南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 210016
为了实现对跨尺度零件微小结构的尺寸精度和定位精度的同时测量，提出一种基于宏微复合标定的测量方法。建立不同尺度传感器组合式测量的标定模型，利用变焦扫描显微系统测量零件微尺度特征，利用双目系统测量定位显微设备，从控制坐标转换精度的角度设计加工特殊的标定块，将其作为跨尺度中转坐标系，标定变焦扫描显微重建点云坐标系与测头坐标系的空间转换关系，从而将局部测量点云统一至一个数据集中以完成所有局部区域的整体拼接。与理论模型对比分析，所提测量方法的各孔圆心坐标分布圆度误差为0.0438 mm，平面度误差为0.0252 mm，对喷注器各孔位姿的点误差值小于0.029 mm，孔轴向误差小于0.1140°。与面结构光传感器重建结果对比分析，所提模型能够在保证高精度重建三维形貌的情况下，更加正确地获取跨尺度零件的尺寸和位置。
表面形貌测量 跨尺度 多传感器方法 点云拼接
1 南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 210000
2 中航西安飞机工业集团股份有限公司复合材料厂，陕西 西安 710089
针对数字剪切散斑干涉技术在检测过程中得到的包裹相位图中存在噪声干扰的问题，本文提出了一种基于同态滤波的正余弦全变分融合降噪的激光散斑图像噪声抑制方法。首先对同态滤波后的包裹相位图进行正余弦分解，然后在分解的基础上通过全变分滤波来抑制噪声，最终通过散斑抑制指数的变化自适应地判断滤波是否完成。通过仿真与实验对所提方法的有效性进行了验证。首先向仿真包裹相位图中添加噪声并采用所提方法进行噪声抑制，根据散斑抑制指数验证所提方法的可行性；然后对预制缺陷的复合材料试件进行检测，并采用所提方法进行噪声抑制；最后通过散斑抑制指数和相位展开结果对所提方法的滤波效果进行验证。结果表明：采用所提方法得到的散斑抑制指数相较于传统的正余弦全变分滤波方法约降低了10.7%，同时有效地保护了相位信息不被破坏。
测量 融合滤波 数字剪切散斑干涉术 散斑图像 噪声抑制
1 南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 210016
2 中航西安飞机工业集团股份有限公司，陕西 西安 710089
提出一种基于多点的虚实注册方法。首先，设计一种手持式靶标探针，根据飞机零部件上的典型特征设计了不同的探针测头，并采用单目相机对探针进行标定，标定出测头尖点相对靶标的位置。然后，在虚实注册过程中在三维模型上设置几个点，借助靶标探针测量真实零件上对应的几个点，利用奇异值矩阵分解法，求解出增强现实设备虚实映射空间中三维模型到真实零件的刚体变换，根据此变换即可实现虚实配准。最后，选取3 m×1.4 m×0.5 m尺寸范围内的机翼为验证对象，采用所设计的靶标探针验证其虚实配准精度，并分析注册时点的数量与布局对虚实注册精度的影响。实验结果表明，所提方法可以实现大尺寸零部件整体较高的虚实配准精度。
测量 飞机装配 增强现实 虚实配准 探针标定 多点注册
1 南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 210016
2 中航西安飞机工业集团股份有限公司，陕西 西安 710089
针对批量化零件的自动化高效视觉检测需求，传统的先视点再路径的单独规划方法容易导致检测效率陷入局部最优。为此，本文提出一种视点与路径多目标整体规划方法，将视点和路径规划问题建模为一个组合优化问题进行多目标优化，旨在全局寻求检测效率最优解。该方法基于表面曲率对视点进行自适应冗余采样，构造兼顾质量与多样性的采样视点集。针对视点覆盖率与检测时间成本两个优化目标，提出基于约束的非支配排序遗传算法（C-NSGA-Ⅱ）进行优化，快速得到满足最小覆盖率的全局最优解，从而实现视点与路径的整体规划，最小化检测时间成本。仿真实验结果表明，该方法相比于简化为单目标优化问题的整体规划方法，运算效率提升90%左右；与传统的单独规划方法相比，视觉检测时间成本有效缩短10.52%以上。最后通过机器人视觉检测应用验证了本文方法的有效性与优越性。
视点规划 覆盖路径规划 自动化视觉检测 多目标规划 非支配排序遗传算法
1 南京航空航天大学 机电学院，江苏南京2006
2 北京航天计量测试技术研究所，北京100076
为了减小多源跨尺度点云数据尺度与数据量上的差异，提出了一种基于小波变换的点云多尺度分解方法。对细节丰富的小尺度点云数据进行多尺度分解，以及尺度分解在跨尺度点云数据配准中的应用进行研究。首先，对小尺度点云进行栅格建模，建立全局点云二值表达函数。根据离散小波变换理论，对栅格点云进行多次的三维小波分解，利用小波尺度函数的低通特性，保留低频信息来获取原始小尺度点云的近似尺度数据。然后，基于面维数和差体维数差表征与原始数据的相似度，确定有效的小波分解级数。最后，将各级分解得到的点云数据与大尺度点云数据进行精确配准，并将配准关系应用于原始点云，提高跨尺度点云的配准精度。实验结果表明：本文提出的多尺度分解方法能够对数据进行有效分解，应用于某航空发动机叶片多尺度测量中，将显微测量的局部气膜孔小尺度点云数据与整体叶片结构光数据配准，配准精度提升了61.36%。该分解方法应用于叶片边缘与栅格零件多尺度测量中，配准精度分别提升了48.59%，43.86%。所提的点云多尺度分解方法能够有效分解小尺度点云数据，大幅提升跨尺度数据的配准精度。
多尺度分解 小波变换 体维数 面维数 点云配准 multi-scale decomposition wavelet transform body dimension area dimension point cloud registration
1 南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 210016
2 航天科工空间工程发展有限公司，湖北 武汉 100854
提出了一种鲁棒性基准孔检测方法。通过显著性检测对图像进行预处理，获得显著图，利用Hough圆检测算法提取显著图中基准孔感兴趣区域；基于双阈值进行轮廓分割，并利用主成分分析提取基准孔像素级轮廓，然后使用Bazen方法提取基准孔亚像素轮廓；基于随机采样一致性（RANSAC）原理实现基准孔高精度定位。实验结果表明，该算法的拟合精度高，对真实基准孔的定位误差为0.027 mm，检测性能优良，对于反光、刀具痕迹、光照不均匀、带倒角螺纹孔、内嵌轮廓、遮挡等情况下的基准孔检测仍具有很好的鲁棒性。
测量 椭圆检测 基准孔 边缘检测
1 南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 210016
2 西安航空动力股份有限公司，陕西 西安 710021
3 中国航发哈尔滨东安发动机有限公司，黑龙江 哈尔滨 150066
针对金属发动机叶片细微缺陷边界对比度低、描述符不足等造成的检测困难问题，提出一种基于超分辨图像重建技术实现微小缺陷强化的方法。首先，为弥补固定分辨率常规图像量化能力不足的短板，设计基于光度立体的图像重建方法，在图像量化层面实现了叶片表面高对比度法向贴图重建；然后，针对微小缺陷采样描述符不足的问题，通过真实叶片图像来构建多角度、多姿态的数据集，采用基于像素损失的Charbonnier损失来改进超分模型的损失函数，从而实现图像的高分辨率重建，强化采样分辨率，最终实现量化以及采集两个层面的微小缺陷超分辨增强；最后，使用传统的Canny算子识别叶片表面缺陷边界。实验结果表明，所提方法可以免疫二维歧义性，相较于传统方法，最高可提升金属叶片表面微小缺陷检出率达24.3%。
图像处理 图像重建 超分辨率 光度立体 表面形貌 机器视觉
光子学报
2022, 51(11): 1112001
1 宿迁学院机电工程学院，江苏 宿迁 223800
2 南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 210016
针对组合式光学扫描系统中转位姿存在的尺度差异问题，提出了一种融合尺度因子的中转位姿标定方法。建立了组合式光学扫描系统数学模型，基于数值模拟探究了全局测量精度相对尺度差异的线性规律。建立了融合尺度因子的中转位姿标定模型，基于张量积展开给出了中转位姿的理论解，并对系统参数和尺度因子进行优化。利用仿真和实验验证了标定方法的有效性和标定精度。结果表明：组合定位精度优于0.1 mm；融合尺度因子的中转位姿提升了组合式光学扫描系统的整体扫描精度。
光学测量 中转位姿 标定 尺度因子 Kronecker积 激光与光电子学进展
2022, 59(23): 2312005
