CN116989670A - 一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，属于航空制造工程与飞机装配技术领域。本发明融合了协作机器人技术、机器人协同控制技术、工业摄影测量技术、激光雷达测量技术、结构光测量技术以及激光扫描技术的飞机外形数字化组合测量方法，实现飞机坐标系建立、全机水平测量、全机外形(包括外形面、蒙皮间隙与阶差、活动舵面)的一站式数字化测量，提高了飞机数字化测量的自动化率、测量精度与效率，整合各类测量设备的技术优势。
Description
技术领域
本发明提供了一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，涉及协作机器人技术、机器人协同控制技术、工业摄影测量技术、激光雷达扫描测量技术、结构光测量技术、激光扫描仪相关技术的飞机外形数字化组合测量方法，能够实现多种型号飞机的全机外形一站式数字化测量，属于航空制造工程与飞机装配技术领域。
背景技术
在当前全球对飞机制造加工精度要求不断提升的大背景下，飞机对全机外形尺寸的要求极为精确，这对于飞机外形的测量手段提出了更高的要求。传统的飞机外形测量方法已无法满足未来飞机对测量的精度要求，数字化集成的测量技术得到快速的发展和应用，尤其是采用数字化测量的方式，不仅可以克服测量次数多而精度低的矛盾，还可以快速获得测量结果，不仅提升制造效率，还很大程度上提高了飞机的装配质量。国外飞机制造企业已经普遍采用基于数字化测量设备进行飞机装配质量控制，均大力投入数字化测量技术，提高了全机外形测量的精度和效率。因此，数字化测量技术成为近年兴起的重要研究方向。
目前，飞机外形的数字化测量方法主要涉及工业摄影测量、激光扫描与激光雷达技术。传统飞机全机外形的数字化测量主要采用激光扫描仪，在测量前需要利用靶球和靶球座获取基准孔圆心的实际点位信息，进而建立飞机坐标系，在实际测量中由于工作人员的操作失误会造成靶球座与基准孔不能充分相接触，测量得到的点位信息必然存在偏差，拟合出的飞机坐标系存在偏差，通过Polyworks等三维测量软件会显示当前拟合偏差值，一旦偏差值超差，该坐标系将不可使用，因此要分析超差的原因并且按照上述步骤重新建立飞机坐标系，造成时间的浪费。此外，若一次建立飞机坐标系，应通过转站进行测量，势必会造成误差不断积累。因为转站是通过两个站位之间的公共点进行拟合，每转站一次***自身就会产生一定的拟合偏差；而且转站前后，测量同一个公共点时很可能出现两次获得的公共点的位置存在偏差的情况，同样会对拟合产生影响，如果转站次数过多，将会导致后续测量的数据误差继续增大。原本关键特征的制造精度符合要求，但是由于测量误差过大，导致关键特征的偏差值超差。
此外，传统飞机全机外形测量自动化程度低，测量人员易造成测量误差，且测量操作时间较长，飞机大部段会因长时间重力作用下发生弹性变形，其中关键特征的实际位置会发生改变，进而产生测量误差。因此，需要大幅度缩短飞机全机外形测量的时长，提高数字化测量的效率。随着测量技术和测量设备的快速发展，多种高效率、高精度的飞机数字化测量技术在飞机制造领域已经开始得到广泛应用。工业测量技术取得较大发展，其相关的仪器设备已普遍应用在国内外许多飞机制造领域，但单一测量设备存在自身的局限性，如激光跟踪仪虽然测量范围大、精度高，但测角精度、测量效率等问题限制了其在复杂部件测量上的应用；工业摄影测量***携带方便、受环境影响小，但由于标志点离散，对于复杂型面容易遗漏特征信息；激光雷达测量精度高，但是在曲率较大部位，飞机边缘部位的测量效果较差。单一测量设备与激光跟踪仪组合的测量方式虽然可以完成大尺寸测量，突破测量尺寸的限制，但获得的数据存在偏少或偏多的极端情况。
为减小飞机全机外形测量飞机坐标系建立过程中的误差，解决单一测量方法无法实现飞机全机外形测量需要，提高飞机全机外形数字化测量的自动化水平与测量效率。本发明结合协作机器人技术，通过合理布局不同测量设备，通过任务分配构建测量流程，该飞机全机数字测量场中可针对不同飞机机型进行全机数字化测量，进行测量数据处理，实现多设备数据融合，提高飞机全机外形测量的效率与精度，大幅降低数字化测量成本，真正实现“一场多机型”的飞机全机外形一站式数字化测量。
发明内容
本发明建立包含协作机器人技术、结构光测量技术、工业摄影测量技术、激光雷达扫描测量技术、激光扫描仪技术的飞机外形数字化组合测量方法，实现对飞机全机外形的一站式数字化测量工作。首先通过AGV承载车将飞机推入全机外形测量场中的任意位置，建立工业相机阵解决传统工业摄影测量可测范围小的问题。在测量场内部区域以及边界粘贴适量位置编码点，并在飞机外机身上设置数字化测量参考点，获取飞机测量参考点的位置，实现对飞机空间坐标系中位置的确认，通过激光跟踪仪配合无线无臂测量机(T-probe)实现飞机从空间坐标系到飞机坐标系的转换，并通过对飞机水平测量点的测量以完成飞机全机水平测量。利用协作机器人携带激光雷达对飞机全机外形进行数字化测量；利用协作机器人协同控制，通过激光扫描仪对飞机全机外形中边缘、大曲率部分进行数字化测量；通过协作机器人携带线结构光测量装置，通过协作机器人协同控制实现对飞机外形中蒙皮接缝部分的间隙与阶差的测量；利用双目相机实现对飞机活动舵面偏转角的测量；飞机下表面利用AGV承载车配合激光雷达设备进行扫描，最终实现对飞机全机外形的一站式数字化测量，提高飞机数字化测量的自动化率、测量精度与效率，整合各类测量设备的技术优势。
本发明的技术方案为：
一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，包括以下步骤：
步骤1：进行基于多相机的飞机全机外形工业摄影数字化测量
如图1所示，建立柔性飞机全机外形一站式数字化测量场，纵框架A1、A2顶端与横梁A5连接，纵框架A3、A4顶端与横梁A6连接，横梁A5、A6之间连接有横梁A7，在四周纵框架A1、A2、A3、A4上安装适用于工业摄影测量的位置编码点B1～B8，其中B1、B2位于纵框架A1上，B3、B4位于纵框架A2上，B5、B6位于纵框架A3上，B7、B8位于纵框架A4上；在地面安装适用于工业摄影测量的位置编码点B9、B10、B11、B12、B13、B14，保证工业相机C1～C10拍摄的每一张照片中含有3个以上的位置编码点。这些位置编码点是负责在摄影测量过程中定义空间坐标系，多台工业相机通过识别位置编码点并用于得到飞机全机的空间绝对位置信息，将工业相机C1、C3、C4、C6分别布设在A1、A2、A3、A4顶端，将工业相机C2、C5分别布设在带滑轨横梁A5、A6的水平中心位置，将工业相机C7、C8、C9、C10分别布设在A1、A2、A3、A4底端。将激光跟踪仪D1安装在AGV承载车J5上，通过人工使用T-probe手持式测头D2实现对关键特征采集点的测量，通过C1～C10组成的工业相机矩阵完成关键特征采集点坐标的获取，完成飞机在空间坐标系转换至飞机坐标系。
步骤2：进行基于工业摄影、激光雷达、激光扫描的飞机全机外形数字化融合测量
工业摄影测量方法虽然测量范围大、效率高，但不适用于复杂型面测量。因此，本发明建立工业摄影、激光雷达、激光扫描的数字化组合测量方法，完成飞机全机外形上表面的数字化测量。在飞机全机外形上表面的测量过程中，首先利用激光投影设备E1、E2、E3、E4，E1、E2、E3、E4分别设于A1、A2、A3、A4顶端，将标记点阵列投影到飞机的机身上表面，利用多相机的工业摄影数字化测量***对飞机上表面标记点阵列进行摄影测量；利用激光投影设备E5、E6、E7、E8，E5、E6、E7、E8分别设于A1、A2、A3、A4底端，将标记点阵列投影到飞机的机身下表面，利用多相机的工业摄影数字化测量***对飞机下表面标记点阵列进行摄影测量。接下来将激光扫描仪F1安装在协作机器人G1末端，激光雷达H1、H2分别安装在协作机器人G2、G3末端，协作机器人G1、G2、G3分别安装于AGV承载车J1、J2、J3上，利用协作机器人协同控制技术操控协作机器人G1、G2、G3按照规划轨迹完成飞机下表面的扫描测量。将结构光三维扫描仪F2安装在协作机器人G4末端，G4安装在AGV承载车J4上，实现针对飞机外蒙皮间隙与阶差的测量。将协作机器人G5反向安装于带滑轨的横梁A7上，激光雷达H3安装在协作机器人G5末端，按照规划轨迹完成飞机上表面的扫描测量。
步骤3：融合激光雷达与激光扫描飞机全机外形数字化测量数据
在飞机全机外形下表面和机翼边缘的测量过程中，应用激光雷达H1、H2与激光扫描仪F1对飞机下表面进行测量，充分利用激光雷达非接触、高精度、高效率的技术优势，无需在飞机表面贴点，不破坏机体表面，同时不会有多余物残留；同时可以发挥激光扫描仪在大曲率、机翼边缘等部分区域的技术优势。结合AGV承载车J1、J2、J3可以实现对飞机下表面与机翼边缘任意位置的激光雷达与激光扫描混合数字化测量。在混合数字化测量过程中，数据融合采用四元数法，这种方法的特点是具有实用性好、稳定性强、计算过程简单、快速的优点，利用粗大误差剔除法将不确定的数据进行删除，实现多设备多站数据融合。本发明为提高实际测量过程中的测量精度与效率，建立四元数参数求解模型：
式中：s为比例系数，R为旋转矩阵；T为平移向量；i为测量所在站位数。转换为四元数形式：
式中其中q0，q1，q2，q3为旋转矩阵R的参数；t1，t2，t3为平移向量T的参数。可以实现激光雷达站位间数据融合。激光雷达作为一种球坐标系的测量***，通过轴角编码器测出其的方位角以及俯仰角，如图2所示。被测量点M的坐标为：
式中：R为测量距离；θA为测量水平角；θE为测量俯仰角。因为激光雷达所测得点的空间距离、方位角、俯仰角的误差分布属于正态分布，因此可以确定测量点的空间不确定度为：
在激光雷达的参数选取上，测长不确定度为10±2.0μm/m，测角不确定度为6μrad。激光雷达扫描区域与激光扫描区域的重复测量区域通过基准点转化进行数据融合来提高测量精度。本发明通过激光雷达扫描数据与激光扫描数据分配，利用测量权重对重复区域点云进行融合：
[X,Y,Z]＝kJ[XJ,YJ,ZJ]+kM[XM,YM,ZM]
式中，XJ,YJ,ZJ为激光雷达的测量坐标；XM,YM,ZM为激光扫描的测量坐标。rJ为激光雷达的测量不确定度；rM为激光扫描的测量不确定度；kJ为激光雷达测量数据权重；kM为激光扫描的测量数据权重。
步骤4：基于图的层级优化配准算法进行激光扫描数据的融合处理
本发明在激光扫描测量数据处理中，融合基于图的层级优化配准算法。在飞机全机扫描过程中，需要采用多站位扫描点云测量数据最终拼接为全机的点云测量数据，为减少点云配准的误差积累，将多组飞机点云测量数据作为配准算法的输入，根据不同组点云数据密度，给定重叠区域点集P＝{p1,p2,···,pm}，在迭代最近邻(Interactive closestpoint,ICP)配准时，利用叠加区域点云的配准残差r(θ)＝{r1,r2,···,rm}，最终可以获取可变带宽核密度：
式中，h(θ)为带宽，K表示内核，因此得到估算区的密度为：
为了点云区域的密度不造成对结果的影响，因此有：
式中，|N|为重叠区域点的数量，为点云质心与原点间的距离，E为聚类生成边的集合，|ei|为第i个边的边长。对每个重叠区域的面积进行评估，从而根据图中优先级最高的回环进行闭合。在得到带有权值的多组点云图后，通过逐个选择和闭合环配准整个点云数据，用Kruskal算法从图像中提取最大生成树，取不在最大生成树中边的集合中边长最大的一条加入到最大生成树中；对于最大生成树，每加入一条边都会引入至少一个环，在新生成的环中先闭合路径最短的一个并形成一个新的节点N；合并之后得到新图像，计算所有与N相邻的节点权重，最终得到全局最优配准结果。
步骤5：进行基于汇聚式双目视觉摄影的飞机活动舵面数字化测量
本发明采用汇聚式双目立体视觉摄影的测量方法对飞机活动舵面进行测量，如图3所示。通过两台相机的视场交汇成汇聚式的立体视觉模型，被测舵面在两个相机的公共视场内进行测量。假定P1(u1,v1)在图像坐标系中坐标，其与P2(u2,v2)为空间同一点P分别在左、右图像上的成像点，如图4所示。双目视觉摄影中，两台相机各自具有投影矩阵为M1和M2，在左右两台相机的图像中，空间点与图像点的关系为：
当已知P点在两台相机中像素的位置与相机相关内外参数，即可得到P点在世界坐标系的坐标(X,Y,Z)。汇聚式立体视觉模型能够通过调整相机光轴的角度，使双目视觉***获得最大的视野范围，并且不影响结果的精度。通过在飞机活动舵面的不同部位贴敷多个编码点，利用三维坐标用最小二乘法即可得到舵面的偏角信息，可以提升飞机舵面偏角的适应性与实用性。具体方法如下：
首先，选取飞机基准水平测量点或辅助测量基准(不少于6个)，保证坐标系拟合精度高于0.05mm，完成测量坐标系的转换。然后依次设置扫描区域及扫描密度，将双目立体相机K通过伸缩杆L安装在AGV承载车J6上，通过双目立体相机K对飞机机翼、平尾、垂尾活动舵面进行高速扫描，保证任意两个采样点的间距小于50mm。
本发明的有益效果：本发明融合了协作机器人技术、机器人协同控制技术、工业摄影测量技术、激光雷达测量技术、结构光测量技术以及激光扫描技术的飞机外形数字化组合测量方法，实现飞机坐标系建立、全机水平测量、全机外形(包括外形面、蒙皮间隙与阶差、活动舵面)的一站式数字化测量。
附图说明
图1为柔性飞机全机外形一站式数字化测量场示意图。
图2为激光雷达球坐标系示意图。
图3为汇聚式立体视觉模型示意图。
图4为汇聚式立体视觉模型原理示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面将结合附图对本发明的具体实施方式进行详细的描述。
本发明提出一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，该方法融合了多种测量手段，应用多种测量设备，解决了单一测量方法无法实现飞机全机外形测量的需要，有效提高飞机全机外形数字化测量的自动化水平与测量效率。
测量具体过程如下：
首先将飞机推入柔性飞机全机外形一站式数字化测量场中，利用由工业相机C1～C10组成的摄影测量阵，通过梁A1～A7、测量场区域内部上布设的编码点B1～B14，以及根据相应型号飞机在其外机身上设置测量参考点，通过人工利用激光跟踪仪D1配合T-probe手持式测头D2实现对测量参考点的数字化测量，实现从空间坐标系到飞机坐标系的转换，并对飞机水平测量点的测量以完成飞机全机水平测量。
接下来利用激光雷达、激光扫描仪、结构光三维扫描仪进行全机外形测量。将激光雷达H3安装在协作机器人G5末端，将协作机器人G5反向安装于带滑轨的横梁A7上，利用横梁A7上的滑轨实现在水平平面上的运动，按照预计轨迹完成对相应型号飞机全机上表面的外形测量。同时通过机器人协同控制利用AGV承载车J2、J3，将协作机器人G2、G3运送至相应型号飞机的头段与尾段，协同控制激光雷达H1、H2以及AGV承载车J2、J3提前规划的轨迹，完成对飞机全机下表面的外形测量。通过AGV承载车J1将协作机器人G1运送到飞机机身侧面，利用激光扫描仪F1对飞机表面中的边缘、曲率较大部位进行扫描测量，并利用四元数法对雷达测量数据与激光扫描数据进行融合处理。接下来，利用AGV承载车J4将协作机器人G4按照规划，控制结构光三维扫描仪F2完成对飞机蒙皮间隙与阶差的测量。同时利用AGV承载车J6将双目立体相机K运送至飞机机翼活动舵面、垂尾活动舵面后端，通过调节伸缩杆L进而完成对飞机活动舵面偏转角的数字化测量。最后，将所有测量数据进行融合以完成飞机全机外形数字化测量。最终输出测量结果报告，对实测数据进行处理和解算，以偏差表形式显示测量结果。
Claims (6)
1.一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：进行基于多相机的飞机全机外形工业摄影数字化测量；
步骤2：进行基于工业摄影、激光雷达、激光扫描的飞机全机外形数字化融合测量；
步骤3：融合激光雷达与激光扫描飞机全机外形数字化测量数据；
步骤4：基于图的层级优化配准算法进行激光扫描数据的融合处理；
步骤5：进行基于汇聚式双目视觉摄影的飞机活动舵面数字化测量。
2.根据权利要求1所述的一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，其特征在于，所述步骤1的具体测量方法为：
建立柔性飞机全机外形一站式数字化测量场，纵框架A1、A2顶端与横梁A5连接，纵框架A3、A4顶端与横梁A6连接，横梁A5、A6之间连接有横梁A7，在四周纵框架A1、A2、A3、A4上安装适用于工业摄影测量的位置编码点B1～B8，其中B1、B2位于纵框架A1上，B3、B4位于纵框架A2上，B5、B6位于纵框架A3上，B7、B8位于纵框架A4上；在地面安装适用于工业摄影测量的位置编码点B9～B14，保证工业相机C1～C10拍摄的每一张照片中含有3个以上的位置编码点；将工业相机C1、C3、C4、C6分别布设在A1、A2、A3、A4顶端，将工业相机C2、C5分别布设在带滑轨横梁A5、A6的水平中心位置，将工业相机C7、C8、C9、C10分别布设在A1、A2、A3、A4底端；将激光跟踪仪D1安装在AGV承载车J5上，通过人工使用T-probe手持式测头D2实现对关键特征采集点的测量，通过C1～C10组成的工业相机矩阵完成关键特征采集点坐标的获取，完成飞机在空间坐标系转换至飞机坐标系。
3.根据权利要求1或2所述的一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，其特征在于，所述步骤2的具体测量方法为：
在飞机全机外形上表面的测量过程中，首先利用激光投影设备E1～E4，E1、E2、E3、E4分别设于A1、A2、A3、A4顶端，将标记点阵列投影到飞机的机身上表面，利用多相机的工业摄影数字化测量***对飞机上表面标记点阵列进行摄影测量；利用激光投影设备E5～E8，E5、E6、E7、E8分别设于A1、A2、A3、A4底端，将标记点阵列投影到飞机的机身下表面，利用多相机的工业摄影数字化测量***对飞机下表面标记点阵列进行摄影测量；接下来将激光扫描仪F1安装在协作机器人G1末端，激光雷达H1、H2分别安装在协作机器人G2、G3末端，协作机器人G1、G2、G3分别安装于AGV承载车J1、J2、J3上，操控协作机器人G1、G2、G3按照规划轨迹完成飞机下表面的扫描测量；将结构光三维扫描仪F2安装在协作机器人G4末端，G4安装在AGV承载车J4上，实现针对飞机外蒙皮间隙与阶差的测量；将协作机器人G5反向安装于带滑轨的横梁A7上，激光雷达H3安装在协作机器人G5末端，按照规划轨迹完成飞机上表面的扫描测量。
4.根据权利要求1或2所述的一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，其特征在于，所述步骤3的具体方法为：
在混合数字化测量过程中，数据融合采用四元数法，建立四元数参数求解模型：
式中：s为比例系数，R为旋转矩阵；T为平移向量；i为测量所在站位数；转换为四元数形式：
式中其中q0，q1，q2，q3为旋转矩阵R的参数；t1，t2，t3为平移向量T的参数；可以实现激光雷达站位间数据融合；激光雷达作为一种球坐标系的测量***，通过轴角编码器测出其方位角以及俯仰角，被测量点M的坐标为：
式中：R为测量距离；θA为测量水平角；θE为测量俯仰角；因为激光雷达所测得点的空间距离、方位角、俯仰角的误差分布属于正态分布，因此确定测量点的空间不确定度为：
在激光雷达的参数选取上，测长不确定度为10±2.0μm/m，测角不确定度为6μrad；激光雷达扫描区域与激光扫描区域的重复测量区域通过基准点转化进行数据融合来提高测量精度，通过激光雷达扫描数据与激光扫描数据分配，利用测量权重对重复区域点云进行融合：
[X,Y,Z]＝kJ[XJ,YJ,ZJ]+kM[XM,YM,ZM]
式中，XJ,YJ,ZJ为激光雷达的测量坐标；XM,YM,ZM为激光扫描的测量坐标；rJ为激光雷达的测量不确定度；rM为激光扫描的测量不确定度；kJ为激光雷达测量数据权重；kM为激光扫描的测量数据权重。
5.根据权利要求1或2所述的一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，其特征在于，所述步骤4的具体方法为：
在飞机全机扫描过程中，需要采用多站位扫描点云测量数据最终拼接为全机的点云测量数据，为减少点云配准的误差积累，将多组飞机点云测量数据作为配准算法的输入，根据不同组点云数据密度，给定重叠区域点集P＝{p1,p2,···,pm}，在迭代最近邻配准时，利用叠加区域点云的配准残差r(θ)＝{r1,r2,···,rm}，最终获取可变带宽核密度：
式中，h(θ)为带宽，K表示内核，因此得到估算区的密度为：
为了点云区域的密度不造成对结果的影响，因此有：
式中，|N|为重叠区域点的数量，为点云质心与原点间的距离，E为聚类生成边的集合，|ei|为第i个边的边长；
对每个重叠区域的面积进行评估，从而根据图中优先级最高的回环进行闭合；在得到带有权值的多组点云图后，通过逐个选择和闭合环配准整个点云数据，用Kruskal算法从图像中提取最大生成树，取不在最大生成树中边的集合中边长最大的一条加入到最大生成树中；对于最大生成树，每加入一条边都会引入至少一个环，在新生成的环中先闭合路径最短的一个并形成一个新的节点N；合并之后得到新图像，计算所有与N相邻的节点权重，最终得到全局最优配准结果。
6.根据权利要求1或2所述的一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法，其特征在于，所述步骤5的具体方法为：
首先，选取不少于6个飞机基准水平测量点或辅助测量基准，保证坐标系拟合精度高于0.05mm，完成测量坐标系的转换；然后依次设置扫描区域及扫描密度，将双目立体相机K通过伸缩杆L安装在AGV承载车J6上，通过双目立体相机K对飞机机翼、平尾、垂尾活动舵面进行高速扫描，保证任意两个采样点的间距小于50mm；
通过两台相机的视场交汇成汇聚式的立体视觉模型，被测舵面在两个相机的公共视场内进行测量；假定P1(u1,v1)在图像坐标系中坐标，其与P2(u2,v2)为空间同一点P分别在左、右图像上的成像点；双目视觉摄影中，两台相机各自具有投影矩阵为M1和M2，在左右两台相机的图像中，空间点与图像点的关系为：
当已知P点在两台相机中像素的位置与相机相关内外参数，即可得到P点在世界坐标系的坐标(X,Y,Z)。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310935312.0A CN116989670A (zh) | 2023-07-28 | 2023-07-28 | 一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法 |
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| CN202310935312.0A CN116989670A (zh) | 2023-07-28 | 2023-07-28 | 一种柔性飞机全机外形一站式数字化测量方法 |
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| CN (1) | CN116989670A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117232438A (zh) * | 2023-11-13 | 2023-12-15 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种飞机活动翼面偏角测量装置、校准装置及校准方法 |
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2023
- 2023-07-28 CN CN202310935312.0A patent/CN116989670A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117232438A (zh) * | 2023-11-13 | 2023-12-15 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种飞机活动翼面偏角测量装置、校准装置及校准方法 |
| CN117232438B (zh) * | 2023-11-13 | 2024-03-15 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | 一种飞机活动翼面偏角测量装置、校准装置及校准方法 |
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