基于双目视觉的航空发动机受损叶片三维重建方法

• 作者: 吴军 朱晓明 李嘉琛 李晓晨 贠晓港 金后取
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 航空发动机叶片 散斑点 双目立体视觉 SIFT特征匹配 三维重建
• 年，卷（期）: 2018,（17）
• 所属期刊栏目: 科技前沿
• 页码范围: 28-31,33
• 页数: 5页
• 分类号: TN29
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2018.17.028

摘要

叶片作为航空发动机的重要组成零件,长期在高压、高速和高温的环境下工作,极易出现损伤.由于叶片造价昂贵,使得其修复技术具有较高的研究意义.考虑到叶片表面是不规则的曲面,针对其表面的三维模型重建工作是修复的关键环节.为了满足高精度、高效率、低成本的要求,创新性地对叶片表面喷涂散斑点,采用双目立体视觉原理,利用基于特征的SIFT立体匹配算法,实现双目叶片图像的立体匹配,最后求解特征点在世界坐标系下的三维坐标并生成点云,重建受损叶片三维模型.经实验验证,其精度为0.35 mm,为后续叶片修复提供了数据支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴军	中国民航大学航空工程学院	28	81	6.0	8.0
2	李嘉琛	中国民航大学航空工程学院	1	5	1.0	1.0
3	李晓晨	中国民航大学航空工程学院	2	5	1.0	2.0
4	贠晓港	中国民航大学航空工程学院	1	5	1.0	1.0
5	金后取	中国民航大学航空工程学院	1	5	1.0	1.0
6	朱晓明	中国民航大学航空工程学院	1	5	1.0	1.0