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申请/专利权人：航天科工空天动力研究院(苏州)有限责任公司

摘要：本发明提供了一种用于异型面增材制造产品的找正方法。该方法首先利用液压工装仿形块和球头螺栓对增材制造产品进行初步定位，然后使用三维数据采集技术获取产品表面的三维点云数据模型。通过公共点最小二乘法坐标转换原理，实现点云数据模型与事先通过计算机辅助设计软件创建的理论模型之间的最佳拟合。提取点云数据中的关键点，并进一步提取这些关键点的特征。利用这些特征，通过迭代最近点算法精确配准点云数据，获得位姿变换矩阵。最后，根据位姿变换矩阵计算所需的调整距离和角度，并据此调整对应位置的球头螺栓和仿形块以实现增材制造产品的快速找正和关键点精确对齐，有效提高加工质量。这种方法显著提升了增材制造产品的加工精度和效率。

主权项：1.一种用于异型面增材制造产品的找正方法，其特征在于，包括：利用液压工装仿形块与球头螺栓对增材制造产品进行初步定位；利用三维数据采集技术，获取初步定位后的增材制造产品表面的三维点云数据模型；通过公共点最小二乘法坐标转换原理，实现三维点云数据模型的坐标系与理论模型的坐标系之间的最佳拟合，获得拟合后三维点云数据模型；其中，所述理论模型是通过计算机辅助设计软件根据增材制造产品的设计参数构建出来的；利用内部签名描述算法提取所述拟合后三维点云数据模型中点云数据的关键点；使用方向直方图签名算法对所述关键点进行特征提取，获得关键点特征；根据所述关键点特征，通过迭代最近点算法实现点云数据的精确配准，获得精确配准后点云数据模型与理论模型之间的位姿变换矩阵；根据所述位姿变换矩阵计算增材制造产品需要调整的距离和角度，并根据计算出来的距离和角度，对增材制造产品进行找正；其中，所述通过公共点最小二乘法坐标转换原理，实现三维点云数据模型的坐标系与理论模型的坐标系之间的最佳拟合，获得拟合后三维点云数据模型，包括：对于理论模型的坐标系中的数据点以及三维点云数据模型的坐标系中的数据点，根据如下的公式（1）计算权重： 其中，是点的测量不确定性；是一个正常数；点和点相互对应；根据如下的公式（2），定义总偏差： 其中，是旋转矩阵；是平移向量；是理论模型的坐标系中的数据点的总数量；根据如下的公式（3）构建拉格朗日函数： 其中，是对称拉格朗日乘数矩阵；表示矩阵的迹；是旋转矩阵的转置；是单位矩阵；使用牛顿-拉夫森迭代法求解拉格朗日函数，找到使最小的目标旋转矩阵和目标平移变量；根据所述目标旋转矩阵和目标平移变量，获得拟合后三维点云数据模型；其中，所述利用内部签名描述算法提取所述拟合后三维点云数据模型中点云数据的关键点，包括：选择所述拟合后三维点云数据模型中点云数据中的目标点作为分析中心点；定义一个局部邻域，其中，在局部邻域中，围绕所述分析中心点包括指定数量的近邻点；对于分析中心点和局部邻域内的每个点，计算其与近邻点之间的几何属性；其中，所述几何属性包括相对位置和法线方向差异；基于所述几何属性，生成一个描述所述分析中心点的局部几何形状的签名矩阵，其中，所述签名矩阵包括点间距离、角度及其统计分布特征；将得到的签名矩阵与预设的阈值进行比较，确定该中心点是否为关键点；其中，所述使用方向直方图签名算法对所述拟合后三维点云数据模型中的关键点进行特征提取，获得关键点特征，包括：步骤a：选定一个关键点作为中心点，并确定一个预定义的邻域半径，以所述邻域半径围绕中心点选取指定数量的邻近点；步骤b：对每一个邻近点，计算其与中心点之间的向量，并将所述向量的方向相对于中心点的表面法线进行标准化，以消除不同采集角度带来的偏差；步骤c：将标准化处理后的向量的方向量化到预定数量的直方箱中，计算落在每个直方箱中的向量数量，形成一个方向直方图；重复执行步骤a-c，为每个关键点生成方向直方图，并将所述方向直方图作为关键点特征；其中，所述根据所述位姿变换矩阵计算增材制造产品需要调整的距离和角度，并根据计算出来的距离和角度，对增材制造产品进行找正，包括：解析从迭代最近点算法获得的位姿变换矩阵，其中是一个3×3的旋转矩阵，是一个三维平移向量；根据如下的公式（4）计算需要调整的距离： 其中是平移向量的分量；根据如下公式（5）-（7）计算欧拉角，所述欧拉角表示增材制造产品需要围绕X轴、Y轴和Z轴旋转的角度： 其中，表示旋转矩阵中第行第列的元素；根据计算出来的距离和欧拉角，调整增材制造产品的位置和方向。

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