[发明专利]蜂窝芯面形测量数据毛刺去除方法

权利要求书

1.一种蜂窝芯面形测量数据毛刺去除方法，其特征在于包括如下步骤：

—测量待测蜂窝芯面形表面，获取蜂窝芯面形的三维数据，使x坐标和y坐标对应蜂窝芯面形的水平位置，z坐标对应该水平位置蜂窝芯面形的高度值；

通过特征识别的方法，对蜂窝芯面形边区域进行划分，实现对每条蜂窝芯面形边数据的单独数据处理；

定义在xoy面内清晰可见的毛刺为平面毛刺；在xoy面内不可见，但其高度值偏离正常蜂窝芯面形边数据的毛刺为空间毛刺；

—将每条蜂窝芯面形边数据中的平面毛刺去除：

进行降维处理，获取三维测量数据的一个二维空间；

在降维后的二维空间中对平面毛刺进行识别，并在原来的三维测量数据中进行去除；

上述平面毛刺去除过程重复多次进行，逐渐将平面毛刺去除；

—将每条蜂窝芯面形边数据中的空间毛刺去除：

对去除平面毛刺后的测量数据，进行降维处理，获取三维测量数据的另一个二维空间；

在降维后的二维空间中对空间毛刺进行识别，并在原来的三维测量数据中进行去除；

上述空间毛刺去除过程重复多次进行，逐渐将空间毛刺去除。

2.根据权利要求1所述的蜂窝芯面形测量数据毛刺去除方法，其特征还在于：所述的平面毛刺去除时降维处理的具体过程为：

将测量数据向投影面Ⅰ中投影，投影面Ⅰ为测量数据的xoy平面，每个测量数据降维后的结果即为其xy坐标。

3.根据权利要求1所述的蜂窝芯面形测量数据毛刺去除方法，其特征还在于：所述的平面毛刺去除时在降维后的二维空间中对平面毛刺进行识别，并在原来的三维测量数据中进行去除的具体过程为：

在降维后的二维空间中，采用一定的回归模型对测量数据进行回归分析，预测出蜂窝芯蜂窝面形边曲线，数据点到该曲线距离大于所设定阈值d的为平面毛刺数据，在原来的三维测量数据中将其去除；

所述的回归模型具体包括：

线性回归模型和非线性回归模型；

所述的线性回归模型适用于毛刺数据粗略去除时，以及毛刺数据精细去除时蜂窝芯蜂窝面形边的数据分布为直线时；

所述的非线性回归模型适用于毛刺数据精细去除时，蜂窝芯蜂窝面形边的数据分布为曲线时，不同的形状选择其对应的模型；

所述的非线性回归模型具体包括：

logistic方程

其中t为自变量，f(t)为因变量，L，k和t₀是方程的参数；

高次多项式方程：

f(t)＝β₀+β₁t¹+β₂t²+…+β_ntⁿ (4)

其中t为自变量，f(t)为因变量，β₀，β₁，…，β_n是方程的参数；

所述的logistic回归模型适用于：

蜂窝芯蜂窝面形边测量数据分布呈“S”形的蜂窝芯；

所述的高次多项式回归模型适用于：

蜂窝芯蜂窝面形边测量数据分布为曲线，且曲线的方程不明确的蜂窝芯，多项式的次数n取值为5-10。

4.根据权利要求1所述的蜂窝芯面形测量数据毛刺去除方法，其特征还在于：所述的空间毛刺去除时降维处理的具体过程为：

将测量数据向投影面Ⅱ中投影，投影面Ⅱ垂直于xoy平面，并经过xoy平面中蜂窝芯面形边的近似直线；

该近似直线是将测量数据的xy坐标拟合得到，得到蜂窝芯面形边的两个端点P₁(x₁,y₁)与P₂(x₂,y₂)，及其倾角α；

以P₁为坐标原点，该近似直线为x'轴建立坐标系o'-x'y'z'，原来的三维测量数据投影后坐标为：

每个测量数据降维后的结果即为其x'y'坐标。