基于实测数据的舱门边框轮廓铣切余量测算方法与流程

本发明涉及航天测量技术领域，具体而言涉及一种基于实测数据的舱门边框轮廓铣切余量测算方法。

背景技术：

飞机是航天领域的运输和作业的重要交通工具，舱门边框是属于飞机最大部件机体的一部分，制作舱门边框时，要对初加工成的边框计算铣切余量，输入数控机床铣切掉多余的金属来实现精准装配，然而铣切余量的计算大多由人工完成，测量每个基准点周围的铣切余量，测量工作量大，定位不准，测量精度低，容易导致错误测量，需要多次和铣切，而且边框的大小和材质导致舱门的铣切难度高，浪费人力和物力资源。

使用三维扫描仪采集舱门边框的三维点云数据，将舱门边框点云数据与cad模型进行精准匹配，就能准确计算整个舱门边框轮廓点的铣切余量，指导零部件精确加工，从而实现飞机舱门的精确装配。

技术实现要素：

本发明目的在于提供一种基于实测数据的舱门边框轮廓铣切余量测算方法，可以准确计算舱门边框轮廓点的铣切余量，指导零部件精确加工，从而实现飞机舱门的精确装配，解决了舱门边框轮廓点铣切余量计算需求。

为达成上述目的，结合图1，本发明提出一种基于实测数据的舱门边框轮廓铣切余量测算方法，所述测算方法包括：

s1：采用三维扫描设备获取实测舱门边框表面三维点云数据；

s2：对获取的实测舱门边框表面三维点云数据进行预处理，去除离群点；

s3：选取舱门交点和定位圆孔处的点云，用最小二乘法拟合舱门交点圆孔特征；

s4：基于提取的舱门交点圆孔和定位孔特征将实测三维数据与cad数模粗配准后，再进行加权精配准；

s5：计算得到实测舱门边框轮廓点；

s6：计算得到配准后实测边框轮廓点至cad数模的欧式距离，将此距离作为舱门边框理论铣切余量。

进一步的实施例中，步骤s2中，所述对获取的实测舱门边框表面三维点云数据进行预处理，去除离群点的过程包括以下步骤：

s21：对于扫描获取的舱门边框表面三维点云数据，依次针对每个点选取k个邻近点，计算该点到其对应的k个邻近点的平均距离，计算得到的所有点到其对应的k个邻近点的平均距离分布符合高斯分布，计算得到该分布的均值和方差；

s22：依次判断每个点到其对应的k个邻近点的平均距离是否在均值和方差确定的范围之外，如果在均值和方差确定的范围之外，将该点判定为离群点，从点云数据集中删除该点。

进一步的实施例中，步骤s3中，所述选取舱门交点和定位圆孔处的点云，用最小二乘法拟合舱门交点圆孔特征是指，

在舱门边框轮廓三维数据中选取交点圆孔和定位圆孔附近的点，采用最小二乘法将选取点拟合成圆，得到圆心和半径。

进一步的实施例中，步骤s3中，所述在舱门边框轮廓三维数据中选取交点圆孔和定位圆孔附近的点，采用最小二乘法将选取点拟合成圆，得到圆心和半径的过程包括以下步骤：

s31：在其中一个交点圆孔或定位圆孔附近选取n个点ni，假设圆心为o，半径为r；

s32：设αi为点ni到圆心o的距离的平方，令

s33：求f()对圆心坐标和半径的偏导数，令偏导数为0；

s34：对前述方程进行求解得到圆心o的坐标和半径r的取值；

s35：重复步骤s31-s34，直至计算得到所有交点圆孔和所有定位圆孔的特征信息。

进一步的实施例中，步骤s4中，所述基于提取的舱门交点圆孔和定位孔特征将实测三维数据与cad数模粗配准的过程包括以下步骤：

s401：根据舱门边框轮廓三维数据中的圆孔圆心o1，在cad模型上提取对应位置圆孔的圆孔圆心o2；

s402：求出o1到o2的刚性变换矩阵；

s403：采用变换矩阵对整个三维数据进行刚性变换。

进一步的实施例中，步骤s402中，采用svd分解法得到刚性变换矩阵。

进一步的实施例中，步骤s4中，所述进行加权精配准的过程包括以下步骤：

s411：令实测三维点云数据为p，cad数模为q；

s412：随机选取实测三维点云数据中的n个点生成目标点云集合p1；

设pi∈p1，寻找q上最接近pi的点qi使得||pi-qi||最小，设qi对应的集合为q1，集合p1和q1中所有对应点的平均距离为dk：

s413：计算p1到q1的变换矩阵r，对p1集进行坐标变换得到新的点集p′，求p′到q1的平均距离dk+1：

式中，p′i∈p′，为p变换后的对应点，q′i为q1中距p′i最近的点。

令δd＝dk+1-dk作为精配缩减误差，d为粗配误差：

式中，o1i为舱门边框轮廓三维数据中的圆孔圆心，o2i为cad模型上提取对应位置圆孔的圆孔圆心，各有4个点。

s414：判断αd+βδd否满足αd+βδd<γ，γ>0，α，β为误差权重，避免铣切余量分布不均匀时导致4个圆心定位点大幅度偏移：

如果满足不等式，对p变换，结束流程，否则，转入s412，重新执行精配准流程。

进一步的实施例中，步骤s5中，所述计算得到实测舱门边框轮廓点的过程包括以下步骤：

计算所有点的法线矢量，依次判断每个点的邻近点中是否存在两个点的法矢方向夹角为60°-120°，如果存在，判定该点为轮廓点；

其中，优先访问已确定轮廓点所对应的未被访问的邻近点。

进一步的实施例中，步骤s5中，所述计算得到实测舱门边框轮廓点的过程还包括以下步骤：

s51：删去距离过近的点，对优先访问队列进行滤波；

s52：搜索优先访问队列：

若优先访问队列不为空，取队首点为选取点b，若优先访问队列为空，随机获取其中一个未访问点为选取点b，若无未访问点，转入s55；

s53：对选取点b进行标记访问，在半径r范围内寻找邻近点并记录，选取点b与对应的最近点b0组成基准向量bb0，其余邻近点bi与b0组成向量b0bi，当bbi与基准向量成30°-150°夹角时，计算点b所有bbi与bb0的外积向量，记为xbbi；

s54：若在xbbi中存在两个向量的夹角在60°-120°之间，将选取点b记为轮廓点，选取点b的全部未标记访问的邻近点加载至优先访问队列，转入s52，直至轮廓点数量达到预估数量且累计访问点数达到设定比例或者连续多次访问非轮廓点；

s55：结束流程。

进一步的实施例中，所述计算得到配准后实测边框轮廓点至cad数模的欧式距离，将此距离作为舱门边框理论铣切余量的过程包括以下步骤：

计算所有舱门边框轮廓点和其邻近轮廓点的欧式距离的平均值，将其作为该点位置的铣切余量。

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)可以准确计算舱门边框轮廓点的铣切余量，指导零部件精确加工，从而实现飞机舱门的精确装配，解决了舱门边框轮廓点铣切余量计算需求

(2)采用滤波器去除离群点声，提高了轮廓点估计的准确性，使用定位点粗配准，使用icp精配准，挺高了铣切余量计算的精准度，快速得到整个舱门边框轮廓每个点的铣切余量。

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是本发明的基于实测数据的舱门边框轮廓铣切余量测算方法的流程图。

图2是本发明实施例的舱门边框三维扫描数据示意图。

图3是本发明的实施例的实测三维数据与cad数模配准示意图。

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实测数据的舱门边框轮廓铣切余量测算方法，包括以下步骤：

第一、采用三维扫描设备获取实测舱门边框表面三维点云数据。

前述三维点云数据可以采用metra-scan扫描仪对舱门边框进行采集获取。metra-scan三维扫描仪不仅提供了便携性还无需进行架设扫描，手持式任意扫描可以使获取数据的过程变得极为方便，舱门尺寸在一站式扫描范围内，因此测量时只需固定一个站位，即可获取完成舱门边框数据。图2是本发明实施例的舱门边框三维扫描数据示意图

第二、对三维点云数据进行数据预处理，去除离群点。

对于扫描的舱门边框点云数据，对每个点选取k个邻近点，并计算每个点到其k邻近点的平均距离，所有点的k邻近平均距离分布符合高斯分布，由所有的k邻近平均距离计算得到该分布的均值和方差，如果某点的k邻近平均距离在均值和方差确定的范围之外，那么该点就可以被确定为离群点，从点云数据集中删除该点。

第三、选取交点圆孔附近的点云，用最小二乘法拟合交点圆孔特征；

假设在舱门边框轮廓三维数据中存在四个交点圆孔，选取交点圆孔和定位圆孔附近的点，这些点近似在一个圆上，用最小二乘法把这些点拟合成圆，得到圆心和半径，步骤如下：

(1)在一个圆孔附近选取n个点ni，假设圆心为o，半径为r。

(2)αi为点ni到o的距离的平方，令

(3)求f()对圆心坐标和半径的偏导数，令偏导数为0。

(4)解方程组得到圆心坐标和半径。

(5)重复上述步骤直到找到两个交点和两个定位点的坐标。

第四、基于提取的舱门交点圆孔特征将实测三维数据与cad数模进行粗配准，再进行加权精配准。

根据提取舱门边框轮廓三维数据的4个圆孔圆心o1，在cad模型上提取对应位置圆孔的4个圆孔圆心o2，o1和o2，变换前后的两个4×3的坐标矩阵一一对应，求出o1到o2的3×3的刚性变换矩阵，再用变换矩阵对整个三维数据进行刚性变换，实现实测三维数据与cad数模的粗配准。

实测三维数据与cad数模的粗配准后进行精配准，过程如下：

①令实测三维点云数据为p，cad数模为q。

②随机选取实测三维点云数据n个点为目标点云p1每pi∈p1，寻找q上最接近pi的点qi使得||pi-qi||最小,qi对应的集合为q1，平均距离为dk

③计算p1到q1的变换矩阵r，对p1集进行坐标变换得到新的点集p’，求p’到q1的平均距离

式中，p′i∈p′，为p变换后的对应点，q′i为q1中距p′i最近的点。

令δd＝dk+1-dk作为精配缩减误差，d为粗配误差

式中，o1i为舱门边框轮廓三维数据中的圆孔圆心，o2i为cad模型上提取对应位置圆孔的圆孔圆心，各有4个点。

④.判断αd+βδd否满足αd+βδd<γ，γ>0，α、β为误差权重，避免铣切余量分布不均匀时导致4个圆心定位点大幅度偏移，当满足不等式时，对p变换，否则转步骤②。

图3是本发明的实施例的实测三维数据与cad数模配准示意图。

第五、计算实测舱门边框轮廓点；

计算所有点的法线矢量，对每一个点的邻近点中如果存在两个点的法矢方向夹角为60°-120°之间那么该点就是轮廓点，该点的邻近点中有其他轮廓点的概率会很高，所以将该点的邻近点入队优先访问，每次从队中取一点，当队中无点时随机获取一未访问的点，循环访问寻找轮廓点，因为会优先访问轮廓点，所以当轮廓点达到预估数量且累计访问点数达到设定比例或者连续多次访问非轮廓点就可以停止访问。

鉴于舱门边框的轮廓夹角都在90度左右，b点与其最近点组成基准向量bb0，计算b与其他邻近点组成的向量与基准向量的外积b0bi，同面的邻近点的外积方向都相同或相反，而部分异面的临近点的外积方向会有较大的角度差，可以判断点b是否是轮廓点。

在一些例子中，计算轮廓点的方法包括以下过程：

s51：删去距离过近的点，对优先访问队列进行滤波。

s52：搜索优先访问队列。

若优先访问队列不为空，取队首点为选取点b，若优先访问队列为空，随机获取其中一个未访问点为选取点b，若无未访问点，转入s55。

s53：对选取点b进行标记访问，在半径r范围内寻找邻近点并记录，选取点b与对应的最近点b0组成基准向量bb0，其余邻近点bi与b0组成向量b0bi，当bbi与基准向量成30°-150°夹角时，计算点b所有bbi与bb0的外积向量，记为xbbi。

s54：若在xbbi中存在两个向量的夹角在60°-120°之间，将选取点b记为轮廓点，选取点b的全部未标记访问的邻近点加载至优先访问队列，转入s52，直至轮廓点数量达到预估数量且累计访问点数达到设定比例或者连续多次访问非轮廓点。

s55：结束流程。

第六、计算配准后实测边框轮廓点至cad数模的欧式距离，此距离即为舱门边框理论铣切余量。

计算所有舱门边框轮廓点到cad数模的欧式距离ed，将每个点和其邻近轮廓点的ed取平均值即为该点位置的铣切余量。

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。