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本发明提供了一种复杂曲面零件非接触式 三维匹配检测优化方法，其中通过结合复杂曲面零件自身的结构特点，采用优化后的布谷 鸟算法来设计其三维匹配检测工艺同时对其关键工艺流程进行改进，测试表明能够有效解 决现有技术中收敛速度慢、且易陷入局部最优的问题，并尤其适用于大型复杂曲面零件如 航空发动机叶片的高精度质量检测用途。

本发明公开了一种复杂曲面零件非接触式三维匹配检测优化方法，包括：对待检测的复杂曲面零件CAD模型与扫描模型执行采样；将复杂曲面零件CAD模型与扫描模型执行重心对齐；计算复杂曲面CAD模型与扫描模型之间的对应点对；基于布谷鸟算法得到转换矩阵；根据转换矩阵更新复杂曲面零件的扫描模型；复杂曲面零件扫描模型与CAD模型之间执行匹配误差计算，并执行迭代更新。通过本发明，能够有效解决现有技术中计算收敛速度慢、且易陷入局部最优的问题，并尤其适用于大型复杂曲面零件如航空发动机叶片的高精度质量检测用途。

目前，对于较高精度的复杂曲面零件检测主要有两类方法：接触式测量法和非接 触式测量法。接触式测量采用传统的三坐标测量机对零件进行逐点采样，测量精度较高，但 该方法测量效率低，而且对被测零件的材质有特殊要求。随着计算机视觉及模式识别技术 的不断发展，非接触式测量技术以其较高的测量速度和精度在复杂曲面零件检测领域得到 越来越广泛的应用。非接触式测量利用光学扫描仪获得不同角度的扫描点集，然后对这些点集进行拼 合，得到完整的零件扫描点集，通过扫描点集与CAD模型点集匹配分析获得零件的误差信 息。在标准的检测环节，一般主要考虑加工误差，却忽略了测量误差对检测结果的影响；事 实上，但是如果匹配本身的误差并没有达到理想的数量级，则会得到错误的测量结果，尤其 在高精度复杂曲面零件的匹配检测过程中更要使匹配误差降到最低。

华中科技大学（Huazhong University of Science and Technology），简称华中大、华科大 ，位于湖北省武汉市，是中华人民共和国教育部直属的综合性研究型全国重点大学、位列国家“双一流”“985工程”“211工程”、入选“强基计划”“111计划”、卓越工程师教育培养计划、卓越医生教育培养计划、国家大学生创新性实验计划、国家级大学生创新创业训练计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、国家级新工科研究与实践项目、基础学科拔尖学生培养计划2.0，是学位授权自主审核单位、全国深化创新创业教育改革示范高校、一流网络安全学院建设示范项目高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、教育部来华留学示范基地，为中欧工程教育平台成员和医学“双一流”建设联盟 、国际应用科技开发协作网 、全球能源互联网大学联盟成员。

1、通过采用优化后的布谷鸟算法来设计复杂曲面零件的三维匹配检测工艺，可以 充分利用其收敛速度快、鲁棒性好和不易陷入局部最优的特点，测试表明能够获得高精度 和高效率的三维匹配结果；

 2、尤其是，通过对具体工艺流程中设计角度旋转变量和距离平移变量作为个体来 构成种群，同时对其特定优化策略进行设计，相应能够贴合复杂曲面零件自身的结构特点， 同时对点云初始位置没有要求，在执行算法前不必进行粗匹配操作，而且能够进一步提高 匹配检测的精度和效率；

3、由于在匹配操作之前利用近似模型理论对两片点集进行二次采样，相应可以在 降低模型的复杂度的同时确保匹配结果的精度；此外，通过匹配操作之前执行两片点集重 心对齐操作，可有效减少了计算平移矩阵的计算量；

4、本发明中特别提出了具备内、外两层循环结构的优化策略，其中内层循环可得 到当前对应情况下最优的转换矩阵，而当内层循环结束后，外层循环给出一种新的点对对 应情况，重复执行内层循环直到外层循环满足终止条件，测试表明该优化策略能够显著达 到点云点对在空间位置上的差异最小化，相应进一步提高三维匹配检测的结果精度。

本专利成果采用技术转让，技术入股，技术合作等成果转化方式，希望进一步实现该专利的有益效果，有兴趣皆可面议。