本發(fā)明屬于檢查領域，具體涉及一種基于最佳匹配的葉片截面型線輪廓參數評價方法。

背景技術：

葉片是汽輪機、飛機發(fā)動機等葉輪機械的核心部件，其外形輪廓直接關系到系統(tǒng)的安全穩(wěn)定和運作效率，因此必須采用高精度、穩(wěn)定的檢測方法對葉片進行全面而又嚴格的檢測并進行合理的評價，以確保葉片質量達標。

所需檢測的葉片參數可分為兩類:一是型面特征參數，包括前后緣半徑、弦長、中弧線、最大厚度等；二是型面輪廓參數，包括型線輪廓度、積疊點位置度、扭轉度等。第一類參數只與測量數據本身有關，而第二類參數的求取必須先將測量數據與理論數據進行最佳匹配，對匹配方式和型線輪廓參數的評價方法具有很大的依賴性。

現有的匹配評價方法，大多采用三點法(前后緣圓心及重心)進行粗匹配，然后基于最小二乘原則進行輪廓參數評價。然而，由于葉片邊緣很薄，制造精度比葉盆葉背更難保證，往往不是理想的圓弧，又由于目前測量技術的局限性，葉片邊緣的測量數據往往不理想，擬合前后緣的誤差較大，導致三點法配準的精度不夠高。

企業(yè)中一般采用的是隨機抽樣的方法來進行檢測，檢測樣品的合格率和廢品率一定程度上影響到技術人員對整批葉片的評價和判斷，因此正確、合理的零件檢測方法及質量評價標準對于企業(yè)的生產尤為重要，一方面可以促進工藝系統(tǒng)的調整以降低生產廢品率，另一方面可以降低由于檢測評價的不合理所導致的偽廢品率，從而保證零件的合格率要求。

綜上所述，研究一種更能結合工程實際的合理的輪廓參數評價方法尤為重要。

技術實現要素：

本發(fā)明的目的在于克服上述不足，提供一種基于最佳匹配的葉片截面型線輪廓參數評價方法，更全面、直觀地對葉片進行評價，在保證葉片性能的前提下，有效減小輪廓度誤差、減少超差點數，從而降低偽廢品率，并指導葉片加工工藝的改進方向。

為了達到上述目的，本發(fā)明包括以下步驟：

步驟一，讀入葉片截面型線的理論數據和實測數據，并分別擬合輪廓線；

步驟二，進行數據預處理：根據型線數據點的分布特點，將數據點分為葉盆、葉背、前緣和后緣四個部分并分別存儲；

步驟三，將中弧線作為匹配特征，對實測數據與理論數據進行初步匹配，并剔除粗大誤差數據；

步驟四，采用最佳匹配算法對實測數據與理論數據進行精確匹配；

步驟五，依據匹配結果，通過剛體變換所需的旋轉與平移矩陣計算得到葉片的扭轉角Ψ、位置度w，利用葉盆、葉背、前緣、后緣的極限輪廓誤差值求得型線輪廓度；

步驟六，根據給定的公差參數生成以標準外形為骨線的誤差容許帶；

步驟七，根據誤差容許帶對葉片截面型線輪廓進行參數評價分析。

所述步驟三中，初步匹配是以中弧線作為匹配特征，得到準確性較高的粗匹配結果，從而能有效剔除測量壞點，保證以最小條件法評價型線輪廓度的正確性，且為精匹配所采用的ICP算法提供較好的初值。

所述步驟四中，精確匹配采用改進的ICP算法，以扭轉誤差和彎曲誤差不超差為約束條件，以葉盆、葉背、前緣、后緣的區(qū)域輪廓度最小、輪廓超差點總數最少為目標；通過旋轉矩陣R和平移矩陣T求得葉片截面型線的扭轉角Ψ和位置度w；以最佳匹配為基礎來進行符合工程實際的葉片型線輪廓參數評價。

所述改進的ICP算法包括以下步驟：

第一步，以初步配準后經過剛體變換的實測數據作為精配準的初值；通過求各測量點到理論型線的垂足來得到對應的最近點；

第二步，基于區(qū)域公差約束，采用最小條件法評價型線輪廓度，即在保證位置度和扭轉誤差不超差的前提下，使輪廓度誤差和輪廓度超差點數達到最?。粍t目標函數表示為：

f(R,T)＝min{max{distance(P_{i_p}＇，L)+max{distance(P_{i_b}＇，L)+max{distance(P_{i_q}＇，L)+max{distance(P_{i_h}＇，L)}

&&min{N_{oversize_points}}；

式中，P_{i_p}＇、P_{i_b}＇、P_{i_q}＇P_{i_h}＇分別為葉盆、葉背、前緣、后緣的實測點經過配準過程由剛體變換所得的點；L為理論截面線；N_{oversize_points}為位于公差帶之外的超差點的數目，即位于公差帶的內邊界以內或者外邊界以外的點數；

第三步，通過四元數法確定的旋轉矩陣R和平移矩陣T為以下形式：

則葉片截面型線實測數據的扭轉角為：

積疊點位置度：

當位置度w和扭轉誤差Ψ均不超過所給公差參數時，用求得的旋轉平移矩陣R_k、T_k對數據點集P_K進行更新，使P_k+1＝R_k*P_k+T_k，重復精配準的ICP迭代過程；當位置度或扭轉度誤差超差，或各區(qū)域輪廓度誤差最大值之和達到最小時停止迭代，認為此時為最佳匹配。

所述步驟三中，初步匹配的具體方法如下，首先，提取理論數據和測量數據的中弧線，以前后緣圓心作為中弧線的起點和終點；然后，分別擬合理論和實測中弧線并等間隔取點，要求取得理論中弧線數據點數等于實測中弧線數據點數，并使理論中弧線的起點下標和實測中弧線起點的下標一致；最后，以中弧線點集為對應點，利用四元數法求解旋轉和平移矩陣，并對測量數據進行剛體變換。

所述步驟三中，剔除粗大誤差數據的方法如下：

測量壞點判斷：

初步匹配后，若測點到理論曲線的距離：

d_i<min{d_i-2,d_i-1,d_i+1,d_i+2}或d_i>max{d_i-2,d_i-1,d_i+1,d_i+2},

且|d_i平均-d_i|>δ₁時，則p_i為壞點；

其中：d_i平均＝(d_i-2+d_i-1+d_i+1+d_i+2)/4；δ₁為給定的限定值，取δ₁＝1.5e，e＝max{截面線輪廓度公差值}。

與現有技術相比，本發(fā)明使用了中弧線粗配準，有效剔除測量壞點，通過最小條件原則來進行輪廓度評價，并且基于公差約束，在保證位置度和扭轉度不超差的情況下可使輪廓度誤差最小、超差點數最少，實現最佳匹配，有利于減小偽廢品率；通過本方法，還可以快速準確地檢測出葉片的缺陷部位，指導葉片的進一步加工或者工藝改進方向。

附圖說明

圖1為本發(fā)明葉片截面輪廓參數評價流程圖；

圖2為本發(fā)明理論葉片截面型線數據；

圖3為本發(fā)明實測葉片截面型線數據；

圖4為本發(fā)明求得的理論中弧線；

圖5為本發(fā)明進行最佳匹配后測量數據落在公差帶內的情況。

具體實施方式

下面結合附圖對本發(fā)明做進一步說明。

參見圖1至圖5，本發(fā)明包括以下步驟：

步驟一，實現數據區(qū)域劃分預處理的過程

由于本方法基于區(qū)域公差約束，因此準確地對數據進行前后緣及葉盆葉背區(qū)域劃分的預處理操作很重要。

a.理論數據采用基于距離誤差的方法進行數據的區(qū)域劃分；

參見圖2，理論數據點的特點為：前后緣的數據點密集，葉盆葉背的數據點稀疏，因此葉盆葉背范圍內點與點之間的距離遠大于前后緣范圍內各相鄰點之間的距離；

處理步驟如下：

首先，將數據點粗略地分為葉盆和葉背兩條自由曲線，其兩端都分別包含有一部分的前緣數據點和后緣數據點。接下來，根據葉片測量數據點的情況確定一個距離閾值，然后從兩條自由曲線端點處開始，求兩點之間的距離，并判斷距離是否在距離閾值范圍內。若距離在閾值范圍內，則為前后緣的數據點集，否則停止搜索，剩下的點為葉盆或者葉背的數據點集。

b.實測數據采用曲率誤差和距離誤差相結合的方式來準確劃分數據區(qū)域；

參見圖3，實際測量點集在還未到前后緣的部分即采用很密集的點間距來測量，因此無法清楚地判斷前后緣與葉盆葉背的分界點；

處理步驟如下：

首先，將數據點粗略地分為葉盆和葉背兩條自由曲線，其兩端都分別包含有一部分的前緣數據點和后緣數據點；然后，求曲線上每一點的曲率，并確定一個曲率閾值；從兩條單值曲線端點處開始，搜索曲率大于曲率閾值的點，放入前緣或者后緣數組中；接下來，利用最小二乘法擬合前后緣粗提取點集，得到擬合圓心和半徑；最后，通過兩條單值曲線上每一個數據點分別到前后緣擬合圓心的距離是否近似等于擬合半徑來精確提取前后緣。

步驟二，中弧線粗配準

首先，提取理論數據和測量數據的中弧線，以前后緣圓心作為中弧線的起點和終點；求得中弧線如圖4所示；然后，分別擬合理論和實測中弧線并等間隔取點，要求取得理論中弧線數據點數等于實測中弧線數據點數，并使理論中弧線的起點下標和實測中弧線起點的下標一致；最后，以中弧線點集為對應點，利用四元數法求解旋轉和平移矩陣，并對測量數據進行剛體變換。

步驟三，參見圖5，區(qū)別顯示合格點與超差點(超差點用星號顯示)，可直觀得出輪廓尺寸不合格的位置；

該方法利用中弧線進行粗配準，使粗配準的精度較高，從而能有效剔除測量壞點；緊接著基于公差約束，保證扭轉度和位置度不超差，以使區(qū)域輪廓度誤差最小、超差點數最少為目標實現最佳匹配；利用最小條件法進行輪廓度評價，更符合工程實際的要求；通過圖形顯示的方法，可快速評價葉片的輪廓參數，得到位置度、扭轉度、輪廓度、超差點數及缺陷位置；匹配評價準確可靠，能更好地指導葉片的進一步加工。

實施例：

1)讀入葉片截面型線的理論數據和實測數據，并分別擬合輪廓線；

2)進行數據預處理：根據型線數據點的分布特點，將數據點分為葉盆、葉背、前緣和后緣四個部分并分別存儲；

3)求得中弧線，對實測數據與理論數據利用中弧線作為匹配特征進行粗匹配，并剔除粗大誤差數據；

測量壞點判斷準則：

若測點到理論曲線的距離滿足

d_i<min{d_i-2,d_i-1,d_i+1,d_i+2}或d_i>max{d_i-2,d_i-1,d_i+1,d_i+2},

且|d_i平均-d_i|>δ₁時，則p_i點為壞點。

其中：d_i平均＝(d_i-2+d_i-1+d_i+1+d_i+2)/4；δ₁為給定的限定值，取δ₁＝1.5e，e＝max{截面線輪廓度公差值}；

4)采用最佳匹配算法，以扭轉度、位置度不超差為約束條件，以輪廓度最小、超差點數最少為目標，對實測數據與理論數據進行精確匹配；

5)根據匹配結果，計算得到葉片的扭轉角Ψ、位置度w以及輪廓度；

通過四元數法確定的旋轉矩陣R和平移矩陣T為以下形式：

則葉片截面型線實測數據的扭轉角為：

積疊點位置度：

當位置度w和扭轉誤差Ψ均不超過所給公差參數時，用求得的旋轉平移矩陣R_k、T_k對數據點集P_K進行更新，使P_k+1＝R_k*P_k+T_k，重復精配準的ICP迭代過程；當位置度或扭轉度誤差超差，或各區(qū)域輪廓度誤差最大值之和達到最小時停止迭代，認為此時為最佳匹配；

6)根據給定的公差參數生成以標準外形為骨線的誤差容許帶；

將理論截面輪廓線上的數據點沿各點的法向量向內平移e1或者向外平移e2，再次利用逆向工程方法得到兩條光滑曲線，兩條曲線之間的帶狀區(qū)域即為公差帶；其中，e1、e2分別為給定的內外容許誤差值；

7)評價分析；

將位于公差帶內的實測點與超差點區(qū)別顯示，可直觀地看出葉片缺陷所處的位置；并通過輪廓度、位置度、扭轉誤差和輪廓超差點數，全面評價葉片型線輪廓是否合格。