一种基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法与流程

技术特征：
1.一种基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）扫描获取飞机表面上所有圆孔的点云数据；（2）将点云数据输入三维点云特征学习网络中提取所有圆孔边界特征点，将提取的所有圆孔边界特征点分类到圆孔上，并根据分类的结果和点云数据学习对应圆孔的法向和边界特征点的拟合权重； （3）将学习得到的圆孔的法向和拟合权重采用最小二乘法计算对应圆孔参数，并将计算的圆孔参数与真实圆孔参数的差作为损失函数，训练三维点云特征学习网络，直至损失函数收敛，完成对三维点云特征学习网络的训练；（4）再次扫描飞机表面上的圆孔点云数据，输入训练好的三维点云特征学习网络中，输出对应圆孔的参数。2.根据权利要求1所述基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，其特征在于，步骤（1）包括如下子步骤：（1.1）将扫描仪固定在机械臂上，用机械臂调整扫描仪的位姿，使得圆孔表面到扫描仪的距离满足扫描仪参数需求；（1.2）控制机械臂移动扫描仪，使得飞机表面的圆孔位于扫描仪视野内，然后采集该扫描仪视野内的所有圆孔的点云数据；（1.3）重复通过机械臂调整扫描仪的视野范围，直至获取飞机表面上所有的圆孔的点云数据。3.根据权利要求1所述基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，其特征在于，所述三维点云特征学习网络包括：第一图卷积层、第一多层感知器、第一最大池化层、第二图卷积层、第二多层感知器、第二最大池化层、transformer、第一全连接层、第二全连接层、第三最大池化层、第三全连接层，所述第一图卷积层、第一多层感知器、第一最大池化层依次连接，所述第二图卷积层、第二多层感知器、第二最大池化层依次连接，所述第一最大池化层、第二最大池化层均与transformer连接，所述transformer分别与第一全连接层第二全连接层、第三全连接层连接，所述第二全连接层、第三最大池化层连接。4.根据权利要求1所述基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，其特征在于，步骤（2）中提取所有待测圆孔的边界特征点具体过程为：将扫描的点云数据使用两个不同半径大小的球查询获取每个圆孔点云数据的局部邻域点集和全局邻域点集，对局部域点集经第一图卷积层、第一多层感知器、第一最大池化层得到每个圆孔点云数据的局部特征，同时对全局邻域点集经第二图卷积层、第二多层感知器、第二最大池化层得到每个圆孔点云数据的的全局特征，通过transformer融合每个圆孔点云数据的局部特征和全局特征得到融合特征，将每个圆孔点云数据的融合特征通过第一全连接层降到二维，利用softmax函数计算得到每个圆孔点云数据为圆孔边界普通点和圆孔边界特征点的概率，若圆孔边界特征点的概率大于圆孔边界普通点的概率，则将该圆孔点云数据作为圆孔边界特征点，将圆孔边界特征点组成圆孔边界点集。5.根据权利要求4所述基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，其特征在于，所述全局邻域点集采用球查询的半径为最大圆孔半径的2倍，所述局部邻域点集采用球查询的半径为最大圆孔半径的1/4。6.根据权利要求1所述基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，其特征在于，所述圆
孔边界特征点的分类方法包括：基于圆孔的位置关系的分类方法、ransac方法或聚类方法。7.根据权利要求1所述基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，其特征在于，每个圆孔的法向学习方法具体为：将分类到圆孔上的圆孔边界特征点对应的融合特征输入到第二全连接层、第三最大池化层中，输出三维数据，将输出的三维数据进行单位化后得到所述圆孔的法向。8.根据权利要求1所述基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，其特征在于，每个圆孔的边界特征点的拟合权重的学习方法具体为：将分类到圆孔上的圆孔边界特征点对应的融合特征输入到第三全连接层中，经softmax函数得到边界特征点的拟合权重。9.根据权利要求1所述基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，其特征在于：每个圆孔参数的计算方法具体为：根据圆孔的法向和边界特征点在三维空间点云坐标系中的三维坐标均值确定投影平面，建立二维坐标系，将所述圆孔的边界特征点投影到二维坐标系上，得到二维边界特征点，将所述圆孔边界特征点的拟合权重通过加权最小二乘法将二维边界特征点拟合成圆孔，得到圆孔的参数，所述圆孔的参数包括半径和圆心，将圆心转回到三维空间点云坐标系中，得到圆心的三维坐标。

技术总结
本发明公开了一种基于特征学习的飞机表面多圆孔检测方法，涉及航空制造技术领域。该方法将圆孔的点云数据输入三维点云特征学习网络中提取所有圆孔边界特征点，将提取的所有圆孔边界特征点分类到圆孔上，并根据分类的结果和点云数据学习对应圆孔的法向和边界特征点的拟合权重，基于学习得到的法向和拟合权重，用学习的加权最小二乘法方法计算每个圆孔参数。本发明的飞机表面多圆孔检测方法能够提高圆孔检测的精确度和稳定性，可以有效解决飞机表面多圆孔检测问题。机表面多圆孔检测问题。机表面多圆孔检测问题。


技术研发人员：汪俊 魏泽勇 陈红华
受保护的技术使用者：南京航空航天大学
技术研发日：2021.08.16
技术公布日：2021/11/21