125.
[2] 廖骏.基于线结构光的航空发动机叶片三维形貌测量技术研究[D].南昌航空大学， 2017.
[3] 吴奇.基于结构光与旋转平台的三维重建技术[D].电子科技大学，2017.
[4] 董玲，杨洗陈，张海明，等.自由曲面破损零件激光再制造修复路径生成[J].中国激光， 2012，39（7）：1-6.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-15255243.htm
