的粗配准基于三个基准点法的基本原理基于三个基准点法匹配的实现过程基于改进法实现点云数据与模型精确坐标匹配算法的主要原理树空间搜索策略单位四元素法求解旋转平移矩阵小结目录点云数据与模型的归属研究点云数据与模型对应关系得建立点面计算模型的建立点边计算模型与点点计算模型的建立基于约束搜索球的点偏差表达算法约束搜索球的建立基于约束搜索球的点偏差表达算法点云数据与模型之间的偏差计算色谱图可视化表达偏差结果小结叶片数字化检测系统及实例应用数字化检测系统构成系统的构成数字化检测系统的试验分析系统主要模块的处理速度试验分析系统计算结果的精度试验分析应用实例叶片表面特征数据的采集叶片点云数据的分析与处理叶片模型的导入点云数据与叶片模型的对齐设定检测标准完成比较输出结果小结结论与展望结论展望致谢参考文献声明西安交通大学硕士学位论文作需要改进和提高之处，明确了今后的研究方向。大型叶片表面特征数据采集与处理大型叶片表面特征数据采集与处理叶片检测的首要任务就是要得到叶片表面的数据，如何准确快速的获取叶片表面轮廓的数据时检测过程的关键环节之。此外由于光学测量得到的数据其数据量不仅庞大而且还存在不必要的冗余数据和无效数据噪声点或杂点，为了方便后面的工作进行，减小对叶片加工误差分析的影响，所以必须要对叶片原始测量数据进行处理是要去除测量数据中存在的杂点，二是要精简测量数据中存在的大量冗余数据。本章将具体研究利用摄影测量和三维光学方法测量叶片外形的技术，制定测量方案，并对采集的点云进行处理。光学扫描设备简介本文选择实验室自主开发的工业近景摄影测量系统和三维面结构光扫描系统来实现对叶片表面轮廓进行数据采集，下面对现有的设备做简单介绍。数字近景工业摄影测量系统计算机的广泛应用以及数据处理手段的改进，使得摄影测量精度有了大大的改善，从而开辟了新的用途。在摄影测量中对于测量距离在以内的称为近景摄影测量，在工业检测中有较大的应用前景。如图为近景工业摄影测量系统软硬件组成。图近景工业摄影测量系统硬件组成单反数码照相机，在实际工程中拍摄照片所用，要求其镜头有比较低的畸变，选用时必须严格挑选，并通过实验确实其性能是否满足需求。低温度膨胀系数因瓦金定尺寸比例尺，比例尺精度将会影响整个工程的精度。西安交通大学硕士学位论文十字方向尺，在方向尺上按定方式贴上六个编号的编码标志点，在测量大工程中需要利用方向尺寻找关心的点。编码标志点，这种点都有唯的编号，软件可以通过其形状特征查找其编码，从而实现所有点的坐标计算。高性能电脑，计算及存储数据使用。基本原理数字近景工业摄影测量是通过在不同的位置和方向获取同物体点的幅以上的数字图像，经计算机图像匹配等处理及相关数学计算后得到待测点精确的三维坐标。其基本原理见下图所示图近景工业摄影测量基本原理图其基本理论依据是视觉中的针孔成像原理，即摄影中心像点及物方点位于同直线上，满足共线方程如式对同个物方点来说，在其它参数已知的情况下，只要知道点在个以上图像上的二维坐标就可求角解出其在空间中的三维坐标。使用本系统进行测量时，首先在待测工件表面粘贴编码标志点非编码标志并放置比例尺，然后采用高精度数码相机，围绕工件从不同的角度和位置对物体进行拍摄，得到定数量的照片根据工件及标志点的规模并拷入计算机，最后运行测量软件，经过图像处理标志点的定位编码的识别，相机标定及定向，标志点三维重建等步骤，计算出所有标志点的精确三维坐标。物体表面的的其它几何信息都可以由三维坐标转换得到。大型叶片表面特征数据采集与处理三维光学面扫描测量系统三维面结构光测量系统采用结构光非接触式照相测量原理，结合结构光相位测量计算机视觉等技术于体，通过光栅投影装置投影数幅特定编码的结构光到待测物体上，并由成定夹角的两个摄像头同步采集相应图像，然后对图像进行解码和相位计算，并利用外差式多频相移三维光学测量技术，利用空间频接近的多个投影条纹莫尔特性的解相方法，计算出两个摄像机公共视区内像素点的三维坐标，从而实现物体的三维信息数字化和测量。三维面结构光测量系统开发的理论基础是基于计算机双目视觉技术，并应用外差式多频相移技术。下图为三维光学面扫描系统的硬件组成以及数据采集时的应用照片。图三维光学面扫描系统硬件硬件组成投影仪个选用光学稳定性较好的多媒体投影仪，分辨率为数码摄像头二个使用工业级数字摄像头，该摄像头在分辨率下的最大输出可以达到帧，而且提供二次开发可以方便的对其进行编程控制组合平台个包括投影仪底座，相机万向头，连接杆，三脚架等高性能计算机台通过控制投影仪数码摄像头来完成整个扫描过程，以及对扫描数据进行处理。软件功能组成软件部分实现的功能主要有图像采集图像预处理摄像机标定立体匹配和三维重建，如下图所示各部分的功能简述如下图像采集二维图像的获取是系统的物质基础，图像采集质量的好坏直接影响后续的步骤。本系统采用投影仪投射经过编码的结构光到实体上，通过两个摄像头同时采集实体图像，且视点基本在条直线上。西安交通大学硕士学位论文图系统功能组成图像预处理采集到的二维图像包含了各种各样的随机噪声和畸变，因此需要对原始图像进行预处理，突出有用信息，抑制无用信息，改善图像质量。图像预处理的目的主要有两个是改善图像的视觉效果，提高图像清晰度二是使图像变得更有利于计算机的处理，便于各种特征分析，如特征点识别定位等。摄像机标定摄像机标定是为了确定摄像机的位置属性参数和建立成像模型，以便确定空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系。摄像机标定需要确定内部参数和外部参数，内部参数包括摄像机内部的几何和光学特性，外部参数是指相对个世界坐标系的摄像机坐标系的三维位置和方向。本系统中，使用两个摄像头，需要在进行测量之前同时进行标定。立体匹配立体匹配是指根据对所选特征的计算，依照定的约束条件，建立特征之间的对应关系，从而将同个空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，为之后的三维重建提供基础。三维重建三维重建是指在立体匹配得到视差图像之后，恢复场景三维信息，并确定点云。影响距离测量精度的因素主要有数字量化效应摄像机标定误差特征检测与匹配定位精度等。叶片全尺寸测量的方案水轮机叶片由于体积较大，部分位置壁厚较薄，自由态的放置会带来定的形变，对测量结果有影响。而且摄影测量需要从不同的位置对被测对象进行拍照，因此需要考虑叶片的放置方式。遵循原则便于摄影拍照不会产生形变而影响测量精度。考虑叶片的加工基准，可以适当的加工相应的工装，对叶片进行固定并建立相应的测大型叶片表面特征数据采集与处理量平台，便于后期手动进行坐标转换。如叶片可以加工如图所示的叶片装配底座。图叶片装配底座具体测量步骤如下测量前的预处理准备，清除叶片表面的些灰尘等影响测量效果的东西。将所用到的脚手架工作平台等辅助测量设备按规划移动到制定位置。确定叶片的放置位置，将叶片放置在工装上。叶片周围三米以内保持畅通，叶片在测量过程中必须保证叶片的绝对位置不能变动，否则整个测量结果将会受到影响。叶片表面粘贴编码点非编码点，放置比例尺。编码点和非编码标志点贴的位置根据检测要求贴在叶片表面曲率变化平缓且位置不重要的地方。标尺的放置位置应遵循标尺所控制的面积为被检对象最大有效面积，贴近被检对象放置二精度要求较高的位置必须有标尺，且标尺的端部必须有足够多的编码标志点。如图所示。图标志点与标尺的放置工业摄影测量系统系统进行全局摄影拍照计算。从不同位置对叶片进行拍照，获取包含编码标志点非编码标志点全局标尺信息的照片，导入摄影测量系统中进行计算，得到被检对象表面的非编码点编码标志点的全局三维坐标。如图工业摄影测量系统界面所示西安交通大学硕士学位论文图工业摄影测量系统界面系统进行叶片表面密集点云采集。导入系统计算的全局标志点后，系统会自动的识别出这些带编号全局坐标点，在其左右相机的视窗里匹配起来并以绿色显示。逐幅扫描采集叶片各个位置的表面密集点云，得到水轮机叶片的整体密集点云，如图所示为系统采集的叶片表面密集点云图系统采集的叶片表面密集点云点云数据的处理对于采用三维光学扫描得到的叶片的测量数据，因为是从不同的角度依次扫描物体所得到，因此所扫描的数据之间存在定的重叠区域，在扫描时这些重叠区域可以保证测量数据的完整。另外受测量方式被测物体材料性质外界干扰等因素的影响，不可避免会产生误差很大的点噪声点和失真点跳点。所以本文所测点云有如下特点部分点云重叠带有噪声高密度。针对以上特点，为了方便后续工作的进行，摘要硕士学位论文机械工程专业优先毕业论文两篇大型叶片数字化检测技术的研究及应用二基于摄影测量技术的气垫舰船变形测量研究及应用西安交通大学硕士学位论文大型叶片数字化检测技术的研究及应用摘要叶片制造精度直接影响到叶轮机械的能量转换效率工作性能和可靠性。利用传统检测方法对大型叶片检测，检测难度大，周期长，而且检测精度不高，已不能满足实际生产要求。针对传统检测手段的局限性，本文将三维面结构光测量和工业摄影测量技术实际应用于大型叶片的三维全尺寸测量和检测，克服了传统方法的缺点，能够快速全面直观地表达出误差检测结果，并完成了相应的实验论证和实际应用工作。主要的研究成果如下针对大型叶片进行检测存在着测量数据庞大测量噪声点多等问题，研究分析了现有的三维光学面扫描和工业摄影测量系统的原理方法及特点和现有的点云数据处理方法，综合运用各种数据处理方法，实现了快速高效的处理大型叶片的数据采集与处理。在测量数据与数模坐标匹配过程中，针对匹配对象初始位置无法定量确定，提出了基于三个基准点法实现坐标粗匹配，减少了精确匹配所需时间和收敛局部最优解的概率，改进迭代最近点法采用树空间搜索策略，快速查找点云数据各点在模型上对应的最近点，并利用单位四元数法进行坐标变换矩阵的求解，实现坐标的精确匹配，解决了叶片误差分析的前提条件。针对传统数字化检测中点偏差计算的准确性及效率不高的问题，在建立点对面对应关系的基础上增加点对边及点对点的对应关系，克服边缘棱角等特殊区域误差检测失效问题，采用树进行最邻近顶点搜索并构建出约束搜索球，将点云数据与模型比对的范围限制在约束搜索球内，减少迭代次数，提