基于结构光的叶片自动检测系统研发

Research of automatic measurement system aiming at blades based on structured light

邓珍波，殷　鸣，向召伟，陈俊宇，殷国富

DENG Zhen-bo, YIN Ming, XIANG Zhao-wei, CHEN Jun-yu, YIN Guo-fu

（四川大学 制造科学与工程学院，成都 610065）



基于结构光的叶片自动检测系统研发

Research of automatic measurement system aiming at blades based on structured light

邓珍波，殷鸣，向召伟，陈俊宇，殷国富

DENG Zhen-bo, YIN Ming, XIANG Zhao-wei, CHEN Jun-yu, YIN Guo-fu

（四川大学 制造科学与工程学院，成都 610065）

摘 要：针对三坐标检测叶片型面时成本高、检测轮廓有限，以及光学扫描检测时难以快速、自动、完整扫描的问题，设计了基于结构光扫描仪的叶片自动化检测系统。PCI运动控制卡作为上位运动控制器，带细分的步进电机作为动力元件，完成了三自由度的自动化检测系统搭建和叶片扫描检测。实验结果表明，合理的扫描规划高效地完成了整个叶片的扫描，并依托点云数据快速地实现了整个叶片三维逆向重构与检测。对比结构光学检测与三坐标的截面轮廓检测精度，该检测系统能够快速地获取检测模型并准确地完成整个叶片精度检测，提高了效率，降低了成本。

关键词：逆向工程；叶片；结构光；自动化检测系统；扫描规则

0 引言

叶片作为汽轮机、航空发动机等设备的关键零部件，需求量大、型面结构复杂、加工与检测难度大，如何高效制造出大量符合要求的叶片是当前研究的热点。叶片型面是空间异形曲面，高效准确地检测叶片十分重要[1,2]。当前常用的叶片检测方法有标准样板法、大型投影仪测量法、叶片自动绘图测量法[3]、工业CT测量法[4]、光学扫描仪法[5～7]和三坐标测量机（Coordinate Measuring Machine，CMM）测量法[8]。样板法在汽轮机等叶片的粗加工中应用比较广泛，成本低且操作简单直观，但样板靠抛光工人手工打磨，不能满足设计人员对叶片越来越高的要求。基于工业CT的测量方法成本较高，测量效率较低，且操作比较繁琐。CMM测量法测量精度高、重复性好、自动化程度高，适用于叶片的终检，但成本较高、检测轮廓有限。光学扫描包含激光扫描和光栅式扫描，能够扫描得到整个模型表面的点云数据，得到全尺寸偏差。但合理规划扫描路径以便自动获取模型完整点云数据是一个难题，且获取的点云中存在噪声点，会对测量精度产生一定的影响。随着科技的发展，对叶片的精度检测对叶片的精度检测要求越来越高，从传统的二维截面轮廓误差逐渐升级为三维全尺寸误差，对叶片的检测提出了一系列要求，主要体现在：1）测量精度要求严苛，要求达到纳米级；2）测量过程自动化与智能化，要求能够一键式操作出检测报表；3）二维轮廓检测向三维全尺寸测量过度。逆向工程是一种从产品获取对应数字模型，依据反求模型对产品进行优化设计、精度检测等后续操作的方法[9,10]。针对叶片检测中存在的一些问题，本文以叶片为对象，以结构光三维扫描仪（ATOS）为工具，设计了一套自动化检测平台，结合逆向模型与标准数字模型比对生成零件全尺寸误差云图。

1 自动化检测平台设计

本文完成叶片三维模型的逆向重构，需实现无死角扫描拍摄来获取整个叶片型面上的点云数据。如图1所示，针对不同型号的叶片，要完整地扫描完叶根、外弧、内弧、进气边、出气边和叶根等关键部分，需要对叶片进行多角度拍摄。文章采用ATOS Core 200，扫描范围为200mm×150mm×150mm，至少设计三个自由度才能够实现完整点云数据采集。

图1　叶片结构

1.1 结构系统

分析叶片结构特性，设计具有三个自由度的自动化检测系统。如图2所示，三个运动分别为扫描仪移动、扫描仪摆动、叶片转动。扫描仪的竖直上下移动动力源为带刹车的86步进电机，传动部分选用同步带，相对伺服电机与丝杠传动成本较低，又能够保证扫描时的定位精度。扫描仪的小幅摆动依靠带减速器的57步进电机，既增强了电机的载荷特性，又可实现小角度的摆动。叶片扫描时靠电磁吸盘固定。吸盘固定在自动转台上，转台由57步进电机匹配蜗杆蜗轮加工完成。

图2　结构系统

1.2 控制系统

为了实现三个自由度的准确控制，以及实现良好的人机交互，选用基于PC+PCI运动控制卡的上位控制方式。PC机选用win7 32位系统、CPU为Intel(R) Core(TM) i5-4440、内存8GB；PCI运动控制卡选用乐创的MPC08卡，可控制四轴运动、三轴联动，最大脉冲频率可以达到2MHz。采用C++语言在MFC平台上编制控制面板，实现良好的人机交互，如图3所示。该控制平台可以根据不同的扫描叶片调整各个运动参数，可以实现人工个性化扫描与自动化智能扫描。

图3　控制系统

2 扫描逆向

文中采用如图4所示的结构光扫描技术，扫描头由左右两台高分辨率CCD工业相机和投射镜头组成。扫描头上的投影装置将抗干扰能力较强的蓝光投影到被测叶片表面，根据叶片表面轮廓高度的变化，投影光栅发生不同程度变形，具有不同姿态与视角的左右两台高分辨率CCD相机同时摄取图像。结合相移与灰度编码技术，解决规则的光栅图像受到物体表面高度的调制而发生变形所造成的两幅图像上空间点的对应问题, 并通过两台相机的三角交汇快速获得形体的三维坐标信息。快速获取叶片零件的完整扫描数据并拟合成所需要的三角面片(STL)模型，是基于逆向工程的叶片全尺寸检测的关键。

图4　结构光扫描原理

2.1 点云扫描

根据叶片大小与形状，本自动化扫描系统设置三个轴的运动参数获取完整的叶片点云数据。由于叶片大小不一、形状复杂、叶冠和叶根完整点云数据获取难度较大，扫描拍摄时需调整扫描仪与叶片之间的相对位置。规划扫描路径时，为了兼顾扫描过程的快速性和完整性，将整个扫描划分为三个部分，如图5所示：初步快速轴向整体扫描，完成叶片大部分点云数据的获取；叶冠补充扫描则是高效完善初步扫描时未能获取的叶冠数据；叶根补充扫描补全叶根死角处的点云数据，提高检测精度。

2.2 逆向拟合

经扫描所得点云数据包含噪声点，去除噪点得到叶片点云数据，再将计算所得点云数据进行曲面封装。首先把邻域点集投影到拟合平面上，化三维为二维，计算局部平面正则三角化；然后从局部三角化出发构造全局三角化，从而用三角曲面拟叶片STL模型；最后将生成的叶片模型与参数模型对比得到制造偏差。

图5　叶片扫描流程

3 检测分析

叶片检测的主要指标为标准截面轮廓的弦长、进气边边界圆半径、出气边边界圆半径、最大厚度值等参数。如图6(a)、图6(b)分别为距离叶根底面70.2600mm、26.9100mm两个截面轮廓的偏差值。从图中可知，四项主要参数偏差值都控制在50μm范围内，具有较高的精度。对比分析三坐标检测与基于结构光栅两种检测方法，如表1所示：三坐标检测时截面Z=70.2600mm处最大截面厚度为4.1600mm、Z=26.9100mm处最大截面厚度为5.9858mm，结构光扫面检测时Z=70.2600mm处最大截面厚度为4.1405mm、Z=26.9100mm处最大截面厚度为5.9900mm，最大截面厚度差值分别为0.0205mm和0.0158mm，测量差异都在5%以内。

图6　截面轮廓检测

随着技术的不断提高，对叶片的检测要求也不断苛刻，简单的截面轮廓检测已经不能满足生产和使用要求。如图7所示，根据扫描点云数据反求出叶片数字模型，与标准参数化模型进行对比，得到叶片三维全尺寸偏差，可以更加全面地分析叶片的加工制造精度。由于标准数模建模时没进行圆角设计，在对比分析时出现较大偏差，属于正常范围。叶身部分偏差值达到了0.13mm，误差值较大，该叶片加工时精度较低。基于结构光的空间三维尺寸检测，得到叶片任意空间位置处的偏差值，并且以彩图的形式表示出数值大小，直观形象。

表1　不同检测方法对比

图7　全尺寸检测

4 结论

本文针对燃气轮机不同型号的叶片开发了一套基于结构光栅的自动化检测系统，简单的人机交互界面提供了扫描参数设置接口，能够根据不同型号叶片规划智能检测路径，实现叶片高效准确的扫描与逆向建模。制定好特定型号叶片的扫描规程，能够实现叶片快速检测，降低人为因素造成的干扰。相比三坐标检测方式，结构光栅检测技术将二维检测扩展到了三维空间，扫描精度与三坐标精度相近，可以求出视角范围内任意位置的加工制造偏差，进一步提高了叶片的使用性能，具有广阔的应用前景。

参考文献：

[1] Chang H, Lin A C. Automatic inspection of turbine blades using a 3-axis CMM together with a 2-axis dividing head[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2005,26(7-8):789-796.

[2] Wu H, Li D,Chen X, et al. Rapid casting of turbine blades with abnormal film cooling holes using integral ceramic casting molds[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology.2010,50(1-4):13-19.

[3] 蔺小军,单晨伟,王增强,等.航空发动机叶片型面三坐标测量机测量技术[J].计算机集成制造系统.2012(01):125-131.

[4] Li Y, Gu P. Free-form surface inspection techniques state of the art review[J].Computer-Aided Design. 2004,36(13):1395-1417.

[5] 徐红兵,任乃飞.ATOS流动式光学扫描仪的工作原理与系统标定[J].工具技术.2006,40(9):81-84.

[6] Lee K H, Park H. Automated inspection planning of free-form shape parts by laser scanning[J].Robotics and Computer-Integrated Manufacturing.2000,16(4):201-210.

[7] Cheng Y, Wang L,Zhu Z, et al. Geometric analysis of investment casting turbine blades based on digital measurement data[J]. CHINA FOUNDRY. 2014,11(1):20-27.

[8] 康敏,徐家文.用三坐标测量机检测整体叶轮叶片型面误差[J].工具技术,2002(08):55-57.

[9] 金涛,陈建良,童水光.逆向工程技术研究进展[J].中国机械工程. 2002(16):86-92.

[10] Zhang D H, Jiang R S, Li J L, et al. Cavity optimization for investment casting die of turbine blade based on reverse engineering[J].The International Journal of Advanced Manufacturing Technology.2010,48(9-12):839-846.

作者简介：邓珍波（1988 -），男，四川自贡人，硕士研究生，研究方向为增材制造。

基金项目：四川省科技支撑计划项目（2014GZ0114；2015GZ0012；2014GZ0054；2015GZ0025）

收稿日期：2015-09-23

中图分类号：TH164

文献标识码：A

文章编号：1009-0134(2016)01-0012-04