CN111028221B - 基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法,包括以下步骤:1)利用激光雷达扫描设备获取的飞机蒙皮对缝点云数据,并进行去噪处理;2)将去噪后的对缝点云投影到二维图像上,根据点云数据中每个点的反射强度生成强度图像;3)对强度图像进行LSD直线检测,提取对缝特征点;4)最后利用强度图像与点云数据的对应关系计算对缝特征点的三维坐标,并计算对缝间隙和阶差值。本发明的优点在于:相比于结构光的蒙皮对缝测量***,采集完整的蒙皮对缝点云数据进行间隙和阶差的测量,减少整体测量时间,提高测量结果的完整性,实现蒙皮对缝的自动化测量。
Description
技术领域
本发明涉及航空零件数字化测量技术领域,具体而言涉及一种基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法。
背景技术
飞机蒙皮零件是构建飞机气动外形的重要组成部分,该类零件的加工质量将直接影响飞机的整体装配精度,是决定飞机整体性能的关键因素之一。航空航天零件进行装配的过程中,在翼身对接处、蒙皮与蒙皮之间等部位难免会出现间隙。
传统的使用塞尺检测蒙皮间隙的测量方法效率低,精度差,人工影响大,因此需要一种数字化测量方式精确的测量并分析蒙皮间隙。国内外诸多学者开展了结合数字化测量的蒙皮对缝检测技术研究,但目前这些方法大都是基于线结构光的检测方法。线结构光单次只能从一个角度采集一次数据进行蒙皮对缝的测量,飞机蒙皮零件尺寸大,单次的测量结果不具有完整性,而多次线结构光测量则需花费更多的人力和时间,且测量结果整体的精度无法保证。
为避免上述问题,本发明提出一种基于散乱点云的直线特征检测的蒙皮对缝测量方法,以实现这类零部构件配合装配的高快速和高精度测量。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法,通过有效获得点云数据的对缝特征,排除背景干扰,为蒙皮对缝检测带来方便;解决了现有技术对飞机蒙皮对缝检测方法采用简单的线结构光一次数据采集只能进行一次测量,难以对完整对缝进行测量,导致测量结果不具备完整性,整体时间效率低的技术问题;在保证精度的情况下,降低了人工消耗和时间消耗,具有较高的应用价值,能够更好的满足飞机蒙皮测量需求。
为达成上述目的,结合图1,本发明提出一种基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法,所述测量方法包括:
S1:利用激光雷达扫描设备获取飞机蒙皮对缝点云数据,并进行去噪处理;
S2:将去噪后的对缝点云投影到二维图像上,根据点云数据中每个点的反射强度生成强度图像;
S3:对强度图像进行LSD直线检测,提取对缝特征点;
S4:利用强度图像与点云数据的对应关系计算对缝特征点的三维坐标,并计算对缝间隙和阶差值。
进一步的实施例中,步骤S1中,所述去噪处理包括以下步骤:
S11:采用激光雷达扫描待测蒙皮表面获得待测蒙皮的散乱三维点云数据;
S12:对待测蒙皮点云数据进行去噪处理,去除非蒙皮表面点,得到只包含蒙皮表面的点云数据。
进一步的实施例中,步骤S1中,所述利用激光雷达扫描设备获取飞机蒙皮对缝点云数据是指,
将激光雷达扫描设备与待测蒙皮表面平行放置后进行扫描。
进一步的实施例中,步骤S2中,所述将去噪后的对缝点云投影到二维图像上,根据点云数据中每个点的反射强度生成强度图像的过程包括以下步骤:
S21:遍历点云数据,分别记录点云坐标(x,y,z)中X坐标和Y坐标下的最大值和最小值,设X坐标最大值和最小值为xmax、xmin,Y坐标最小值为ymax、ymin;
S22:计算投影图像的大小,其中,定义投影图像的宽度H为ymax与ymin的差值,定义强度图像的高度W为xmax与xmin的差值;
S23:对点云数据进行格网分块,包括:
S231:设置步长l,将投影图像划分为规则的格网;
S233:记录各点坐标与行列号的对应关系;
S24:遍历分块后的格网中的所有网格,生成强度图像,其中,(1)如果网格内点的个数大于0,则该网格的强度为该网格内所有点的强度平均值,(2)如果网格内点的个数等于0,则该网格的强度设为固定值ε。
进一步的实施例中,步骤S3中,所述对强度图像进行LSD直线检测,提取对缝特征点的过程包括以下步骤:
S31:利用LSD算法提取强度图像中的直线,得到直线检测结果图;
S32:对直线检测结果图做图像二值化处理,
S33:对二值化后的直线检测结果图进行图像像素的水平投影和垂直投影,提取强度图像中对缝特征点。
进一步的实施例中,步骤S4中,所述利用强度图像与点云数据的对应关系计算对缝特征点的三维坐标,并计算对缝间隙和阶差值的过程包括以下步骤:
S41:利用各点坐标与格网行列号的对应关系,将强度图像中对缝特征点的二维坐标转换成三维坐标;
S42:利用对缝特征点的三维坐标拟合三维空间中的对缝特征线;
S43:根据对缝特征线计算对缝间隙和阶差值。
进一步的实施例中,步骤S42中,采用Hough直线拟合方法对对缝特征点的三维坐标进行直线拟合。
以上本发明的技术方案,与现有相比,其显著的有益效果在于:
(1)能够有效获得点云数据的对缝特征,排除背景干扰,为蒙皮对缝检测带来方便。
(2)解决了现有技术对飞机蒙皮对缝检测方法采用简单的线结构光一次数据采集只能进行一次测量,难以对完整对缝进行测量,导致测量结果不具备完整性,整体时间效率低的技术问题。
(3)在保证精度的情况下,降低了人工消耗和时间消耗,具有较高的应用价值,能够更好的满足飞机蒙皮测量需求。
应当理解,前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外,所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。
结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见,或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。
附图说明
附图不意在按比例绘制。在附图中,在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见,在每个图中,并非每个组成部分均被标记。现在,将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例,其中:
图1为本发明的基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法的流程图示意图。
图2为本发明的蒙皮对缝模型示意图。
图3为本发明的格网行列号与点云数据的对应关系示意图。
图4为本发明的直线特征提取结果示意图。
图5为本发明的对缝间隙阶差示意图。
具体实施方式
为了更了解本发明的技术内容,特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
结合图1,本发明提及一种基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法,所述测量方法包括以下步骤:
(1)点云数据获取与预处理。
(2)生成强度图像。
(3)提取对缝特征点。
(4)计算对缝间隙和阶差值。
其中,在步骤(1)中,点云数据的获取与预处理主要包括如下子步骤:
(1-1)采用激光雷达扫描待测蒙皮表面获得待测蒙皮的散乱三维点云数据。
(1-2)对待测蒙皮点云数据进行去噪处理,去除非蒙皮表面点,只包含蒙皮表面的点云数据。
在该实施例中,步骤(1-1)中,为确保后续步骤中点云数据与投影图像的对应关系,激光雷达扫描设备需要与待测物体尽可能的保持平行扫描,以便获取的散乱点云数据中的点的坐标尽可能的在平面中。步骤(1-2)中,对获取的点云数据做初步的去噪处理,采用人机交互的方式,去除非蒙皮表面的点。
在步骤(2)中,生成点云数据的强度图像包括如下步骤:
(2-1)遍历点云数据,分别记录点云坐标(x,y,z)中X坐标和Y坐标下的最大值和最小值,X坐标最大值和最小值为xmax、xmin,Y坐标最小值为ymax、ymin。
(2-2)计算投影图像的大小,计算投影图像的宽度H为ymax与ymin的差值,计算强度图像的高度W为xmax与xmin的差值。
(2-3)对点云数据进行格网分块,设置步长l,将投影图像划分为规则的格网,对于任意一点(x,y,z),根据公式计算各点在格网中对应的行号r和列号c,记录各点坐标与行列号的对应关系,其中表示为向下取整函数。
(2-4)生成强度图像,遍历分块后的格网中的所有网格,如果网格内点的个数大于0,则该网格的强度为该网格内所有点的强度平均值;如果网格内点的个数等于0,则设为ε。
在该实施例中,步骤(2-3)中,假设格网分块的步长l=1,分块后,记录格网中每块网格对应的点的坐标,如图3所示,其中r、c分别代表每块网格的行号和列号,pi表示为第i个点的坐标。步骤(2-4)中,如果网格内点的个数等于0,则设ε=0,即该网格的强度值为0。
在步骤(3)中,提取对缝特征点包括如下步骤:
(3-1)利用LSD算法提取强度图像中的直线,得到直线检测结果图。
(3-2)将直线检测结果图做图像二值化处理。
(3-3)对二值化后的直线检测结果图进行图像像素的水平投影和垂直投影,提取强度图像中对缝特征点。
在该实施例中,步骤(3-1)中直线检测结果中包括对缝特征直线和点云模型的边缘直线,如图4所示。步骤(3-2)和(3-3)中,利用图像处理方法,提取直线检测结果图中的对缝特征点,对直线检测结果图做二值化处理,并根据边缘直线与对缝直线在图像中的位置关系,将二值化后的图像中的像素分别进行水平投影操作和垂直投影操作,以此来提取图像中构成对缝直线的像素所在的行列号。
在步骤(4)中,计算对缝的间隙和价差值包括如下步骤:
(4-1)利用步骤(2-3)中的点云数据与格网行列号的对应关系,将强度图像中对缝特征点的二维坐标转换成三维坐标。
(4-2)利用步骤(4-1)中对缝特征点三维坐标拟合三维空间中的对缝特征线。
(4-3)根据对缝特征线计算对缝间隙和阶差值。
在该实施例中,步骤(4-1)中,根部步骤(2-3)中得到的点云数据的各点坐标与格网的行列号的对应关系,结合步骤(3-3)中获得的对缝特征点的像素行列号,得到点云数据中对缝特征点的三维坐标。其中格网的行列号与点云数据中的点是一对多的关系,因此需要对三维空间中对缝特征点进行直线拟合,获取对缝特征线,本实施例中,步骤(4-2)中,采用Hough直线拟合方法进行对缝特征点的直线拟合。步骤(4-3)中,根据对缝特征线空间位置关系计算对缝之间的间隙和阶差值,如图5所示。
在本公开中参照附图来描述本发明的各方面,附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定义在包括本发明的所有方面。应当理解,上面介绍的多种构思和实施例,以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施,这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外,本发明公开的一些方面可以单独使用,或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者,在不脱离本发明的精神和范围内,当可作各种的更动与润饰。因此,本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
Claims (4)
1.一种基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法,其特征在于,所述测量方法包括:
S1:利用激光雷达扫描设备获取飞机蒙皮对缝点云数据,并进行去噪处理;
S2:将去噪后的对缝点云投影到二维图像上,根据点云数据中每个点的反射强度生成强度图像;
S3:对强度图像进行LSD直线检测,提取对缝特征点;
S4:利用强度图像与点云数据的对应关系计算对缝特征点的三维坐标,并计算对缝间隙和阶差值;
步骤S2中,所述将去噪后的对缝点云投影到二维图像上,根据点云数据中每个点的反射强度生成强度图像的过程包括以下步骤:
S23:对点云数据进行格网分块,包括:
S233:记录各点坐标与行列号的对应关系;
步骤S3中,所述对强度图像进行LSD直线检测,提取对缝特征点的过程包括以下步骤:
S31:利用LSD算法提取强度图像中的直线,得到直线检测结果图;
S32:对直线检测结果图做图像二值化处理;
S33:对二值化后的直线检测结果图进行图像像素的水平投影和垂直投影,提取强度图像中对缝特征点;
步骤S4中,所述利用强度图像与点云数据的对应关系计算对缝特征点的三维坐标,并计算对缝间隙和阶差值的过程包括以下步骤:
S41:利用各点坐标与格网行列号的对应关系,将强度图像中对缝特征点的二维坐标转换成三维坐标;
S42:利用对缝特征点的三维坐标拟合三维空间中的对缝特征线;
S43:根据对缝特征线计算对缝间隙和阶差值。
2.根据权利要求1所述的基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法,其特征在于,步骤S1中,所述去噪处理包括以下步骤:
S11:采用激光雷达扫描待测蒙皮表面获得待测蒙皮的散乱三维点云数据;
S12:对待测蒙皮点云数据进行去噪处理,去除非蒙皮表面点,得到只包含蒙皮表面的点云数据。
3.根据权利要求1所述的基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法,其特征在于,步骤S1中,所述利用激光雷达扫描设备获取飞机蒙皮对缝点云数据是指,
将激光雷达扫描设备与待测蒙皮表面平行放置后进行扫描。
4.根据权利要求1所述的基于直线特征检测的飞机蒙皮对缝测量方法,其特征在于,步骤S42中,采用Hough直线拟合方法对对缝特征点的三维坐标进行直线拟合。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109596059A (zh) * | 2019-01-07 | 2019-04-09 | 南京航空航天大学 | 一种基于平行线结构光的飞机蒙皮间隙与阶差测量方法 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN110111414A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-08-09 | 北京建筑大学 | 一种基于三维激光点云的正射影像生成方法 |
Non-Patent Citations (9)
Title |
---|
GAP AND FLUSH VISUALIZATION OF VIRTUAL NONIDEAL PROTOTYPES;T.Stoll等;《INTERNATIONAL DESIGN CONFERENCE-DESIGN 2008》;20080531;第681-688页 * |
基于T-Scan的飞机蒙皮对缝测量与数据处理;严成;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技||辑》;20180315(第3期);C031-386 * |
基于决策树的路面破损图像快速识别仿真;王嘉宁等;《计算机仿真》;20190228;第36卷(第2期);第427-430页 * |
基于图像处理的路面裂缝识别研究;李倩;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20130315(第03期);I138-1184 * |
基于图像的沥青路面裂缝的自动识别算法研究;朱亮;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20170415;C034-89 * |
基于机器人 —扫描仪测量的蒙皮对缝检测技术研究;张洪瑶等;《工具技术》;20181231;第52卷(第8期);第121-125页 * |
基于直线特征检测的道路边线自动提取方法;闫兆进等;《测绘工程》;20170331;第26卷(第3期);第42-45页 * |
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车载LiDAR点云中建筑物的自动识别与立面几何重建;魏征;《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20130615(第6期);I138-54 * |
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EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20200417 Assignee: Nanjing Yuntong Technology Co.,Ltd. Assignor: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics Contract record no.: X2022320000056 Denomination of invention: Aircraft skin butt joint measurement method based on linear feature detection Granted publication date: 20201124 License type: Exclusive License Record date: 20220426 |