基于改进Canny算子的损伤叶片边缘检测及三维重建研究

发布时间：2017-06-29 11:08

  本文关键词：基于改进Canny算子的损伤叶片边缘检测及三维重建研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：叶片是航空发动机的心脏,为了节约更换成本,对符合适航要求的破损叶片进行修复具有显著的经济效益和实用价值。据统计,需要焊接修复的叶片占叶片维修业务总量的一半以上。目前我国民用航空发动机叶片均为国外送修,漫长的维修周期严重制约着我国民航维修产业的发展,因此研究具有我国自主知识产权的叶片自动焊接修复装备具有重大实际意义。在自动焊接过程中,为了准确定位待焊叶片轮廓同时快速恢复缺损部位形貌,需要建立快速精确的视觉定位及检测系统。焊接装备视觉系统建立的首要目标是恢复出叶片缺损部位的三维轮廓,便于自动焊接过程中进行分层与轨迹规划。目前恢复方式多为离线拟合,通过三维测量系统进行测量,利用点云数据进行拟合得到三维轮廓。该方法不仅步骤繁琐、耗时严重,还需在焊接前再次定位。为解决上述问题,提出一种基于叶片边缘轮廓线延伸进行恢复的在线测量视觉系统方案。为多角度获取叶片的空间扭曲结构信息,建立三目视觉系统,通过对每个视野中的叶片焊接关键点进行立体拼接和延伸,恢复出叶片缺损部位的三维形貌,获得焊接过程中分层与轨迹规划提供依据。通过对叶尖部位缺损的叶片仿真试验证明,该方法重构精度达到0.2mm,可以满足叶片的焊接要求,并且工作效率较之前离线测量方式具有明显提升。为了对叶片焊接前进行精确的轨迹规划,需要对完成装卡后的叶片进行边缘检测得到第一层待焊叶片轨迹。针对Canny算子在检测过程中出现的边缘不连续问题进行改进,提出一种基于部分极值抑制的Canny算子改进方法,即通过引入边缘连续性因素改进非极大值抑制对边缘点的过度抑制问题。同时,将滤波方式变换为自适应方式、阈值选取采用最大类间方差法,减少人工选取参数带来的误差,增加算法的自适应性。实验证明,该方法在叶片等连续性物体边缘检测应用中具有很大优势。
【关键词】：钛合金叶片 自动焊接修复 三维重建 轮廓延伸 改进Canny算法
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V263.6
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-22
• 1.1 航空发动机叶片的特性8-10
• 1.2 课题来源、研究背景及意义10-13
• 1.2.1 课题来源10
• 1.2.2 课题研究背景及意义10-13
• 1.3 叶片曲面重构技术国内外研究现状13-18
• 1.3.1 三维测量与重构技术研究现状13-16
• 1.3.2 立体视觉三维重建技术研究现状16-18
• 1.4 边缘检测技术国内外研究现状18-20
• 1.5 本文研究的主要内容及方法20-22
• 第二章 立体视觉系统研究22-32
• 2.1 引言22
• 2.2 钛合金叶片特性及焊接环境要求22-23
• 2.3 视觉系统硬件及辅助环境因素的选择23-26
• 2.3.1 视觉系统硬件选择23-24
• 2.3.2 辅助光源的选择24-26
• 2.4 立体视觉系统三维重建系统26-29
• 2.4.1 立体视觉匹配原理26-27
• 2.4.2 匹配方案选择27-29
• 2.4.3 三维坐标求解29
• 2.5 基于相互正交的三目视觉系统方案29-30
• 2.6 本章小结30-32
• 第三章 摄像机标定及坐标变换32-40
• 3.1 引言32
• 3.2 摄像机成像模型及坐标变换32-34
• 3.2.1 摄像机成像模型32-33
• 3.2.2 四个基本坐标系及其转换关系33-34
• 3.2.3 需要标定的摄像机参数34
• 3.3 单个摄像机标定方法34-36
• 3.4 三目立体摄像机标定36
• 3.5 立体标定仿真实验及结果分析36-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第四章 边界延伸法对叶片缺损部位的快速三维重建40-52
• 4.1 引言40
• 4.2 钛合金叶片缺损部位三维重建原理及过程40-44
• 4.2.1 钛合金叶片缺损尺寸计算40-41
• 4.2.2 钛合金叶片三维重建过程41-42
• 4.2.3 钛合金叶片缺损部位三维重建过程42-44
• 4.3 边界延伸法对叶片缺损部位的仿真实验44-48
• 4.4 仿真实验结果与误差分析48-50
• 4.5 本章小结50-52
• 第五章 钛合金待焊叶片截面边缘检测52-64
• 5.1 引言52
• 5.2 对钛合金叶片边缘检测的问题及算法选择52-54
• 5.3 传统Canny算子原理及存在的缺陷54-57
• 5.4 针对钛合金叶片边缘检测对Canny算子的改进57-61
• 5.4.1 基于边缘连续性的部分非极大值抑制过程58-59
• 5.4.2 最大类间方差法选取阈值59
• 5.4.3 形态学边缘细化59-60
• 5.4.4 算法具体实现过程60-61
• 5.5 实验与分析61-63
• 5.6 本章小结63-64
• 第六章 结论与展望64-66
• 6.1 全文总结64-65
• 6.2 展望65-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果70-71
• 致谢71

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本文编号：497634