為了快速有效地獲取管道內(nèi)壁信息,設(shè)計(jì)了一種管道內(nèi)壁激光檢測(cè)裝置.該裝置采用激光位移傳感器掃描管道內(nèi)壁,對(duì)獲取的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理,采用基于自適應(yīng)空間球的k領(lǐng)域快速搜索加速ICP算法完成對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的拼接工作,通過(guò)仿真與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn),得到直觀立體的管道內(nèi)壁三維輪廓圖,證明了該算法相較于傳統(tǒng)ICP算法在迭代次數(shù)、速度以及精度上都有一定的提高,可有效運(yùn)用在管道檢測(cè)中. 

【文章來(lái)源】：測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào). 2019,33(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

圖２管道內(nèi)壁激光檢測(cè)裝置Ｆｉｇ．２Ａｌａｓｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅｆｏｒｔｈｅｉｎｎｅｒｗａｌｌｏｆｔｈｅｐｉｐｅ

確實(shí)有效地提高實(shí)際檢測(cè)效率．４現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)圖２為本文設(shè)計(jì)的管道內(nèi)壁激光檢測(cè)裝置，現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)圖如圖３所示，步驟如下：１）直行電機(jī)以４．４ｍｍ／ｓ的速度帶動(dòng)裝置勻速前行，激光位移傳感器的采樣頻率為３０００Ｈｚ，ｙ方向輪廓間距約為０．００１５ｍｍ．２）起始位置位于炮口有膛線處，每次爬行到管道尾端結(jié)束此次測(cè)量．３）旋轉(zhuǎn)電機(jī)以２０°／ｓ的速度旋轉(zhuǎn)，每次測(cè)量６０°范圍內(nèi)的管道，以１５２口徑為例，可測(cè)得２５．３ｍｍ寬的數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的間隔（即ｘ方向）約為０．００２８ｍｍ，共分６次測(cè)量完整管道．４）對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、拼接等后續(xù)工作，可得到內(nèi)膛表面完整的三維輪廓圖．圖２管道內(nèi)壁激光檢測(cè)裝置Ｆｉｇ．２Ａｌａｓｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅｆｏｒｔｈｅｉｎｎｅｒｗａｌｌｏｆｔｈｅｐｉｐｅ圖３現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)圖Ｆｉｇ．３Ｆｉｅｌｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ圖４為管道內(nèi)壁激光檢測(cè)設(shè)備工作２５ｓ后根據(jù)數(shù)據(jù)形成的圖像，原數(shù)據(jù)共有７５０００個(gè)點(diǎn)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后，形成了寬２５．３ｍｍ，長(zhǎng)約１１０ｍｍ的三維輪廓圖；圖５為兩個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接后的寬５０．６ｍｍ，長(zhǎng)１１０ｍｍ的圖像．由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，通過(guò)該設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到的三維輪廓圖像，較好地描述了管道內(nèi)壁的實(shí)際情況，可直觀清楚地了解到管道內(nèi)壁的各種信息，對(duì)判斷疵病損傷有極大的幫助．圖４初始輪廓圖Ｆｉｇ．４Ｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒ圖５輪廓拼接圖Ｆｉｇ．５Ｃｏｎｔｏｕｒｓｐｌｉｃｉｎｇ５結(jié)論本文以一種管道內(nèi)壁激光檢測(cè)裝置為例，簡(jiǎn)要介紹了它的工作原理，重點(diǎn)介紹了采集的點(diǎn)云數(shù)

確實(shí)有效地提高實(shí)際檢測(cè)效率．４現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)圖２為本文設(shè)計(jì)的管道內(nèi)壁激光檢測(cè)裝置，現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)圖如圖３所示，步驟如下：１）直行電機(jī)以４．４ｍｍ／ｓ的速度帶動(dòng)裝置勻速前行，激光位移傳感器的采樣頻率為３０００Ｈｚ，ｙ方向輪廓間距約為０．００１５ｍｍ．２）起始位置位于炮口有膛線處，每次爬行到管道尾端結(jié)束此次測(cè)量．３）旋轉(zhuǎn)電機(jī)以２０°／ｓ的速度旋轉(zhuǎn)，每次測(cè)量６０°范圍內(nèi)的管道，以１５２口徑為例，可測(cè)得２５．３ｍｍ寬的數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的間隔（即ｘ方向）約為０．００２８ｍｍ，共分６次測(cè)量完整管道．４）對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、拼接等后續(xù)工作，可得到內(nèi)膛表面完整的三維輪廓圖．圖２管道內(nèi)壁激光檢測(cè)裝置Ｆｉｇ．２Ａｌａｓｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅｆｏｒｔｈｅｉｎｎｅｒｗａｌｌｏｆｔｈｅｐｉｐｅ圖３現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)圖Ｆｉｇ．３Ｆｉｅｌｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ圖４為管道內(nèi)壁激光檢測(cè)設(shè)備工作２５ｓ后根據(jù)數(shù)據(jù)形成的圖像，原數(shù)據(jù)共有７５０００個(gè)點(diǎn)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后，形成了寬２５．３ｍｍ，長(zhǎng)約１１０ｍｍ的三維輪廓圖；圖５為兩個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接后的寬５０．６ｍｍ，長(zhǎng)１１０ｍｍ的圖像．由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，通過(guò)該設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到的三維輪廓圖像，較好地描述了管道內(nèi)壁的實(shí)際情況，可直觀清楚地了解到管道內(nèi)壁的各種信息，對(duì)判斷疵病損傷有極大的幫助．圖４初始輪廓圖Ｆｉｇ．４Ｉｎｉｔｉａｌｃｏｎｔｏｕｒ圖５輪廓拼接圖Ｆｉｇ．５Ｃｏｎｔｏｕｒｓｐｌｉｃｉｎｇ５結(jié)論本文以一種管道內(nèi)壁激光檢測(cè)裝置為例，簡(jiǎn)要介紹了它的工作原理，重點(diǎn)介紹了采集的點(diǎn)云數(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)空間球的k最近鄰域快速搜索算法[J]. 楊軍,林巖龍,王小鵬,張瑞峰.  計(jì)算機(jī)工程. 2014(10)
[2]利用空間微分塊與動(dòng)態(tài)球策略的k近鄰搜索算法研究[J]. 馬娟,方源敏,趙文亮,馮瑜瑾.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2011(03)
[3]三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接中ICP及其改進(jìn)算法綜述[J]. 解則曉,徐尚.  中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(01)



本文編號(hào)：3369410