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摘要:
针对航空发动机叶片传统人工检测结果显示不直观、误检率和漏检率高的问题,开展了基于叶片超声点云的三维成像方法研究.通过对超声C扫成像原理、空间曲面显示技术、三维着色模型以及可视化技术的研究,完成了超声点云三维重建模型的显示.利用Delaunay三角剖分算法对叶片点云进行重构,结果显示该重构算法效果较好;建立了基于OpenGL的三维着色模型,将一般的着色映射空间由RGB颜色空间改为CIELAB颜色空间,使得缺陷区域的显示更加合理;采用C#.NET与软件MATLAB混合编程的方法完成了超声点云的解析和显示,所运用的三维可视化方法能直观显示叶片缺陷在整体模型中的具体位置,使检测人员能够对三维显示后的模型进行全方位观测,以便于对缺陷区域的快速定位和检测,极大地提高了检测的效率和准确性.
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文献信息
篇名 超声检测缺陷三维成像技术
来源期刊 无损检测 学科 工学
关键词 超声C扫 三维成像 着色模型 缺陷显示
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 2019远东无损检测新技术论坛论文精选
研究方向 页码范围 7-11,16
页数 6页 分类号 TG115.28
字数 3279字 语种 中文
DOI 10.11973/wsjc201912002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 剡昌锋 兰州理工大学机电工程学院 61 357 11.0 15.0
2 芮执元 兰州理工大学机电工程学院 146 1147 16.0 25.0
3 王文斌 3 1 1.0 1.0
4 李彦军 兰州石化职业技术学院机械工程学院 5 2 1.0 1.0
5 王应焘 兰州理工大学机电工程学院 1 0 0.0 0.0
6 张罗丹 兰州理工大学机电工程学院 1 0 0.0 0.0
7 李景俊 兰州理工大学机电工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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无损检测
月刊
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大16开
上海市邯郸路99号
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