面向航空损伤叶片点云的分阶段配准研究

为了提高非接触式测量的数据处理精度,采用一种分阶段配准的方法,先将缺损叶片分为4个部分,采用自配准算法对每部分进行配准;再对相邻两部分采用改进的完全配准算法进行整体配准。结果表明,自配准算法与传统算法相比,在配准误差均小于0.005 mm的前提下,配准时间可以缩短到1 s以内;完全配准与传统算法相比,速度较快,并通过0级的标准量块测量实验得出系统的测量误差小于0.010 mm,满足叶片测量的精度要求。该分阶段配准方法对测量航空叶片具有一定的应用价值。

基于混合树的改进泊松曲面重建算法

为了提高泊松表面重建算法效率并改善重建结果细节表现,采用一种基于混合树的点云搜索方法,平衡了八叉树和二叉树技术关于时间复杂度和空间复杂度的冲突;并在点云搜索阶段通过引入多个能量项对点云进行密度评估与滤波等,针对点云稀疏部分进行自适应的点云稠密化以保证重建模型的细节与准确度。结果表明,混合树重建算法与泊松表面重建算法及屏蔽泊松算法相比,速度分别平均提升了33%和15%,且能更好地保持重建模型的细节,误差最小。该研究为点云的表面重建提供了参考。

基于双PSD视觉的空间光点位置测量研究

目前基于光学测量法的空间目标位姿探测系统主要采用单目视觉和双目立体视觉两种,其中双目视觉得益于利用仿生学视差原理,通过光学三角测量法即可计算出目标的空间相对位置,从而得到广泛应用。此外,针对于传统CCD、CMOS视觉相机繁杂的图像处理过程,提出了将双目视觉原理与位置敏感探测器(PSD)结合应用于空间光点位置的探测方法,利用PSD探测响应速度快、分辨率高等特性,将图像处理转换为光电探测器的信号处理过程,并搭建了具体的合作光点的位置探测系统。实验结果表明,PSD视觉相X和Y方向坐标波动均在±130μm,且探测系统精准还原了空间光点在距离1000 mm的160 mm×160 mm×200 mm立方体空间内的运动轨迹,其定位误差为4.35 mm,随深度每增加50 mm,误差增加约27%,系统的平均误差为7.30 mm,稳定性较好。

基于PSD和光源调制的合作目标位姿探测方法

空间目标的相对位置与姿态探测是航天器对接领域的研究重点,探测方法主要分为遥测法和光学测量法两大类.其中,后者依靠其速度快、稳定性高、信息量大等优势,成为了近距离位姿探测的主要方法.我们通过双目视觉模型可计算出空间合作目标上特征光点深度信息,再根据特征光点间已知的结构、尺寸等约束信息,实现对目标姿态的解算.本文依据PSD相较于CCD和CMOS传感器,有无需图像特征提取过程、响应速度快、位置分辨率高等优势,且双目立体视觉系统的仿生学结构可直接获取到探测目标的深度信息,提出了采用双PSD视觉模型,并配合特征光点的亮度与顺序联合调制实现对空间合作目标的位姿探测方法.实验结果表明,当光标靶姿态调整±30°时,系统的平均测量误差为2.541°,当姿态角小于15°时,俯仰角和偏航角的平均偏差分别为0.923°和0.563°;大于15°时,受限于光源发散角度的影响,俯仰角和偏航角平均偏差分别增加至4.566°和4.106°,系统能够快速、稳定解算光标靶的空间位姿.