基于双目视觉的航空发动机受损叶片三维重建方法

作者:李嘉琛;李晓晨;贠晓港;金后取;朱晓明;吴军; 刊名:科技与创新 上传者:王苗(综述)

【摘要】叶片作为航空发动机的重要组成零件,长期在高压、高速和高温的环境下工作,极易出现损伤。由于叶片造价昂贵,使得其修复技术具有较高的研究意义。考虑到叶片表面是不规则的曲面,针对其表面的三维模型重建工作是修复的关键环节。为了满足高精度、高效率、低成本的要求,创新性地对叶片表面喷涂散斑点,采用双目立体视觉原理,利用基于特征的SIFT立体匹配算法,实现双目叶片图像的立体匹配,最后求解特征点在世界坐标系下的三维坐标并生成点云,重建受损叶片三维模型。经实验验证,其精度为0.35 mm,为后续叶片修复提供了数据支持。

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航空发动机叶片工作条件极其恶劣,造价昂贵,且再修复技术一直被国外垄断。因此,通过对已存在破坏损伤等问题的叶片进行修复,进而延长其使用寿命,从而获得更好的经济效益。如果需对受损的航空发动机叶片进行维修,只有具备精确的叶片三维形貌特征参数,才可以将受损叶片修复成原始状态。三维测量技术有2种,即传统的接触式测量和新兴的非接触式测量。世界上第一台坐标测量机诞生于1956年,它被广泛应用并迅速发展。三坐标机测量是一种典型的接触式三维测量,测头接触工件,将工件表面的点坐标发送至软件,经计算给出形貌特征。它的缺点是,对被测物体有损伤,测量效率低。视觉测量被广泛应用于非接触三维测量中,天津大学的陈明舟[2]研究了通过主动光栅投影的双目视觉测量获得物体曲面轮廓的方法;王军[3]研究了利用光栅投影三维测量技术对叶片进行三维测量,但都增加了激光投射装置,设备复杂,点云数据量大,不方便处理。本文提出了一种对叶片表面喷涂散斑作为特征点的方法,模拟人类视觉成像原理,采用2个位置相对固定的工业相机从不同的角度采集叶片的左右图像,再利用运动恢复结构的算法构建叶片曲面,点云数据量小,便于处理,大大提高了测量效率。1叶片建模算法要想通过二维图片恢复叶片的三维信息,那么,至少需要采集两幅图像,应用三角测量原理求解两幅图像中的同一个点在三维空间中的位置。我们将确定同一个点在两幅图像中的对应关系称之为匹配。理论上讲,将叶片表面所有的点都求解出来便可得到叶片的三维模型。除此之外,摄像机并非理想小孔成像线性模型,在实际成像过程中,它会受到镜头畸变的影响。为了提高测量精度,在实验之前,要先对摄像机进行标定。整个三维重建整体流程如图1所示。图1三维重建过程流程图1.1摄像机标定摄像机标定的方法有很多,其中,张正友提出了一种标定方法[4-5],即不需要知道运动参数,一个棋盘格就能完成标定。本文便采用了张氏标定法完成左右摄像机的立体标定。这个方法是从多个不同的角度采集二维平面标靶图像,平面标定板上点P在世界坐标系下的齐次坐标为~P=(xw,yw,zw,1)T,在图像坐标系下的齐次坐标为~P=(u,v,1)T,则两坐标系之间的变换关系为:.PTR~Mp~s??????(28)?10311(1)式(1)中:s为比例系数;M1为相机内参数矩阵;矩阵R为两坐标系之间的旋转关系;向量T为两坐标系之间的平移关系。因此,建立特征点与它的像素点之间的一个单应性映射H[6-7],即:.P~Hp~s(28)(2).TRMH??????(28)?10311(3)对于标定板平面的图像,可以得到对应的单应性矩阵,令:H=[h1,h2,h3].(4)经过比较可知,式(4)比标准的单应性矩阵少了一个比例因子λ,因此得:[].TRMhhh??????(28)?10311321,,?(5)A.h Ah 02T1T1(28)--(6)A h Ah A.h Ah2T1T21T1T1(28)(7)式(5)(6)(7)为求解内参提供了2个约束条件,令:.vuvvuvuvvuvuvBBBBBBBBBAAB????????????????????(10)---------(10)----(28)??????????(28)(28)--111220222002022002002022002222200223332312322211312111T?????????????????????????????????????)()()((8)由于B这个矩阵是对称的,因此,真正有效的只有B11,B12,B22,B13,B23,B33(因为B12和B21,B

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