航空发动机叶片是航空发动机的关键部件之一，其形状复杂、精度要求极高。叶片的尺寸参数包括叶身长度、叶型厚度、扭曲角度、前缘和后缘半径等，这些参数直接影响发动机的性能、效率和可靠性。传统的测量方法，如手工测量工具（卡尺、千分尺等）和基于 2D 投影的测量方法，难以满足对叶片复杂曲面和高精度尺寸测量的要求。而且，航空发动机叶片生产批量大，对测量效率也有较高要求。在此背景下，3D 视觉技术为航空发动机叶片尺寸测量提供了一种高效、精确的解决方案。
双目视觉系统
采用高精度的双目相机系统，两个相机的分辨率均为 5000×3000 像素，并且配备了长焦镜头，以获得清晰的叶片图像和足够的测量精度。相机安装在高精度的支架上，通过精确校准，保证两个相机的光轴平行且具有已知的基线距离。这种双目视觉结构可以通过视差原理计算叶片表面点的三维坐标。
结构光投射器
使用线结构光投射器，投射特定频率和形状的光条纹到叶片表面。光条纹在叶片表面发生变形，根据变形情况可以获取叶片表面的深度信息。结构光的波长经过精心选择，以适应叶片表面的材质反射特性，确保在不同角度和光照条件下都能获得清晰、稳定的条纹图像。
旋转台与定位装置
设计了一个高精度的旋转台来放置航空发动机叶片，旋转台可以实现精确的角度控制（角度分辨率达到 0.01°），使得叶片在测量过程中能够全方位旋转，便于 3D 视觉系统获取叶片各个部分的信息。同时，配备了定位装置，能够快速、准确地将叶片放置在预定的测量位置，保证每次测量的重复性和准确性。
图像采集与预处理模块
编写控制程序实现双目相机和结构光投射器的同步工作。在图像采集后，首先进行图像的去噪处理，采用自适应中值滤波算法，既能有效去除噪声，又能保留叶片边缘和光条纹等细节信息。然后对图像进行增强处理，通过直方图均衡化提高图像的对比度，使光条纹和叶片表面特征更加清晰。
特征提取与匹配模块
对于双目相机获取的图像，利用角点检测算法（如 Harris 角点检测）提取叶片表面的特征点。同时，在结构光图像中，通过对光条纹的中心线提取算法，获取光条纹的精确位置。然后通过特征匹配算法，将双目图像中的特征点与光条纹上的对应点进行匹配，为后续的三维坐标计算建立基础。
三维重建与尺寸测量模块
根据双目视觉的几何模型和结构光的三角测量原理，结合匹配的特征点和光条纹信息，计算叶片表面点的三维坐标。通过对大量三维点云数据的处理，构建出叶片的三维模型。在三维模型基础上，利用几何算法测量叶片的各种尺寸参数。例如，通过计算叶身表面点云的最小包围盒来获取叶身长度，通过拟合叶型曲线并计算其厚度变化来获取叶型厚度分布，利用空间向量计算方法确定叶片的扭曲角度等。
将航空发动机叶片放置在旋转台上的定位装置中，启动 3D 视觉测量系统。首先，结构光投射器投射光条纹到叶片表面，双目相机同步采集带有光条纹的叶片图像。采集到的图像经过预处理后，进行特征提取和匹配。然后，根据匹配结果进行三维重建，得到叶片的三维模型。最后，在三维模型上进行尺寸测量，将测量结果与设计标准进行对比，判断叶片是否合格。
精度方面
经过与三坐标测量机（CMM）对同一批叶片的对比测量实验，3D 视觉测量系统对叶片主要尺寸参数的测量精度可以达到 ±0.02mm，满足航空发动机叶片 ±0.05mm 的精度要求。例如，对于叶身长度的测量，最大误差不超过 0.015mm，叶型厚度测量的误差也控制在允许范围内。这种高精度的测量能力确保了能够准确筛选出尺寸不合格的叶片，保障了航空发动机的质量。
效率方面
3D 视觉测量系统能够在 30 秒内完成一个航空发动机叶片的全方位尺寸测量，相比传统的 CMM 测量方法（单个叶片测量时间约 10 - 15 分钟），效率提高了 20 - 30 倍。这使得在大规模叶片生产过程中，可以实现对每个叶片的快速检测，有效提高了生产效率。
降低废品率
通过高精度的尺寸测量，及时发现尺寸不合格的叶片，使废品率从原来的约 3% 降低到 1% 以下。以每个叶片的生产成本为 10000 元计算，每年生产 10000 个叶片，可节约成本约 200 万元。
提高生产效率
快速的测量速度减少了叶片在测量环节的停留时间，使得整个生产流程更加顺畅。同时，减少了因测量延误导致的生产计划调整等问题，间接节约了大量成本。
保障航空发动机质量
准确的叶片尺寸测量确保了航空发动机的性能和可靠性，对于保障航空安全具有重要意义。高质量的航空发动机有助于提高我国航空装备的整体性能，增强在国际航空市场的竞争力。
推动先进制造技术发展
该案例展示了 3D 视觉技术在高精度尺寸测量领域的应用潜力，为其他复杂零部件的制造和检测提供了借鉴，促进了航空航天等高端制造行业向智能化、高精度制造方向发展。
综上所述，3D 视觉技术在航空发动机叶片尺寸测量中的应用取得了显著的效果，无论是在测量精度、效率还是在经济效益和行业发展方面都有着重要的价值。
