基于三维点云曲率突变的航空发动机进气道异物检测方法

来源：计算机测量与控制杂志2024年第12期北京时间：

作者：武星,李兴达,汤凯,李杨志,张航瑛,陈中文

单位：南京航空航天大学机电学院

摘要：为了解决目前人工巡检航空发动机进气道时存在的准确性差,效率较低等问题,提出一种基于三维点云曲率突变的进气道异物检测方法。首先,分析进气道点云信息因异物侵入而产生的空间形状变化。其次,提出一种基于体素网络的点云数据压缩方法,根据深度相机的水平视场角和垂直视场角,将点云数据划分至相应的体素网格中并进行均化压缩。再次,计算点云数据在进气道深度方向上的曲率变化,利用迭代阈值法计算识别曲率突变点云的动态阈值,采用区域生长法将离散的异物点云聚类分割为整体的异物目标。最后,搭建了航空发动机进气道的模拟测试环境,对3种不同尺寸异物的识别准确率达到95.4%,定位精度达到1.46cm,实验结果验证了本文所提方法的准确性与高效性。

关键词：异物检测;点云压缩;目标分割;迭代阈值法;区域生长法

基金资助：国家自然科学基金面上项目(61973154)、国防基础科研计划重点项目(JCKY2022209B001)、江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师项目(2022)资助