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题名航空发动机涡轮叶片线阵CT断层图像轮廓提取与评价
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作者
俞梦倩
吴伟
宋艳艳
王克广
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机构
南昌航空大学
中国航发上海商用航空发动机制造有限责任公司
中国航发动力股份有限公司
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出处
《航空制造技术》
北大核心
2025年第22期160-167,共8页
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基金
南昌航空大学研究生创新专项资金项目(YC2022-089)。
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文摘
工业CT线阵扫描是获取航空发动机涡轮叶片内部特征结构的重要方法,提取重建断层灰度图像轮廓是测量叶片壁厚等尺寸的关键步骤。由于目前常用像素级无监督评价方法存在提取边缘模糊,以及尺寸测量精度不高的问题,本文提出一种基于智能参数优化的数模匹配亚像素级轮廓提取算法。首先采用LBF几何活动轮廓模型提取边缘,在CAD模型上获取对应截面点云;然后通过OBB方向包围盒算法将两者坐标统一,以Hausdorff距离建立评价函数;最后基于蜣螂智能优化算法,对LBF模型中正则项系数等4个参数寻优,使得轮廓提取达到最佳。叶片CT断层图像测试结果表明,相对误差小于1.6%,相比于传统的Canny、Ostu以及Zernike等边缘检测算法,本文算法可以显著提高测量精度。
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关键词
航空发动机涡轮叶片
CT断层图像
LBF(Local
binary
fitting)模型
蜣螂优化算法(dung
beetle
optimizer
DBO)
方向包围盒(OBB)
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Keywords
Aero-engine turbine blades
Industrial CT tomography
Local binary fitting(LBF)model
dung beetle optimizer(DBO)
Oriented bounding box(OBB)
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分类号
V23
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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