[发明专利]一种涡轮叶片的检测方法

权利要求书

1.一种涡轮叶片的检测方法，其特征在于：包括采用计算机断层成像技术对待测涡轮叶片进行扫描获得待测部位的CT图像，利用Facet模型对CT图像进行边缘提取；对待测涡轮叶片的CAD图纸进行水平扫描得到包含边缘点集的CAD图像；采用SVD-ICP算法对CT图像和CAD图像进行精配准；根据扫描获得的CT图像和CAD图像的配准情况，判断待测涡轮叶片的误差分布，从而检测待测涡轮叶片是否合格。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述获得待测部位的CT图像，具体包括，以测待测涡轮叶片的某点作为坐标原点，测量待测部位相对于坐标原点的相对坐标；将测待测涡轮叶片的坐标原点与计算机断层成像技术扫描的零点对齐，使得CT扫描源扫描坐标原点的平面；根据测量的待测部位的相对坐标，移动测待测涡轮叶片，从而实现对待测部位的扫描，获得所述待测部位的CT图像。

3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述利用Facet模型对CT图像进行边缘提取，具体包括，取5×5大小的像素领域，建立Facet模型并用最小二乘法求出多项式系数k₁、k₂、k₃...k₁₀，并判定该点是否为边缘像素。

4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于：采用二次三项式表征Facet模型，二次三项式的公式如式一所示，

式一：f(x,y)＝k₁+k₂x+k₃y+k₄x²+k₅y²+k₆xy+k₇xy²+k₈x²y+k₉x³+k₁₀y³

式一中，x和y为点坐标。

5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述采用SVD-ICP算法对CT图像和CAD图像进行精配准之前，还包括粗配准步骤；

所述粗配准步骤包括，由最小包围矩形法确定配准缩放比例，采用主轴质心法粗配准，得到的CT图像的质心x_CT、y_CT和CAD图像的质心x_CAD、y_CAD以及CT图像的惯性主轴倾角θ_CT和CAD图像的惯性主轴倾角θ_CAD；并计算获得CT图像和CAD图像的旋转角旋转角经过式二变换即完成所述粗配准；

式二：

其中，x_CTi和y_CTi为CT图像的边缘点集。

6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述采用SVD-ICP算法对CT图像和CAD图像进行精配准，具体包括，经过不断迭代更替变换矩阵，使得CT图像和CAD图像的边缘特征点的距离逐渐减小，剔除无效配对点，逐渐优化变换矩阵，实现高配准精度。