【摘 要】
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航空发动机叶片的安全性问题一直是航空工业领域难以根治的问题,科研人员一直以来都不懈探索着叶片缺陷高精度和快速直观的检测方法,随着航空发动机叶片检测技术的不断进步,
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航空发动机叶片的安全性问题一直是航空工业领域难以根治的问题,科研人员一直以来都不懈探索着叶片缺陷高精度和快速直观的检测方法,随着航空发动机叶片检测技术的不断进步,高质量的自动化、智能化以及智慧化的无损检测方法逐渐代替了传统的解决方案,无损检测技术在航空工业领域的非接触性检测中日益占据着重要地位,航空发动机叶片缺陷的定性、定量分析也迅速成为科研工作者们研究的热点问题。本课题以航空发动机叶片为主要研究对象,叶片缺陷的空间三维成像及面积量化为研究目标,通过研究无损检测中的超声检测缺陷成像技术以及智能化射线检测方法,开发了显示叶片三维模型的软件系统,实现了叶片缺陷的三维成像及面积计算。针对不同类别叶片在检测过程中频繁更换工件托盘和模具的问题,研究了基于机器视觉的叶片自动抓取检测技术。论文的主要研究内容与工作总结如下:(1)分析了无损检测技术的国内外研究现状,介绍了无损检测方法的检测原理和优缺点,研究了不同无损检测方法的应用场合,系统描述了超声无损检测和射线无损检测的发展历程及研究现状,建立了基于叶片无损检测方法的研究路线图。(2)研究了某型号航空发动机叶片超声C扫描空间点云数据的采集方法,开发了航空发动机叶片三维模型显示系统,设计了管理点云数据专用的数据库系统,研究了叶片CAD模型的解析方法,借助C#.NET平台开发了叶片三维显示系统不同的功能模块,包括点云三维显示界面、点云数据管理、CAD模型管理、系统用户管理、安全性管理以及检测报告管理等。(3)分析了航空发动机叶片超声C扫描数据的后处理方法,研究了超声点云的三维成像原理和三维重构算法,并对重构后的叶片进行着色方法的分析与研究。表征了叶片缺陷部分的轮廓,单独提取了叶片缺陷部分的点云进行研究,提出了一种新的叶片缺陷面积量化算法,并加入了含有预置缺陷点的验证叶片,对该缺陷面积量化算法的准确性进行了验证。(4)研究了在对叶片无损检测时加入机器视觉元素的方法,搭建了基于双目视觉的叶片自动识别检测系统,使机器人在同一工况下可以对不同种类被检测件进行自动混检识别,节约了生产成本,提高了产品转换速度。
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