基于Open Cascade的飛機裝配檢測數據分析與可視化研究

曲淑婷，陳芳，曾琪，甘志超，王飛

(1. 中航工業北京長城航空測控技術研究所，北京 101111；2. 南京航空航天大學 機電學院，江蘇 南京 210016)

0 引言

我國大尺寸飛行器設計制造的快速發展使得裝配檢測精度的要求不斷提高，因而傳統的手工測量模式難以滿足發展需求，逐步被數字化測量模式所取代[1]。與此同時，高效、便捷的數字化測量模式由于其囊括的測量設備多樣化、測量過程趨于自動化，一次測量中產生的數據往往結構各異、數量不一。因此，簡單的數據管理系統難以滿足多源異構數據的管理需求。

繼互聯網、物聯網高速發展，各類系統產生的數據量呈現爆炸式增長趨勢，促進了數據管理系統的高速發展。有效的數據管理能使獲得的數據信息得到有效的歸置和利用，且其適用性強，常應用于醫療檢測、交通運輸、氣象預測，能源建設等行業。劉志先[2]就智能醫療展開研究，針對原有診斷數據管理系統運行效率低下等問題，設計了基于智能醫療的診斷大數據自動分析系統，更加精準地完成了疾病診斷。陶凱等[3]分析現有的鐵路基礎設施檢測數據處理分析中心，提出采用面向服務的架構研發新一代數據集成處理分析平臺以提升檢測數據的智能處理水平。張鑫等[4]基于Python擴展庫分析氣象數據，并實現了地面要素實況、數值模擬等要素的可視化繪制。冷喜武等[5]研究了多源異構數據存儲和數據傳輸協議的統一，構建了智能電網監控運行大數據分析系統來實現數據管理功能并達到智能電網的運行過程中實時分析決策的要求。上述分析表明，數據處理逐漸成為推動各行各業持續發展的關鍵要素。

現階段，Spatial Analyzer、PolyWorks等作為通用的數據管理軟件應用于大尺寸飛行器產品的全生命周期內，但存在對使用人員要求高、功能針對性不強等問題。因此，本文提出構建飛機裝配檢測數據的分析與可視化平臺。首先，分析裝配檢測中常見特征的特點實現特征分類，并針對不同類型特征研究構建其特定的三維可視化表達形式。為實現可視化數據的有效管理，設計相對應的數據存儲表以實現數據讀取、計算與存儲等功能。其次，采用圖表等形式分析同一特征多組數據的測量或偏差數據的變化趨勢，以便調整后期的測量過程和預測未來的決策。

1 測量特征分析及可視化

三維數字化測量技術水平的不斷提高推動飛機裝配檢測朝著精細化方向發展，經歷了從整體外形檢測到大部件對接檢測，再到部件裝配測量，其測量精細程度的不斷提高使得測量特征類型不斷增多，測量數據成倍增長，從而使得表格、圖表等數據管理模式難以滿足繁雜的測量數據管理需求，并逐漸向三維可視化方向發展[6-7]。然而，現有的信息標簽繪制、顯示等數據可視化表達方法雖然能夠顯示不同特征的測量信息卻忽視了差異性顯示的需求。倘若分別為不同特征構建可視化表達模型，將使得數據管理難度增大、復雜程度提高，難以體現可視化管理的優勢。鑒于此，對飛機裝配檢測的測量特征進行歸納分類并以此為基礎構建其測量數據的三維可視化表達模型，從而減少可視化表達的復雜程度，提高數據可視化顯示效率。

飛機裝配檢測的關注點包括控制點的位置度、對縫的偏差度、輪廓的貼合度等，其特征之間雖各不相同但存在一定的相似性，基于此，對不同特征進行分類。由機加工產生的淺槽特征可歸納為下陷；對接孔、定位孔等孔類特征或用于零部件對接或用于參考定位，其可歸納為交點孔；機翼、尾翼等對接特征間存在的對縫可歸納為間隙與階差；水平測量點、調姿控制點、基準點等用于定位或姿態調整的特征可歸納為位姿控制點；而機身、機翼等檢測對象為氣動外形性能的特征，可歸納為外形。因此，飛機裝配檢測特征可分為5種類型：下陷、交點孔、間隙與階差、位姿控制點和外形。

數據可視化表達即以三維顯示的模式使得測量數據以直觀、清晰的形式表征測量特征，其實質是三維可視化技術的應用。目前，三維可視化開發的基礎為幾何造型引擎，可分為商業引擎和開源引擎。商業引擎廣泛應用于SolidWorks、CATIA、UG等大型三維建模軟件，但因其昂貴的售價使得大多數中小型三維軟件開發企業望而卻步，而開源引擎Open CasCade(OCC)、OpenSceneGraph(OSG)等不僅提供三維顯示功能而且支持多平臺開發，適用于個性化三維可視化軟件開發[8]。飛機裝配檢測的數據可視化是在三維模型上顯示測量數據以及數據偏差，其實現基礎為模型顯示和偏差數據的三維表達。模型顯示即實現IGES、STEP、STL等格式的三維模型導入功能，而偏差數據的三維表達需實現點線面體等基礎特征的創建、交互以及布爾運算等功能。因此基于OCC搭建三維可視化平臺并建立5種特征對應的三維可視化表達模型。

1.1 下陷

下陷作為飛機鈑金零件的典型特征，其類型一般可分為直下陷、斜下陷、曲面下陷等，且大多為數控端銑加工淺槽時形成的。淺槽的組成結構包括上表面、過渡面和下表面，由于過渡面和下表面多為平滑過渡，一般定義下陷特征由上表面和過渡面構成，為實現其數字量表達，將上表面和過渡面的交線作為檢測對象，即圖 1(a)中的檢測線[9]。傳統二維形式的數據管理僅記錄檢測線處的特征點數據，通過擬合數據來計算偏差，難以直觀地顯示其偏差程度。為在三維環境下顯示下陷特征，將提取的特征點擬合成曲線，通過觀察擬合曲線與三維模型下陷特征的貼合程度來直觀地判斷其偏差程度，如圖 1(b)所示。

圖1 下陷特征

1.2 交點孔

圖 2(a)中的交點孔作為常見的特征連接形式，其對接的同軸度以及位置度的精度是裝配檢測的重點，所以實際測量中不僅要度量孔心、孔徑偏差，還需考慮孔對應的中心軸線的偏差。目前，交點孔的三維可視化常以測量點集的形式顯示，難以與水平測量點、調姿控制點等特征清晰地區分，而圓柱特征與交點孔特征較為相似，因而采用圖 2(b)所示的透明圓柱加以孔中心軸的形式實現交點孔的三維可視化表達，以便觀察孔心偏差和中心軸的傾斜程度。其中，圓柱體數據由擬合孔內壁和孔平面所得，即采用孔內壁擬合算法獲得孔對應的圓柱體、孔中心軸線方向向量、孔徑大小，通過擬合孔平面獲得其與孔中心軸的交點得到孔中心坐標。

圖2 交點孔特征

1.3 間隙與階差

間隙與階差通常存在于蒙皮對縫中，其精度的有效控制能夠保障飛機外形輪廓形狀[10]。實際測量中常常使用塞尺、塞規等方式進行度量，若超差，則進行加墊操作，反之則認為符合要求，如圖 3所示。而現階段也逐漸采用結構光、激光間隙槍等數字化測量形式進行測量，其度量值均為點到線的相對距離。現有的測量形式僅僅關注測量精度是否滿足測量需求而忽略了數據的管理和溯源環節，不利于整機數據分析與測量精度的提高。因此，以圖 4所繪制的網格補丁表征間隙與階差特征，并采用數據表的形式顯示數據。其中網格補丁是提取間隙與階差所處位置的頂點擬合成的曲線，再將擬合的曲線沿著頂點方向拉伸從而獲得的片體。

圖3 間隙與階差測量示意圖

圖4 間隙與階差可視化圖

1.4 位姿控制點

位姿控制點主要有兩種類型：調姿控制點和水平測量點，實際測量中都以單個測量點的形式分布在測量場中。一次測量獲得的多個測量點之間存在一定的距離，簡單分析獲得的測量數據難以快速判斷其是否超差，且綜合計算后得到的偏差數值也僅為一維數據，較為單一。考慮到離散數據難以直觀顯示偏差，采用三維球的形式代表點數據，其中紅色和綠色的球分別表示測量點和理論點(本刊黑白印刷，相關疑問請咨詢作者)，以此輔助測量人員清晰直觀地判斷測量數據的偏差程度從而初步判斷測量質量的高低，具體實現如圖 5所示。

圖5 位姿控制點特征

1.5 外形

外形特征檢測包括機身、機翼、尾翼等，是保證飛機氣動性能的關鍵，而大多數外形并不存在理論數據并且只存在測量數據，其準確性度量一般基于理論模型實現外形點云偏差計算。為能直觀顯示點云數據的測量精度，采用圖6所示的以點的偏差值大小決定其顯示顏色的形式實現外形特征可視化功能。具體說來就是將外形特征所有的測量點向其所對應的三維模型面垂直投影，從而獲得相對應的投影點以及該點的法向量，并定義投影點指向測量點的方向向量為測量向量，從而將測量向量與法向量對比，若兩者方向一致，即表明偏差值為正，反之表明偏差值為負。此外，依據偏差的最大值和最小值確定標記云圖的繪制區間并將其劃分為16個小區間，每個小區間均由不同顏色所標記，進而判斷測量點偏差所屬區間來決定測量點的標記顏色，最終將獲得由多種顏色標記的外形點云以及與之相對應的標記云圖。

圖6 外形特征

2 數據結構組織與管理

由于飛機裝配檢測過程中精度要求高，為避免微小的環境變化可能造成數據偏差過大的現象發生，同一特征常常需要多次測量后綜合對比分析才能確定最終的測量結果。而三維可視化僅顯示同一特征某一具體時間的數據，無法在同一界面中對同一特征的多組數據進行分析，難以剔除離群數據，從而提高測量置信度。隨著測量次數的增多，其數據量也呈現飛速增長的趨勢，傳統的手工記錄數據、工藝文件等雖能實現數據存儲功能，但是難以查找、溯源和管理，故而對測量數據進行有效的組織和管理，以便更好地實現可視化表達。

數據組織指針對不同測量類型特征的可視化需求構建其相應的數據存儲形式。下陷顯示的為擬合曲線，其測量點數量較多，因而內容包括名稱、測量及理論數據存儲路徑等；交點孔可視化的核心是孔壁和孔平面的測量數據擬合，且擬合后的數據是構建透明圓柱以及軸線的基礎，其存儲數據包括孔心、孔軸、孔徑的理論和擬合值、孔壁和孔平面的擬合點存儲路徑等；間隙與階差的可視化是基于位置點實現偏差分析，所以存儲數據包含存儲名稱、位置點坐標、間隙與階差的理論、測量、偏差值等；位姿控制點顯示點的三維坐標，則需存儲點名、點坐標的理論、實測及偏差等；外形顯示點云數據，其存儲名稱、理論、測量及偏差數據存儲路徑等。針對上述分析，構建如圖 7所示不同類型的特征數據表，其中理論數據表和測量數據表存在一對多的關系，即某一測量特征有且僅存在一個理論數據表，可同時存在多個測量數據表。

圖7 測量數據存儲表結構

可視化分析僅僅關注一組測量數據的分析，而現實中常采取多組數據對比分析測量精度。為有效地管理多組數據，繪制同一特征多組測量數據或測量偏差的變化曲線實現數據分析，進而歸納其偏差產生原因用于指導后期測量，其中可分析特征包括位姿控制點x、y、z軸方向的測量誤差、外形偏差的最大、最小值、間隙與階差的測量誤差值等。圖 8所示為位姿控制點x軸和階差的測量數據變化。

圖8 數據分析

3 系統開發與驗證

以實現飛機裝配檢測的數據分析與可視化為目標，構建統一的系統實現數據管理、數據可視化以及數據分析功能。數據管理模塊實現與數據庫交互從而執行讀寫、計算、更新等操作，并采用表格和結構樹的形式實現數據持久化顯示的功能；數據可視化模塊基于OCC平臺實現不同類型特征的測量數據三維可視化顯示；而數據分析模塊通過對比同一特征多組數據的測量值或偏差值的變化，清晰地顯示數據置信度等信息，具體框架結構如圖 9所示。

圖9 數據處理與可視化分析軟件總體框架圖

依據軟件的框架結構，設計圖 10所示的軟件界面，其中菜單欄和數據處理由按鈕、表格以及工程樹等構成，而數據可視化主要是三維顯示的界面。數據處理時，通過選擇測量任務表中某一特征和測量時間表中的某一時間，可獲得具體的測量數據，其中理論數據、實測數據均從數據庫中讀取，而偏差數據經過計算后顯示于軟件界面中，并存儲到數據庫中。與圖 11CATIA環境中的三維模型比對，顯然，OCC環境下的可視化功能更加豐富，能直觀、清晰地顯示測量數據，且易與三維模型比對，緩解了數據管理的枯燥無味且便于后期溯源與質量控制。

圖10 數據處理與可視化分析系統界面

圖11 CATIA三維環境下的三維模型

4 結語

本文針對飛機裝配檢測的數據分析與可視化展開了分析，將飛機裝配檢測特征分成常見的5種類型特征，并構建了其相對應的三維可視化模型及數據存儲形式。通過繪制圖表分析同一特征多組測量數據的變化趨勢來驗證數據的置信度，且搭建由數據管理、數據可視化及數據分析模塊構成的軟件平臺，并以某三維模型測試其軟件性能，結果表明所提出的三維可視化方法能直觀、清晰地顯示數據，提高了數據的交互性、置信度。