蜂窝芯面形测量数据毛刺去除方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107816951A(43)申请公布日2018.03.20(21)申请号201711002057.5(22)申请日2017.10.24(71)申请人大连理工大学地址116024辽宁省大连市高新园区凌工路2号(72)发明人康仁科董志刚秦炎朱祥龙贾振元司立坤杨洁(74)专利代理机构大连东方专利代理有限责任公司21212代理人王丹李洪福(51)Int.Cl.G01B11/24(2006.01)G06T7/13(2017.01)G06F17/50(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图7页(54)发明名称蜂窝芯面形测量数据毛刺去除方法(57)摘要本发明公开了一种蜂窝芯面形测量数据毛刺去除方法，包括如下步骤：—获得蜂窝芯表面的三维面形数据；—在整体蜂窝测量数据xOy平面中设置移动窗口，每次只处理移动窗口所覆盖的数据；—建立蜂窝芯的平面图像，进行蜂窝芯顶点的识别；并将图像缩小一定比例识别顶点；根据测量数据确定角点检测算法的阈值；—对识别的顶点逐个分析，确定以其为端点的蜂窝边；为分析角点建立搜索窗口；判断分析角点的类型；确定分析角点的目标角点；为蜂窝边建立矩形区域；—将每条蜂窝边测量数据中的平面毛刺去除；—将每条蜂窝边测量数据中的空间毛刺去除。CN107816951ACN107816951A权利要求书1/2页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：—选定蜂窝芯板中近似六边形蜂窝中的两平行边的延伸方向或所述两平行边的垂直方向作为扫描方向对待识别的蜂窝芯板进行扫描；获取并以矩阵形式存储选定蜂窝芯板的三维面形数据，以所述平行边的延伸方向作为坐标系Y轴，对应所述矩阵的行信息，平行边的垂直方向作为X轴，对应矩阵的列信息；蜂窝芯板的厚度作为矩阵中元素的数值；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/厚度值偏离正常蜂窝边数据的毛刺为空间毛刺；—在整体蜂窝面形数据的xOy面内中设置移动窗口，取移动窗口中数据的z坐标值的平均值为阈值，将z坐标值小于阈值的数据去除，能够将蜂窝芯孔格内的测量数据去除；—建立蜂窝芯的平面图像，通过角点检测算法识别蜂窝芯的顶点；—根据识别出的蜂窝芯的顶点，在原始测量数据中划分出包含每条蜂窝边的区域，以提取出每条蜂窝边的数据信息，即xyz的值；—将每条蜂窝边测量数据中的平面毛刺去除；—将每条蜂窝边测量数据中的空间毛刺去除；—通过设定的步长和顺序遍历所有面形数据；当前步长数据处理完成后，拼接成整体数据，得到去除空间毛刺和平面毛刺的蜂窝芯图像。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：所述的移动窗口的尺寸，不小于2格×2格的蜂窝芯单元，所述的移动窗口沿x轴方向步进，到末尾后返回起始位置，沿y轴方向前进一个步长，继续沿着x轴方向步进，以此类推，遍历所有测量数据；所述的移动窗口，在x轴和y轴方向步进的长度分别小于其在每个方向的长度，以使相邻移动窗口留有一定重合的区域；重合区域的宽度不小于蜂窝单元宽度的一半；所述的移动窗口在数据处理后进行拼接时，重合区域各取前后移动窗口数据的一半。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：所述的蜂窝芯的顶点识别采用的角点检测算法包括Harris、SUSAN、CSS等算法；为了确保所有的顶点被识别出来，算法识别的角点数略高于顶点数。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蜂窝边区域划分的具体过程为：—采用角点检测算法识别蜂窝芯板平面投影图像，获得所述蜂窝芯板平面投影图像中的蜂窝的角点；—针对选定的角点，建立长度方向与所述两平行边延伸方向垂直的矩形搜索窗口；将所述矩形搜索框中的底边框中点置于当前分析的角点位置，计算矩形搜索窗口内其它角点所处区域位置和与所述当前分析角点的相对位置，确定所述当前分析的角点是否为六边形沿Y轴方向/平行边延伸方向的对角顶点；对角顶点按相对位置和连接的六边形边的形式，划分为人形顶点和Y形顶点；—以选定的蜂窝六边形边长作为判定所述其它角点是否为六边形其它顶点的判据，识别出蜂窝的全部顶点和干扰角点，进而识别出蜂窝芯板中六边形蜂窝芯种顶点之间的边，并划分出包含所识别的边的数据的区域。5.根据权利要求4所述的蜂窝芯面形测量数据毛刺去除方法，其特征还在于确定所述2CN107816951A权利要求书2/2页当前分析的角点是否为六边形沿Y轴方向的对角顶点具体如下：—将所述的矩形搜索窗口划分为：平行边判定区域：α1<α<α2和斜边判定区域α<α1，α>α2；其中，α1和α2为平行边所在的最大角度范围；—在矩形区域中如果在区域α1<α<α2中存在角点，则当前分析角点为人形顶点；否则，