[发明专利]基于协方差矩阵的参考点邻域特征匹配方法

说明书

本发明公开了基于协方差矩阵的参考点邻域特征匹配方法，包括（1）获取叶片的前缘局部特征点云数据集；（2）获取点云数据集中极大值点A和B，制作采样圆；（3）分别求取点A左右侧距离第k个采样圆的圆弧最近的相邻两点；（4）计算出K个采样圆的圆弧的邻域特征标记点，并构建邻域点特征数据集；（5）构建协方差矩阵，并计算出局部特征因子f；（6）求出候选参考数据集中每个点的邻域点特征数据集和局部特征因子fs_p；（7）根据局部特征因子fs_p与局部特征因子f之间的偏差绝对值搜索出最佳对应点；（8）根据计算出S和S₀的中心点坐标求出转动矩阵；本发明可快速完成多视场下测量数据之间的最佳对应点搜索，算法计算复杂度小。

技术领域

本发明涉及叶片检测领域，具体涉及一种基于协方差矩阵的参考点邻域特征匹配方法。

背景技术

叶片作为航空发动机的核心部件，其型面精度将直接影响到整机的能量转换效率与工作可靠性。因此，叶片型面的精确检测一直以来都是叶片制造过程中的关键环节。近年来，因具有良好的效率与柔性等特点，基于光学测量的叶片检测方法受到了广泛关注。

专利号为202011134900.7的中国发明专利中公布了一种基于叶片局部前缘曲线特征标定转动中心的方法，该方法直接利用检测平台的运动参数，可有效完成多视场点云数据的配准，但配准过程中不同视角采集的数据并非一一对应关系，在特征匹配时无法实现均匀采样，不能对匹配的特征点作更精准的描述，影响坐标系的标定和检测结果的误差，导致最终叶片检测的可靠性差。

发明内容

本发明的目的在于一种基于协方差矩阵的参考点邻域特征匹配方法，该方法实现了叶片多视场点云数据配准，并提高叶片检测精度与可靠性。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于协方差矩阵的参考点邻域特征匹配方法，包括如下步骤：

（1）获取转动前后两次叶片的前缘局部特征点云数据集M和N，转动的角度为1°~3°，分别获取点云数据集M和N中极大值的点A和B；

（2）以点A作为圆心制作K个采样圆，设第k个采样圆的半径为r_k，r_k=μk，μ为采样间隔距离，k为采样圆的序号，k∈(1…K)；