一种基于三维形貌聚类统计的航空器紧固件头部群体质量评估方法

本发明涉及航空制造过程质量控制，尤其涉及一种基于三维形貌聚类统计的航空器紧固件头部群体质量评估方法。

背景技术：

1、航空器制造与维修过程中，铆接和紧固件安装是关键工序。一架现代民用客机包含数十万至数百万颗铆钉与紧固件，其安装质量直接影响飞机结构强度、气动性能和使用寿命。目前，航空制造现场对紧固件头部形貌的检测主要依赖人工目视检查、接触式量规检测或单颗紧固件的自动化视觉检测。这些方法均以单颗紧固件为检测单元，通过将其头部凹凸量、高度等几何参数与预设公差进行比较，给出合格或不合格的二元判定。

2、然而，传统技术存在以下不足：第一，检测视角局限于单件判定，无法揭示群体层面的质量规律。一个工位或一条接缝内，即便所有紧固件的单体参数均在公差范围内，其整体分布也可能呈现显著的系统性偏移，这是过程失控的重要预警信号。第二，缺乏群体性统计过程控制能力。批量铆接的质量问题往往不是孤立出现的，铆接工具磨损、铆接力漂移或材料批次差异等因素，会导致一个区域内的紧固件头部形貌呈现整体偏移或离散趋势，单靠单体合格判定难以发现。因此，迫切需要一种从单点检测转向群体评估、从合格判定转向过程控制的紧固件头部形貌质量评估新方法。

技术实现思路

1、针对上述现有技术中存在的问题，本发明提出一种基于三维形貌聚类统计的航空器紧固件头部群体质量评估方法，旨在克服现有技术仅关注单颗紧固件形貌检测、缺乏群体性统计分析和模式异常识别能力的不足。

2、为实现上述技术目的，本发明提供如下如下技术方案：

3、一种基于三维形貌聚类统计的航空器紧固件头部群体质量评估方法，其具体包括以下步骤：

4、获取目标区域内所有紧固件头部的三维点云数据，对三维点云数据进行预处理和点云分割，得到预处理后的每个紧固件头部的独立点云；

5、基于每个紧固件头部的独立点云及周边基准面提取多维形貌特征，构建形貌特征向量，由目标区域内所有紧固件头部的形貌特征向量构成群体特征向量集合；

6、基于历史合格紧固件头部的形貌特征向量构建基准模型；

7、对群体特征向量集合进行归一化或标准化处理后进行聚类分析，得到主簇、异常簇、离群点，以及对应的群体质量分布特征；所述异常簇为样本数量达到预设下限、且其簇中心相对于主簇或基准模型的距离超过预设阈值的簇；

8、根据主簇、异常簇、离群点的群体质量分布特征，结合基准模型计算群体质量评估指标；所述群体质量评估指标包括簇偏移度csi、簇离散度cdi、簇间分离度isi、异常样本占比asr；

9、将群体质量评估指标与基准模型、预设的群体质量阈值进行比较，对目标区域内所有紧固件头部进行群体质量评估。

10、进一步地，所述基于每个紧固件头部的独立点云及周边基准面提取多维形貌特征，构建形貌特征向量具体为：

11、计算紧固件头部相对于周边基准面的高度差，作为头部凹凸量；

12、计算紧固件头部轮廓的外接圆或最小二乘拟合圆的直径，作为头部等效直径；

13、计算紧固件头部轮廓与标准圆的偏离程度，作为头部圆度；

14、计算紧固件头部轮廓几何中心与其最小二乘拟合圆圆心的偏移量，作为轮廓偏心量；

15、计算紧固件头部边缘过渡区域的斜率分布特征，作为边缘坡度；

16、计算紧固件头部边缘过渡区域内采样点的高度与周边基准面高度之差的最大值或均值，作为头部与周边基准面的过渡高度差；

17、每个紧固件头部的形貌特征向量由头部凹凸量、头部等效直径、头部圆度、轮廓偏心量、边缘坡度、头部与周边基准面的过渡高度差中的至少两个形貌特征构成；

18、所述周边基准面为目标区域局部蒙皮表面或理论设计面拟合得到的参考面。

19、进一步地，所述基于历史合格紧固件头部的形貌特征向量构建基准模型具体为：

20、按批次对紧固件头部进行群体质量评估；获取已经确认质量合格的历史批次紧固件头部的三维形貌数据，提取形貌特征向量并构成历史群体特征向量集；对历史群体特征向量集进行聚类、清洗，剔除离群点，得到历史主簇；

21、计算历史主簇的均值向量和协方差矩阵，作为基准模型参数，得到基准模型；所述基准模型参数的公式表示为：

22、；

23、；

24、其中，为历史主簇，为单个样本，每个样本对应一个紧固件头部的形貌特征向量；为中的样本数量；为基准模型均值向量，为基准模型协方差矩阵；

25、将所述基准模型按安装区域、紧固件规格、安装工艺条件进行分类存储，并采用动态更新机制：当满足预设条件时，利用最新合格批次的形貌特征向量对基准模型进行更新。

26、进一步地，所述簇偏移度csi通过计算当前主簇中心与基准模型中心之间的马氏距离获得，具体为：

27、；

28、；

29、其中，为当前主簇，为单个样本，每个样本对应一个紧固件头部的形貌特征向量；为当前主簇均值向量，为基准模型均值向量，为基准模型协方差矩阵；为中的样本数量；均值向量每一维元素，实际是独立地通过对该簇内所有紧固件头部的形貌特征向量中对应维度的特征值求均值得到

30、当基准模型协方差矩阵奇异或不可逆时，对先进行正则化，再参与簇偏移度csi的计算。

31、进一步地，所述簇离散度cdi通过计算当前主簇协方差矩阵的迹与基准模型协方差矩阵的迹之比得到，具体为：

32、；

33、其中，为当前主簇协方差矩阵，为基准模型协方差矩阵，表示矩阵的迹。

34、进一步地，所述簇间分离度isi通过计算异常簇中心与基准模型中心之间的马氏距离获得，具体为：

35、；

36、其中，为异常簇均值向量，为当前主簇均值向量，为基准模型协方差矩阵；

37、当存在多个异常簇时，分别计算每个异常簇的簇间分离度。

38、进一步地，所述异常样本占比asr通过计算不属于主簇的紧固件数量占目标区域内总紧固件数量的比例得到，具体为：

39、；

40、其中，为属于异常簇的紧固件数量，为属于离群点的紧固件数量，为目标区域内总紧固件数量。

41、进一步地，所述将群体质量评估指标与基准模型、预设的群体质量阈值进行比较，对目标区域内所有紧固件头部进行群体质量评估具体为：

42、预设csi第一阈值、csi第二阈值、cdi第一阈值、cdi第二阈值、isi阈值以及asr阈值；根据群体质量评估指标与多级预设阈值的比较结果，输出对应的群体质量等级：

43、先判断asr是否超过，当asr未超过时：

44、若csi不超过且cdi不超过，输出“群体质量一级”；

45、当asr未超过时：

46、若csi仅超过或cdi仅超过，输出“群体质量二级”，若csi超过或cdi超过，输出“群体质量三级”；同时根据csi/cdi阈值比较结果进行过程偏移预警；

47、当asr超过时：

48、若csi未超过且cdi未超过，输出“群体质量三级”，若csi超过且cdi超过，输出“群体质量四级”；同时根据csi/cdi阈值比较结果进行过程偏移预警，并触发isi阈值比较，根据isi阈值比较结果进行模式异常识别；

49、最终输出群体质量评估结果、过程偏移预警结果、模式异常识别结果。

50、更为具体的，所述根据csi/cdi阈值比较结果进行过程偏移预警具体为：

51、当csi仅超过或cdi仅超过，输出“轻微过程偏移”；

52、当时，输出“过程偏移”；

53、当时，输出“过程偏移”；

54、当csi超过且cdi超过，输出“严重过程偏移”。

55、更为具体的，所述根据isi阈值比较结果进行模式异常识别具体为：

56、若asr超过阈值且仅存在一个isi超过阈值的异常簇，输出“存在单一模式缺陷”；

57、若asr超过阈值且存在至少两个isi超过阈值的异常簇，输出“存在多模式缺陷”；

58、若asr超过阈值且不存在isi超过阈值的异常簇，则输出“偶发个体缺陷”。

59、基于上述技术方案，本发明至少具有以下有益效果：

60、本发明将检测视角从单颗紧固件的合格/不合格判定，转向对整片区域、整条接缝或整个工位内紧固件群体形貌一致性和稳定性的整体评估，更符合过程质量控制的实际需求，能够在单体参数尚未超差时，通过聚类分布变化提前发现过程偏移趋势和模式性异常，并通过建立基准模型并计算簇偏移度、簇离散度等指标，量化了群体质量状态，提高了评估的科学性和可溯源性。