一种运载火箭舱段智能化检测方法与流程

技术特征：
1.一种运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，其使用激光三维扫描技术、图像处理技术和智能控制技术，包括下述步骤：步骤s1：激光三维扫描点云数据的自动采集；步骤s2：上下站位三维点云数据的自动拼接；步骤s3：三维点云数据的自适应裁剪；步骤s4：三维点云数据边缘轮廓的自动识别和提取；步骤s5：航向支架图像自动识别；步骤s6：检测报告的自动生成。2.根据权利要求1所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤s1包括：自动控制激光雷达的测距扫描测距自动获取点云数据，即自动控制激光发射器向待测目标发射一束经过调制的连续波，连续波到达待测目标后被返回，根据调制波的波长和发射波与接收波间的相位延迟计算测量设备与待测目标间的距离，再经激光雷达云台360度自动扫描即可得到点云数据的三维坐标。3.根据权利要求2所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤s2包括：使用圆心拟合算法分别计算两组点云多个不同距离间隔断面的圆心平面坐标，同时获取相同断面的起始扫描位置的圆柱最边缘数据，通过两点距离匹配法对两组包含圆心和圆柱最边缘的重叠区域的点云进行点对匹配，使用最小二乘法计算得到旋转平移矩阵和平移矩阵，从而扩展到所有点云完成两组点云的整体自动拼接。4.根据权利要求3所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤s3包括：使用包围盒技术实现基于轴对齐的自适应切割裁剪，考虑到测量参数均使用上下端面的点云数据进行计算，通过设定包围盒边界值完成舱体上下端面的切割裁剪。5.根据权利要求4所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤s4包括：通过搜寻筒形点云数据的闭合特征点实现边缘轮廓自动提取，在舱段点云上构造一个筒形曲线网络，使用正态估计区域增长法将点云聚类形成点簇，进一步减小点云尺寸，建立这些点簇的图并使用一阶向量特征分割提取得到与簇匹配的闭合特征线，找到舱段表面轮廓可以定义的区域，计算聚类特征的空间距离。6.根据权利要求5所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤s5包括：基于机器视觉技术进行航向支架图像自动识别，使用模型匹配技术，先建立待识别的目标特性模型，考虑特征边缘位置变化，将待识别图像与己知模型相比较，从而得出二者之间的相似性度量，以此来对目标进行识别和分类。7.根据权利要求6所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，所述步骤s6包括：通过对测得点云的构造和评定，根据定义得到几何尺寸模板，使用数模导入比对，自动生成舱段内支架、弓形夹以及孔槽位置等尺寸测量及错漏装判断检测报告。8.根据权利要求6所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，在所述步骤s6中，所述几何尺寸模板包括舱段前后端框距离、平行度、轴线与端面垂直度、端面平面度、圆度、基准偏扭的几何尺寸模板；所述尺寸测量及错漏装判断包括舱段内支架、弓形夹以及孔槽位置的尺寸测量及错漏装判断。9.根据权利要求1所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，其使用的运载火箭舱段智能化测量系统包括激光三维扫描系统、升降机构、舱段支撑工装，激光三维扫描系
统安装于升降机构顶部，升降机构安装于下沉式地基内，测量开始时，运载火箭舱段放置于支撑工装上，升降机构位于下沉式地基内，光学扫描传感器低于地面；测量时，升降机构带动光学扫描测量传感器1上升至各站位进行测量。10.根据权利要求9所述的运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，测量前根据舱段规格预先编制检测运行方案；测量时，升降机构带动激光三维扫描系统完成多站位扫描取点；软件系统自动将三维点云数据进行多站位拼接后，根据设定规则进行思安云数据的自适应裁剪和识别提取，并对舱内支架图像进行自动识别。

技术总结
本发明提供了一种运载火箭舱段智能化检测方法，其特征在于，其使用激光三维扫描技术、图像处理技术和智能控制技术，包括下述步骤：步骤S1：激光三维扫描点云数据的自动采集；步骤S2：上下站位三维点云数据的自动拼接；步骤S3：三维点云数据的自适应裁剪；步骤S4：三维点云数据边缘轮廓的自动识别和提取；步骤S5：航向支架图像自动识别；步骤S6：检测报告的自动生成。本发明测量过程采用非接触自动测量的方法，系统运行和公差评定方法通过编程固化，提高了检测可靠性，减少了人员需求，提高了检测效率，采用数字化测量的方式并自动生成数字化检验报告，测量数字可实现结构化存贮，也为检验数据分析以及数字化工厂建设等提供了必要条件。条件。


技术研发人员：金路 钱陈 叶顺坚 王娟 武博 余华昌 王娜 罗益民
受保护的技术使用者：上海航天精密机械研究所
技术研发日：2023.04.12
技术公布日：2023/8/1