基于點云數據的螺旋槳葉型數字化檢測技術

徐曉棟+龔玉玲+印晶

摘 要：針對螺旋槳葉型檢測難、耗時多等問題，提出了采用手持式三維掃描儀獲取螺旋槳葉型表面點云數據，優化精簡后，導入到Geomagic Qualify軟件中，與螺旋槳原始三維模型進行偏差比較的螺旋槳葉型數字化檢測新途徑。經過實例驗證，該方法可提高螺旋槳葉型檢驗的效率和精度。

關鍵詞：螺旋槳；葉型檢測；點云數據；數字化檢測技術

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.24.023

螺旋槳作為船舶推進器的關鍵部件，其制造水平直接關系到船舶的性能。隨著我國制造技術的高速發展，螺旋槳的數字化制造已經成為發展的主流方向。但在螺旋槳的檢測方面，由于自身體積較大且葉型是復雜的空間曲面，檢測工作困難，傳統的檢測方法難以滿足發展要求。因此，迫切需要尋找一種高效、高精的螺旋槳葉型制造精度檢測方法。

1 螺旋槳葉型數字化檢測技術

目前，國內外葉型檢測的方法主要有標準樣板法、三坐標測量機。標準樣板法是將標準樣板與實際葉片零件相比較，通過接觸部分的間隙大小來估算偏差。該方法操作簡單，使用方便，但測量精度低，且制作標準樣板費用較高。三坐標測量機測量精度高，在葉型檢測中被廣泛使用，但三坐標測量機的測量效率較低、測量范圍有限，在檢測大曲率、大體積的螺旋槳時，困難較大。

三維激光掃描技術使用非接觸的測量方法，具有數據采集范圍廣、精度高、速度快等特點，十分適合螺旋槳這種具有復雜曲面的大體積零件表面的數據采集。因此，本文提出了采用三維激光掃描儀獲取螺旋槳葉型表面三維點云數據，將點云數據和用于生產的螺旋槳原始三維模型一起導入到Geomagic Qualify軟件中，并通過軟件中的三維比較功能進行偏差分析，提供一種螺旋槳葉型檢測的新途徑，具體流程如圖1所示。

2 螺旋槳實物模型的數據采集

螺旋槳實物模型的數據采集使用天遠公司X3型手持式三維掃描儀，如圖2所示。

設備采用線激光陣列3D掃描技術，測量精度為0.03 mm，測量范圍達6 m，并可擴展，且質量輕、使用靈活方便，十分適合螺旋槳的測量，其技術參數如表1所示。

2.1 點云數據獲取

由于螺旋槳體積較大且表面特征較多，在數據采集之前，需要在螺旋槳表面標定標記點。標記點是有特殊反光材料的標記物，一般為圓形貼片。在掃描儀掃描過程中，通過捕捉標記點定位，可以實現多次掃描結果的自動拼接。一般按表面曲率大小決定標記點的疏密程度，但要確保掃描儀在工作時能同時掃到3個標記點，以便于定位。使用掃描儀從不同方向對螺旋槳進行掃描，掃描時應注意掃描儀距離螺旋槳表面的距離大約保持在300 mm，即掃描儀工作指示燈為綠色。重復多次掃描，得到完整的點云數據。

2.2 點云預處理

手持式三維掃描儀得到的點云數據，在掃描過程中常會將邊界處的外部背景掃入數據，比如螺旋槳邊界部分的掃描數據等，需要對點云數據進行去噪處理，將點云數據導入到Imageware軟件中，在不影響精度的前提下，通過手工操作去除零件點云數據中的噪聲點。同時，可以采用Imageware軟件中空間采樣功能將掃描點云中的重疊數據簡化，設置空間采樣點間距為0.1 mm，簡化后點云數據中數據點個數減至3.07萬個，點云處理的后圖形如圖3所示。

3 螺旋槳葉型三維數模偏差分析

將簡化后的點云數據和螺旋槳原始三維模型一起導入到Geomagic Qualify軟件中，設置原始三維模型為參考模型，點云數據為測試模型。

3.1 對齊數據

導入的原始三維模型和點云數據因為各自的坐標不一致，在Geomagic Qualify軟件中并不重合，無法比較，如圖4所示，因此應以原始三維模型為基準，統一兩者坐標。Geomagic Qualify軟件中對象對齊可以采用最佳擬合對齊、特征對齊和RPS對齊等多種方法。螺旋槳葉型曲面為復雜自由曲面模型，采用最佳擬合對齊更適合，對齊后如圖5所示。

3.2 比較分析

利用Geomagic Qualify軟件中的3D比較功能，可以實現原始三維模型和點云數據的比較，得到彩色偏差圖，全面、直觀地反映螺旋槳偏差狀況，結果如圖6所示；使用創建注釋功能，可以得到單個點的偏差分析對比，如圖7和表2所示。軟件統計計算得出平均偏差為-0.371～0.277 mm，標準偏差為0.382.

3.3 生成報告

利用創建報告功能，可自動生成螺旋槳檢測報告，報告包括對齊統計數據、3D比較結果、注釋視圖等內容，直觀反映螺旋槳偏差。

4 結論

本文提出了一種基于點云數據的螺旋槳葉型偏差檢測方法，闡述了手持式三維掃描儀的數據采集和Geomagic Qualify軟件的數據分析，通過將點云數據與螺旋槳原始三維模型進行3D比較，直觀地反映了螺旋槳在各部分的制造偏差，實現了從整體上評價螺旋槳的質量。該方法點云獲取快速快，3D比較結果直觀，檢測報告可自動生成，相比于傳統的檢測方法精度、效率更高。

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〔編輯：劉曉芳〕