徐世勇，周 軍

（河海大學機電工程學院，江蘇 常州213022）

0 引言

渦輪葉片是關(guān)系到發(fā)動機性能和安全的高負荷零件，嚴格控制葉片的制造質(zhì)量是葉片加工中的關(guān)鍵問題，因此，葉片檢測是葉片加工技術(shù)中的重要內(nèi)容。在葉片制造工作中葉片檢測的工作量占相當大的比例，葉片型面誤差檢測具有形狀復雜、工作量大、技術(shù)條件和尺寸精度要求嚴格的特點。為精確高效地檢測葉片型面誤差，提出利用激光檢測的途徑獲得葉片表面點坐標數(shù)據(jù)，并通過專業(yè)的逆向工程技術(shù)進行數(shù)據(jù)處理，對葉片逆向造型得到其CAD模型。

逆向工程（RE）又稱之為反求工程、反向工程等，它起源于精密測量和質(zhì)量檢測，是設(shè)計下游向設(shè)計上游反饋信息的回路。廣義的逆向工程是吸收先進技術(shù)的一系列工作方法的技術(shù)組合，是一門跨學科、跨專業(yè)的復雜系統(tǒng)工程。目前，關(guān)于逆向工程的研究主要集中在實物的逆向重構(gòu)上，即產(chǎn)品實物的CAD模型重構(gòu)和最終產(chǎn)品的制作方面，稱為“實物逆向工程”。隨著現(xiàn)代測試技術(shù)的發(fā)展，快速、精確地獲取實物的幾何信息已變成現(xiàn)實［1］。通過采用先進的激光掃描設(shè)備，可以快速獲取葉片型面的三維坐標值，并對葉片點云數(shù)據(jù)進行三維重構(gòu)，最終與理論CAD模型進行比較，得到相關(guān)誤差并分析。

1 葉片型面數(shù)據(jù)采集

渦輪葉片扭曲型面復雜，扭曲角度大，隨著對航空發(fā)動機高性能要求的提高，渦輪葉片尺寸精度的檢測要求也隨之提高。采用搭載于工業(yè)機器人上的激光掃描測頭，完成對復雜扭曲葉片型面幾何數(shù)據(jù)高效率、高精度的測量采集。該采集方法具有以下幾個優(yōu)點：

a．利用多自由度機械手，可以便捷地實現(xiàn)對葉片的全方位、多角度的定位，且速度快、運動靈活和精度較高。

b．激光掃描測頭測量速度快、精度高，不必碰觸葉片表面而造成葉片表面損傷。

c．采用線掃描方式，1次檢測可得到上萬個數(shù)據(jù)點。

d．測量精度可達到0．02 mm。

葉片測量點云數(shù)據(jù)如圖1所示。

圖1 葉片點云數(shù)據(jù)

2 葉片點云數(shù)據(jù)處理

2．1 葉片的結(jié)構(gòu)模型分析

這里的研究對象是某型發(fā)動機渦輪葉片，葉片的結(jié)構(gòu)如圖2a所示 ，由葉冠、葉身和榫頭3部分組成。其中，葉身橫截面可以分為前緣、后緣、葉盆和葉背4個部分，如圖2b所示。在常見的葉片中，前緣和后緣形狀為圓弧。葉片的前、后緣是進氣邊和出氣邊，其設(shè)計要求需保證前、后緣是嚴格的圓弧，并需要保證葉盆、葉背截面線和前、后緣圓弧光滑相切，即一階導連續(xù)。

圖2 葉片的結(jié)構(gòu)模型

2．2 誤差點的剔除

掃描線點云通常是根據(jù)被測物體的幾何形狀，鎖定一個坐標軸進行數(shù)據(jù)掃描得到的，它是一個平面數(shù)據(jù)點集。在后續(xù)的曲面造型中，數(shù)據(jù)中的“跳點”和“壞點”對曲線的光順性影響較大。測量中由于測量儀器以及受光源、表面反射等因素的影響，誤差點不可避免的存在，故在進行點云數(shù)據(jù)操作之前，先進行消除噪聲的工作［2］。Imageware軟件具有強大的點處理功能，可以非常好地處理大規(guī)模海量點云數(shù)據(jù)。將掃描好后的點云數(shù)據(jù)以asc格式導入到Imageware中，通過多邊形顯示的方式來觀察點云周圍是否有多余的噪點，如果存在噪點逐個點選需要刪除的點。若點太多且分布集中，也可選擇圈選點命令將其刪除［3］。

2．3 數(shù)據(jù)精簡

激光掃描測量每次會產(chǎn)生成千上萬個數(shù)據(jù)點，且在數(shù)據(jù)精簡中，渦輪葉片為扭曲的變截面曲面，曲率變化較大，測量數(shù)據(jù)點均布且較密集，因此，需要進行數(shù)據(jù)精簡。Imageware的弦偏差采樣命令是從形狀的角度去考慮，在形狀變化較大的地方保留更多的點，在形狀變化較小的區(qū)域內(nèi)保留更少的點。因此，采用弦偏差采樣的方式精簡數(shù)據(jù)。其原理如圖3所示：連接檢查點前后兩點，計算Pi到弦的距離，同樣如果‖e‖≥［ε］，［ε］為給定的允差，則認為Pi是壞點，應(yīng)以剔除。采用這種數(shù)據(jù)精簡方法，可以有效地在葉身曲率平緩處減少數(shù)據(jù)點，在曲率變化大的前緣和后緣保留盡量多的數(shù)據(jù)點。

圖3 采用弦偏差精簡數(shù)據(jù)

根據(jù)葉片的幾何特征，對測量數(shù)據(jù)點云進行精簡，提高計算速度，減少存儲空間，突出建模特征，有效地提高反向曲面重構(gòu)的速度和效率，同時維持了數(shù)據(jù)原有的精度。

2．4 數(shù)據(jù)區(qū)域分塊

實際產(chǎn)品型面往往由多張曲面混合而成。數(shù)據(jù)測量時被作為同一個對象一次性獲取，且被保存在同一個數(shù)據(jù)文件中。因此，在數(shù)據(jù)后處理階段需要根據(jù)數(shù)據(jù)的不同屬性對其進行數(shù)據(jù)分塊［4］。如圖4a所示，數(shù)據(jù)分塊是根據(jù)組成實物外形曲面類型，將屬于同一曲面類型的點云成組，將全部數(shù)據(jù)劃分成代表不同曲面類型的數(shù)據(jù)域。這樣在后續(xù)重建時先分別擬合，再縫合成一個整體模型，如圖4b所示，也方便后續(xù)與葉片設(shè)計模型坐標配準。根據(jù)葉片的結(jié)構(gòu)模型特征，將葉片分為葉冠、葉身和榫頭3部分，再將葉片前緣、后緣、葉盆和葉背數(shù)據(jù)各分成1個數(shù)據(jù)塊。

圖4 局部數(shù)據(jù)分塊及縫合

2．5 曲面的重構(gòu)

曲面的重構(gòu)有2類方式：由點云直接擬合曲面和基于特征線的曲面重構(gòu)。由于渦輪葉片型面精度要求較高，測量所得到的數(shù)據(jù)呈有序排列。所以先將點云分割成易處理的截面，再由點云截面構(gòu)造出曲線，然后由曲線掃掠放樣進行曲面造型，如圖5所示。

圖5 葉片曲面的重構(gòu)

曲面重構(gòu)是一個相當復雜的過程，由于曲面的復雜性，其建模過程出現(xiàn)的各種問題，解決方法一般都是基于個人經(jīng)驗。使用曲線放樣命令創(chuàng)建曲面時，影響曲線質(zhì)量的主要因素為節(jié)點分布和曲線的方向。當曲線具有相同的節(jié)點分布和相同的方向，則放樣所得的曲面質(zhì)量較高。對于封閉曲線其起始點位置也必須相同。如果出現(xiàn)某些曲面誤差較大，可以調(diào)節(jié)曲面控制點以滿足精度要求，如果誤差太大，調(diào)節(jié)控制點無法滿足要求，需要把曲面分成多個小曲面來提高精度［5］。葉冠和榫頭主要由平面組成，重建比較簡單，對其點云塊曲面重建后，通過曲面延伸、拼接和修剪等處理，最后獲得最終的渦輪葉片CAD模型，如圖6所示。

圖6 渦輪葉片CAD模型

3 葉片的檢查與分析

渦輪葉片的重構(gòu)主要是葉片型面的逆向重構(gòu)，需要對葉片型面進行誤差分析。將重構(gòu)出來的模型與設(shè)計模型進行坐標配準后，在Imageware中對葉片型面利用彩色的區(qū)域?qū)Ρ戎庇^地顯示偏差［6］，利用曲面偏差命令來檢測所測葉片的誤差情況。

由圖7可知，葉片兩邊界處誤差較大，最大誤差值為0．969 4 mm，中間誤差則比較小。這是由于葉片邊緣曲率變化大、圓弧半徑小且不易加工制造，因而造成精度不高。通過對偏差圖的分析可知，葉片中部滿足一般葉片曲面的精度要求，但在曲率變化較大的邊緣處還需拋光研磨作進一步精加工。

圖7 葉片型面偏差

4 結(jié)束語

以渦輪葉片為例，詳細論述了利用逆向工程軟件Imageware，對搭載在機械手上激光傳感器所測量得到的點云數(shù)據(jù)進行處理以及其對葉片型面曲面重構(gòu)，并通過與設(shè)計模型進行曲面偏差分析，從而對渦輪葉片的加工精度進行分析評價。這種檢測方法準確、直觀，相對于傳統(tǒng)方法更方便快捷，省去了數(shù)量繁多且制造難度較大的型面樣板，為渦輪葉片的精度檢測、有限元分析及工藝改進提供了有效的分析與評估參考依據(jù)。這種方式將會在葉片的檢測中擁有更廣泛的應(yīng)用。

［1］ 王 霄，劉會霞，梁佳洪．逆向工程技術(shù)及其應(yīng)用［M］．北京：化學工業(yè)出版社，2004．

［2］ 錢錦鋒．逆向工程中的點云處理［D］．杭州：浙江大學，2005．

［3］ 鈕建偉，馬 馭，劉宇坤，等．Imageware逆向造型技術(shù)及3D打?。跰］．北京：電子工業(yè)出版社，2014．

［4］ 席 平，孫肖霞．大扭曲度渦輪葉片的三維實體重構(gòu)與誤差檢測［J］．工程圖學學報，2009，30（3）：1-5．

［5］ 胡小強，王楓紅，王永根，等．基于Imageware和UG的兒童汽車安全座椅的逆向模型重建［J］．現(xiàn)代制造工程，2011（4）：120-123．

［6］ 劉 博，劉 悅，王 倩．基于UG／Imageware的汽車反光鏡的逆向設(shè)計［J］．機械研究與應(yīng)用，2012（5）：86-88．