仪器仪表学报

作者：陈展宏，李心宇，孙岩标，回天力，邾继贵

单位：陈展宏,天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室天津300072,,李心宇,天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室天津300072,,孙岩标,天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室天津300072,yanbiao.sun@tju.edu.cn,回天力,北京卫星制造厂有限公司北京100094,,邾继贵,天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室天津300072,

关键词：视觉检测;三维曲线;曲率分析;缺陷检测;几何参量

基金：国家自然科学基金（52127810）、天津市科技计划（24ZXZSSS00300）项目资助

由于空间在轨成形桁架具有特殊材质及复杂结构，传统视觉三维检测方法难以实现完整的模型重建，进而影响缺陷检测的准确性，故提出一种基于三维曲线网络图优化的桁架结构视觉检测方法,设计了旋转视觉扫描桁架三维检测系统,完整重建三维结构并对其缺陷进行精确定位检测，从而解决了复杂空间桁架结构在轨制造检测难题。首先,通过图像曲线特征识别,结合基于距离标准与曲线一致性约束的曲线特征匹配方法，建立连续图像帧中弱特征细物体之间的对应关系;然后,基于三维曲线网络图结构优化原理,交替迭代更新相机姿态和目标结构，对桁架几何拓扑进行计算补全,并估计杆件直径；进一步，提出基于三维曲率分析的桁架缺陷检测方法，并结合二维图像校验，实现在轨成形桁架产品虚接、断点等典型缺陷精确识别分析。实验结果表明，所提方法相较于基于点特征匹配的传统三维重建方法，在复杂桁架纤细结构重建方面具有更高的质量和效率,几何参量和缺陷检测精度均优于0.3mm,满足在轨制造现场检测需求，且不依赖外部标定和背景特征，为复杂空间结构在轨制造过程质量控制提供了重要的技术支撑。

来源：2025年第7期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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