CN113251950A - 基于叶根自基准面的叶片三维轮廓高精度检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于叶根自基准面的叶片三维轮廓高精度检测方法,包括步骤1:线激光传感器的位姿标定;步骤2:回转轴线的标定:利用叶片的自准面高精度的特性获取回转中心实现对回转轴线的标定;步骤3:待测叶片的截面轮廓检测;本发明利用一个平整度精度高的基准面获取多个回转中心点,利用大数据的特性以及最小二乘法实现对回转轴线的标定,提高了标定精度,进一步提高了叶片的检测精度。
Description
技术领域
本发明属于叶片轮廓检测领域,具体涉及一种基于叶根自基准面的叶片三维轮廓高精度检测方法。
背景技术
叶片作为航空发动机、燃机、汽轮机等设备中的关键零部件,承担着将热能转化为机械能的重要任务,叶片的形状及质量直接影响整机的能量转换效率和使用寿命。叶片因其截面为不规则曲面且每个截面高度的型线轮廓不相同给叶片检测工作增加了难度。
专利号为2020111289896的中国发明专利公开了一种,该方法的检测方法利用叶片的基准面高精度的特性、以及回转中心点到同一个基准面的距离相同求解出回转中心点,并通过两个回转中心点计算出旋转台面的偏转角,实现对回转台面和回转轴线的标定,虽然该方法已经要进一步提高了叶片的检测精度,但是仅通过两个回转中心点实现对回转台面和回转轴线的标定,依然存在误差,根据专利申请文件中的步骤(26)沿移动坐标系Z轴移动线激光传感器,使线激光传感器的激光面与叶片的水平基准面重合且侧边基准面重合,重复步骤(21)~(24)获取回转中心点O3和O4,回转中心点O3和O4的坐标数据x、y相等,实现对叶片回转轴线的检验,但是在实际测量过程中发现测量回转中心点O3和O4的坐标数据x、y很难相等,都是存在一定误差,该误差在后续的叶片拼接过程以及检测中不能被忽略。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于叶根自基准面的叶片三维轮廓高精度检测方法,该方法在现有技术的基础上进一步提升回转轴线的标定精度,进而提高叶片的检测精度。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
基于叶根自基准面的叶片三维轮廓高精度检测方法,包括如下步骤:
步骤1:线激光传感器的位姿标定:用于标定移动坐标系X、Y、Z轴,使线激光传感器的数据坐标系o-xyz与移动坐标系O-XYZ平行;
步骤2:回转轴线的标定:用于标定转台回转轴线,使叶片轴线与回转轴线平行;
步骤21:将待测叶片放置于转台上,调整线激光传感器的位姿使线激光传感器的激光面与叶片的水平基准面重合且侧边基准面重合,沿移动坐标系Z轴移动n次线激光传感器,线激光传感器采集基准面的轮廓点云数据M 1 ;
步骤22:旋转转台并调整线激光传感器的位姿,使线激光传感器的激光面与叶片的水平基准面重合且侧边基准面重合,线激光传感器采集侧边基准面的轮廓点云数据M 2 ;再次旋转转台并调整线激光传感器的位姿,使线激光传感器的激光面与叶片的水平基准面重合且侧边基准面重合,线激光传感器采集侧边基准面的轮廓点云数据M 3 ;其中,步骤21和步骤22的侧边基准面同一基准面,且每次线激光传感器移动的间距相等;
步骤23:对轮廓点云数据M 1 、M 2 、M 3 进行直线拟合,获取3n条直线,根据3n条直线求出中心点数据集O=(o 1 ,o 2 ,…,o n ),再利用最小二乘法拟合中心点数据集O获取叶片回转轴线;
步骤3:待测叶片的截面轮廓检测:建立全局坐标系,将数据坐标系采集的叶片截面曲线特征数据转换至坐标系下拼接,实现对叶片截面轮廓的检测。
本发明在现有技术的基础上通过获取多个回转中心点,利用大数据的特性以及最小二乘法实现对回转轴线的标定,提高了标定精度,进一步提高了叶片的检测精度。
附图说明
图1为四轴测量***的简化结构示意图。
图2为本发明求解回转中心点的示意图。
图3为本发明求解回转轴线的示意图。
图4为本发明拟合回转轴线的示意图。
图5为本发明叶片轮廓数据拼接示意图。
图中标记:100、线激光传感器;200、叶片;201、基准面A;202、基准面B;203、基准面C。
具体实施方式
本实施例提供了一种基于叶根自基准面的叶片三维轮廓高精度检测方法,该方法公开了一种利用叶片的自基准面标定回转轴线的方法,该标定方法与现有技术相比,检测数据更加精确。所述叶片200自基准面是指叶片200加工时加工的两个侧基准面A201、基准面B202和水平基准面C203,基准面A201和基准面B202相交,且与基准面C203垂直,自基准面具有较高的平面度,可被视为高精度平面特征,本实施例的方法就是利用两个基准面A201和基准面B202任意一个侧基准面的特性对转动中心和回转轴线标定。
本实施例提供的基于线激光传感器的叶片截面轮廓高精度检测方法包括如下步骤:
步骤1:线激光传感器的标定
如图1所示,所述检测装置包括线激光传感器100、控制线激光传感器在移动坐标系O-XYZ内移动的平移驱动(S X 、S Y 、S Z )、以及控制转台的旋转的旋转驱动W;所述转台上必然存在转动中心;叶片200安装前需要对线激光传感器100位姿标定,保证后续的采集的精确度,所述标定方法与现有技术相同,本实施例不在赘述。
步骤2:回转轴线的标定
步骤21:将待测叶片100放置于转台中心处,并通过控制平移驱动(S X 、S Y 、S Z )调整线激光传感器100的位姿,使线激光传感器100的激光面与基准面A201相交,如图1所示,所述叶片加工有两个侧边基准面A201、B202和水平基准面C203,本实施例选择叶片基准面A201,采用基准面B202其原理和步骤相同,控制平移驱动S X 移动ΔX1,平移驱动S Y 移动ΔY1,平移驱动S Z 移动ΔZ1,转台旋转θ,使得线激光传感器100的激光线位于基准面A201上且与基准面C203重合,驱动S Z 移动使线激光传感器沿Z轴移动,线激光传感器100采集基准面A201的轮廓的点云数据M 1 ;
步骤22:调整线激光传感器100的位姿,使得线激光传感器100的激光线与基准面C203重合,即线激光传感器100在移动坐标系O-XYZ内回到初始位置,旋转θ转台后,转动的角度不需要太大,要保证线激光传感器100的激光面还与基准面A201相交,驱动S Z 移动使线激光传感器沿Z轴移动,线激光传感器100再次采集基准面A201的轮廓线的点云数据M 2 ,同理,调整线激光传感器100位姿回到移动坐标系O-XYZ内回到初始位置且再次旋转转台,激光传感器100的激光面还与基准面A201相交,驱动S Z 移动使线激光传感器沿Z轴移动,线激光传感器100再次采集基准面A201的轮廓线点云数据M 3 ,需要说明的驱动S Z 移动的间距相等;
步骤23:因叶片的基准面具有较高的直线度,因此对轮廓线点云数据M 1 、M 2 、M 3 进行直线拟合获得n条直线,以每次轮廓线点云数据中第一条直线为例,三条直线分别为L 1 、L 2 、 L 3 ,如图2所示,因线激光传感器相对位姿没有发生变化,因为数据坐标系并没有发生变化,属于同一个数据坐标系o-xy,因此回转中心点o 1 到三条直线L 1 、L 2 、L 3 的距离的d 1 、d 2 、d 3 相等,可求解出回转中心点o 1 ;同理求解出回转中心点数据集O=(o 1 ,o 2 ,…,o n ),再利用最小二乘法拟合中心点数据集O获取叶片回转轴线,如图3和图4所示,通过大量的回转中心点可拟合一条相对于高精度的回转轴线。
步骤3:待测叶片的检测
步骤31:建立全局坐标系O-XYZ,以待测面叶片基准面C与回转轴线的交点为原点O,并以基准面C上的两个相互垂直的法向量为X、Y轴,以回转轴线为Z轴,此时尽管旋转台面还存在一定的误差,即非绝对的竖直状态,但是通过步骤23拟合的回转轴线,取叶片回转轴线在各点云数据截面的回转中心,如图5中on点,通过用此回转中心对进行各个截面的点云数据进行重构,可提高获取数据的精度,进一步提升叶片的检测结果;
步骤32:通过移动线激光传感器100以及转动转台实现待测叶片200的不同位置的数据采集,将采集的数据转换到全局坐标系O-XYZ进行数据拼接实现对待测叶片的轮廓检测。
以上所述仅是本发明优选的实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何基于本发明所提供的技术方案和发明构思进行的改造和替换都应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (1)
1.基于叶根自基准面的叶片三维轮廓高精度检测方法,包括如下步骤:
步骤1:线激光传感器的位姿标定:用于标定移动坐标系X、Y、Z轴,使线激光传感器的数据坐标系o-xyz与移动坐标系O-XYZ平行;
步骤2:回转轴线的标定:用于标定转台回转轴线,使叶片轴线与回转轴线平行;
步骤3:待测叶片的截面轮廓检测:建立全局坐标系,将数据坐标系采集的叶片截面曲线特征数据转换至坐标系下拼接,实现对叶片截面轮廓的检测;其特征在于:所述回转轴线的标定采用如下步骤:
步骤21:将待测叶片放置于转台上,调整线激光传感器的位姿使线激光传感器的激光面与叶片的水平基准面重合且侧边基准面重合,沿移动坐标系Z轴移动n次线激光传感器,线激光传感器采集基准面的轮廓点云数据M 1 ;
步骤22:旋转转台并调整线激光传感器的位姿,使线激光传感器的激光面与叶片的水平基准面重合且侧边基准面重合,线激光传感器采集侧边基准面的轮廓点云数据M 2 ;再次旋转转台并调整线激光传感器的位姿,使线激光传感器的激光面与叶片的水平基准面重合且侧边基准面重合,线激光传感器采集侧边基准面的轮廓点云数据M 3 ;其中,步骤21和步骤22的侧边基准面同一基准面,且每次线激光传感器移动的间距相等;
步骤23:对轮廓点云数据M 1 、M 2 、M 3 进行直线拟合,获取3n条直线,根据3n条直线求出中心点数据集O=(o 1 ,o 2 ,…,o n ),再利用最小二乘法拟合中心点数据集O获取叶片回转轴线。
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