飞机蒙皮接缝特征提取方法及系统

1.本发明涉及精密测量技术领域，具体为一种飞机蒙皮接缝特征提取方法及系统。

背景技术：

2.飞行器在装配过程中，因受到加工精度、组装精度以及环境等因素的影响，装配质量不可避免地会偏离理想特性，如蒙皮接缝之间、蒙皮与结构之间、机身部段之间等，而装配误差通过生产链传播与积累，最终直接影响飞行器的隐身和空气动力性能。因此，对装配质量进行严格控制与把关具有重要意义。而装配质量主要与工装设计、装配顺序、定位方案以及外形测量等要素密切相关，其中外形测量的结果是衡量装配质量的重要指标。在外形测量工作中包含了大量蒙皮接缝结构的测量，并且对此结构测量精度要求较高，其质量保证对飞行器的气动特性、飞行安全性、飞行成本与战斗机的隐身性等起着重要作用。3.传统的蒙皮接缝结构的测量主要借助检测塞尺、专用量具和人工观测等手段，这种检测方法基于模拟量的测量结果，难以精确地描述接缝结构状态，并且在信息维度、检测精度和效率方面都难以满足制造先进飞行器的实际需求。当测量较长的蒙皮接缝时费时费力，一些复杂结构的间隙与阶差因放入塞尺困难而无法测量，而且这种测量方法只能进行静态测量，无法实现实时在线测量，更无法将测量数据快速导入计算机进行在线分析。4.视觉测量技术因其精度高、效率高、速度快以及重复性好等优点广泛应用于精密测量，尤其是在工业制造、生物医学、人脸识别、文物保护等领域。经过这些年的长足发展，视觉测量技术的精度已经能够达到微米级，并且能实时显示扫描出来。很多行业也已经配备了机器视觉扫描仪和相应的三维算法，以实现不同的具体功能。飞机蒙皮接缝区域三维点云数据的获取通过结构光或者光栅投影技术对飞机蒙皮接缝处进行扫描均能得到，但得到的是整个扫描区域的三维点云数据，如何通过算法实现接缝特征数据(阶差flush和间隙gap)的计算是整个蒙皮接缝三维测量中决策的一环。5.许多科研团队已经和公司也对飞机蒙皮接缝的测量进行了研究。龙坤、谢谦等人的基于线激光扫描的测量方法，用线激光进行飞机蒙皮接缝的扫描测量，根据扫描仪得到的点云密度的差别，将特征区域分割开来，再对特征区域进行k-mean聚类确定特征，然后根据相邻点的高度和斜率差异确定临界点和边界点，最后对间隙和阶差进行作差求解。中国科学院的夏仁波、陈松林等人利用条纹投影技术对蒙皮接缝特征进行测量，根据三维点云数据与图像之间的对应关系定位接缝位置，确定接缝两侧的边缘点，计算接缝特征当量，并改进了条纹投影测量方法，降低了相位误差，提高此方法对待测物表面的适应能力。国外oyeongyi等人设计了一种基于双目结构光图像的主动测距系统，将差分图像与结构光调制相结合，降低了低照度对图像处理的影响，提高了检测效率，实现了弱光环境下的准确测量。tran等人将基于多线结构光的单目视觉检测应用于检测蒙皮接缝，此检测方式以剔除不合格图像的方式降低了噪声对接缝特征提取的影响。还有很多做了技术产品，比如美国origin technologies公司的laser gauges测量设备、加拿大lmi technologies inc公司的gocator2530系列、英国third dimension software公司研发的gap gun pro、瑞典hexagon公司的nextsense等，都应用了视觉测量技术对蒙皮接缝进行测量，并具有易用性、便携性以及坚固性等优点。其中laser gauges、gap gun pro等测量设备结合视觉测量技术与虚拟量规的测量方法，已应用于众多的航空公司。6.不同的扫描方法的测量算法也不一样，结构光扫描测量利用发射的一字激光进行扫描，所以单次扫描的区域很小，通过直接对每次扫描得到激光特征图进行处理得到扫描区域的三维特征数据，光栅投影扫描测量的范围比较大，单次扫描得到的点云也稠密，从众多三维点云数据中提取并计算接缝的特征数据并不像结构光扫描那样从一张特征图仅提取一处的特征数据。因此研究光栅投影对飞机蒙皮接缝进行测量尤为重要。但是现有的利用光栅投影测量飞机蒙皮接缝的研究较少，且仅有的算法存在鲁棒性不强，测量精度低，测量曲线接缝时的误差大等问题。

技术实现要素：

7.本发明的目的在于提供一种飞机蒙皮接缝特征提取方法及系统，通过在已得到的整体的飞机蒙皮接缝三维点云中，建立飞机蒙皮特征数据计算模型，通过高度差突变法和斜率值最大法提取特征点云边缘点，实现飞机蒙皮三维特征数据的提取，以达到接缝的高精度检测与高精度测量的目的。8.本发明提供了飞机蒙皮接缝特征提取方法，包括以下步骤：9.获取接缝的条纹投影特征区域图；10.将条纹投影特征区域图中的接缝特征中心与利用传感器所标定的特征区域的数据合成特征区域三维点云；根据条纹投影特征区域图中的接缝特征中心确定特征区域三维点云中的特征中心与特征三维点云截面；11.将特征中心的附近点云分别投影到特征三维点云截面，分别利用高度差突变法及斜率值最大法进行三维特征边缘识别获取特征中心区域的边缘点云；12.根据斜率值最大法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的间隙特征；根据高度差突变法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的阶差特征。13.进一步地，所述获取接缝的条纹投影特征区域图，包括：14.获取接缝的光栅投影区域的原图及条纹投影特征图；15.提取所述原图中的接缝特征中心并进行标记，得到特征区域图；16.依据所述特征区域图对条纹投影特征图进行掩膜，得到条纹投影特征区域图；17.通过对所述条纹投影特征区域图进行相位计算，并结合接缝特征中心的标记数据与利用传感器所标定的特征区域的数据合成特征区域三维点云；18.根据所述特征区域图中的接缝特征中心确定特征区域三维点云中的特征中心与特征三维点云截面。19.进一步地，所述提取原图中的接缝特征中心并进行标记，得到特征区域图，包括以下步骤：20.对原图进行去噪；21.利用steger算法提取去噪后的原图中的接缝特征中心并进行标记；22.对标记的接缝特征中心进行膨胀、掩膜，得到特征区域图。23.进一步地，所述特征区域图中的接缝特征中心为特征区域三维点云中的特征中心；24.所述根据特征区域图中的接缝特征中心确定特征区域三维点云中的特征三维点云截面，包括：25.在特征区域图中的特征中心处作垂线，所述垂线垂直于特征区域图中的特征中心线，且其两端分别交于特征中心的两侧特征边缘点处；26.沿垂线做垂面，该垂面为特征三维点云截面。27.进一步地，将特征中心的附近点云分别投影到特征三维点云截面，包括：28.设定特征中心的附近点云到特征三维点云截面的距离阈值为λ，并计算特征区域三维点云中的点云到特征三维点云截面的距离d；29.当特征中心的附近点云中某一点的点云到特征三维点云截面的距离d小于或等于距离阈值λ时，则将该点投影到特征三维点云截面上。30.进一步地，所述分别利用高度差突变法及斜率值最大法进行三维特征边缘识别获取特征中心区域的边缘点云，包括以下步骤：31.以特征中心为原点，以点云排列方向为x轴在特征三维点云截面中建立平面直角坐标系；32.在所述平面直角坐标系中，利用高度差突变法确定特征中心两侧的特征边缘点；33.在所述平面直角坐标系中，利用斜率最大值法确定特征中心两侧的特征边缘点。34.进一步地，利用所述高度差突变法确定特征中心一侧的特征边缘点，包括；35.将特征中心一侧的特征边缘点的附近点云总数中的一部分点云作为起始点云数据，分别计算起始点云数据中相邻的两个点云之间的高度差，得到集合p＝{|d1|，|d2|，...，|dm|}，计算|d1|,|d2|,...,|dm|的平均值及标准差为σ；36.将特征中心一侧的特征边缘点的附近点云总数中的另一部分点云作为待判定点云数据，分别计算待判定点云数据中每一个点和与该点相邻的下一个点之间的高度差|d|；37.利用三倍标准差法则分别计算每个高度差|d|与平均值的离散程度；38.当待判定点云数据中相邻的两个点之间的高度差|d|满足则将该高度差|d|添加至集合p中；39.当待判定点云数据中某个点和与该点相邻的下一个点之间的高度差|d|满足则将该点判定为特征中心的特征边缘点。40.进一步地，利用所述斜率最大值法确定特征中心一侧的特征边缘点，包括以下步骤：41.以特征中心为原点，以点云排列方向为x轴正方向在特征三维点云截面中建立平面直角坐标系；42.分别计算特征中心一侧的特征边缘点的附近点云中的每一个点云与特征中心点所构成的直线的斜率；43.选取与特征中心点所构成的直线的斜率的绝对值最大的点作为特征中心的特征边缘点。44.进一步地，所述根据斜率值最大法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的间隙特征，包括：45.设根据斜率值最大法获取的特征中心的两侧的特征边缘点分别为(x1，y1)、(x2，y2)，则接缝的间隙d为：46.d＝|x1-x2|ꢀꢀ(1)47.所述根据高度差突变法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的阶差特征，包括：48.设根据所述高度差突变法获取的特征中心一侧的特征边缘点，及该特征中心的一侧的附近点云所拟合的直线l1的直线方程为：49.a1x+b1y+c1＝0ꢀꢀ(2)50.设根据所述高度差突变法获取的特征中心另一侧的特征边缘点，及该特征中心的另一侧的附近点云所拟合的直线l1的直线方程为：51.a2x+b2y+c2＝0ꢀꢀ(3)52.则接缝的阶差h为：[0053][0054][0055][0056]其中，a1，b1，c1为直线方程l1的系数；[0057]a2，b2，c2为直线方程l2的系数；[0058](xi,yi)为直线l1上的点；[0059](xk,yk)为直线l2上的点；[0060]n、m分别为特征区域中左右两侧点的个数；[0061]为右侧点到拟合直线l1的平均距离；[0062]为左侧点到拟合直线l2的平均距离。[0063]本发明提供一种飞机蒙皮接缝特征提取系统，包括：[0064]图像获取模块，用于获取接缝的条纹投影特征区域图；[0065]三维点云数据获取模块，用于将条纹投影特征区域图中的接缝特征中心与利用传感器所标定的特征区域的数据合成特征区域三维点云，并根据条纹投影特征区域图中的接缝特征中心确定特征区域三维点云中的特征中心与特征三维点云截面；[0066]边缘点云获取模块，用于将特征中心的附近点云分别投影到特征三维点云截面，分别利用高度差突变法及斜率值最大法进行三维特征边缘识别获取特征中心区域的边缘点云；[0067]特征数据获取模块，用于根据斜率值最大法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的间隙特征，并根据高度差突变法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的阶差特征。[0068]与现有技术相比，本发明的有益效果：[0069]本发明提出由接缝图像特征定位三维点云接缝位置，运用steger算法提取特征中心，实现直线与非直线特征中心的亚像素级定位，再由特征中心链接至三维点云的特征中心，最准确地识别直线接缝与曲线接缝的三维点云中心；本发明通过设置阈值的方式将截面附近的特征点云投影到截面中，既将非特征区域的点云排除在外，又最大限度地减少了点云方阵式排列带来的误差；本发明提出的两种边缘点云提取算法，包括针对阶差边缘点识别的高度差突变法，以及针对间隙边缘点识别的斜率值最大法，其中高度差突变法改进了现有的斜率差识别算法，简化了算法识别突变点的步骤；斜率值最大法运用接缝中心与特征点云的斜率变化识别特征边缘点，特征边缘点与接缝中心的斜率绝对值最大，此边缘点识别算法迅速，能快速定位边缘点，且能最大限度地识别最后发生突变的边缘点。这两种方法在曲线飞机蒙皮接缝中的运用能很好地确定垂直于接缝的垂线，效果明显优于其他算法。附图说明[0070]附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：[0071]图1是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的流程图；[0072]图2是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中利用steger算法提取特征中心后的示意图；[0073]图3是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中利用steger算法提取飞机蒙皮接缝特征中心后的示意图；[0074]图4是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中的特征区域三维点云示意图；[0075]图5是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中将二维图像链接至特征区域三维点云中后的示意图；[0076]图6是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中特征区域三维点云中方阵式排列点云的示意图；[0077]图7是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中将特征中心区域的附近点云数据投影到截面π上后的示意图；[0078]图8是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中利用高度差突变法获取特征中心区域的边缘点云的示意图；[0079]图9是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的的实施例中利用斜率最大值法获取特征中心区域的边缘点云的示意图；[0080]图10是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中的相位测量轮廓术测量系统的示意图[0081]图11是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中的定制直线接缝的示意图；[0082]图12是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中的飞机蒙皮接缝的示意图；[0083]图13是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中选取的测量区域的示意图；[0084]图14是本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法的实施例中利用高度差突变法以及利用斜率最大值法获取特征中心区域的边缘点云后的阶差误差与间隙误差的示意图。具体实施方式[0085]下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。[0086]实施例[0087]如图1-14所示，飞机蒙皮接缝特征提取方法，包括以下步骤：[0088]步骤1：获取接缝的条纹投影特征区域图，包括：[0089]步骤1.1：获取接缝的光栅投影区域的原图及条纹投影特征图。[0090]步骤1.2：提取所述原图中的接缝特征中心并进行标记，得到特征区域图，包括：[0091]对原图进行去噪；[0092]利用steger算法提取去噪后的原图中的接缝特征中心并进行标记。在二维特征图像中，steger算法沿着特征区域中心将特征中心标记提取出，该特征中心可精确至亚像素级。利用steger算法将定制直线与飞机蒙皮接缝处的特征中心提取出来，如图2-3所示。[0093]对标记的接缝特征中心进行膨胀、掩膜，得到特征区域图。[0094]步骤1.3：依据所述特征区域图对条纹投影特征图进行掩膜，得到条纹投影特征区域图；[0095]步骤2：将条纹投影特征区域图中的接缝特征中心与利用传感器所标定的特征区域的数据合成特征区域三维点云。其中，沿着特征中心线进行区域膨胀与掩膜，调整膨胀像素值能将特征及其边缘处的图像提取出来，该图像对应于三维点云中的三维特征区域，如图4所示。[0096]其中，根据条纹投影特征区域图中的接缝特征中心确定特征区域三维点云中的特征中心与特征三维点云截面，包括：[0097]步骤2.1：通过对所述条纹投影特征区域图进行相位计算，并结合接缝特征中心的标记数据与利用传感器所标定的特征区域的数据合成特征区域三维点云。其中，特征区域图中的接缝特征中心为特征区域三维点云中的特征中心。[0098]合成的三维点云数据就是只有接缝特征的三维点云数据，没有非特征区域的点云数据。[0099]原图中steger算法定位的特征中心像素位置就是特征区域三维点云的物理位置，运用该位置关系确定特征区域三维点云中的特征中心与截面。其中，特征区域图中的接缝特征中心为特征区域三维点云中的特征中心。[0100]步骤2.2：根据所述特征区域图中的接缝特征中心确定特征区域三维点云中的特征中心与特征三维点云截面，包括：[0101]在特征区域图中的特征中心处作垂线，所述垂线垂直于特征区域图中的特征中心线，且其两端分别交于特征中心的两侧特征边缘点处；[0102]沿垂线做垂面，该垂面为特征三维点云截面。[0103]步骤4：将特征中心的附近点云分别投影到特征三维点云截面，分别利用高度差突变法及斜率值最大法进行三维特征边缘识别获取特征中心区域的边缘点云。[0104]步骤4.1：将特征中心的附近点云分别投影到特征三维点云截面，包括：[0105]设定特征中心的附近点云到特征三维点云截面的距离阈值为λ，并计算特征区域三维点云中的点云到特征三维点云截面的距离d；[0106]当特征中心的附近点云中某一点的点云到特征三维点云截面的距离d小于或等于距离阈值λ时，则将该点投影到特征三维点云截面上。[0107]本发明提出两种不同的特征点边缘识别算法，高度差突变法和斜率值最大法，根据这两种方法实现对接缝的阶差和间隙的边缘点分别实现定位。[0108]步骤4.2：分别利用高度差突变法及斜率值最大法进行三维特征边缘识别获取特征中心区域的边缘点云，包括以下步骤：[0109]步骤4.2.1：以特征中心为原点，以点云排列方向为x轴在特征三维点云截面中建立平面直角坐标系；[0110]步骤4.2.2：在所述平面直角坐标系中，利用高度差突变法确定特征中心两侧的特征边缘点。[0111]其中利用高度差突变法确定特征中心一侧的特征边缘点，包括以下步骤：[0112]将特征中心一侧的特征边缘点的附近点云总数中的一部分点云作为起始点云数据，分别计算起始点云数据中相邻的两个点云之间的高度差，得到集合p＝{|d1|，|d2|，...，|dm|}，计算|d1|,|d2|,...,|dm|的平均值及标准差为σ；[0113]将特征中心一侧的特征边缘点的附近点云总数中的另一部分点云作为待判定点云数据，分别计算待判定点云数据中每一个点和与该点相邻的下一个点之间的高度差|d|；[0114]利用三倍标准差法则分别计算每个高度差|d|与平均值的离散程度；[0115]当待判定点云数据中相邻的两个点之间的高度差|d|满足则将该高度差|d|添加至集合p中；[0116]当待判定点云数据中某个点和与该点相邻的下一个点之间的高度差|d|满足则将该点判定为特征中心的特征边缘点。[0117]步骤4.2.3：在所述平面直角坐标系中，利用斜率最大值法确定特征中心两侧的特征边缘点。[0118]其中利用斜率最大值法确定特征中心一侧的特征边缘点，包括以下步骤：[0119]以特征中心为原点，以点云排列方向为x轴正方向在特征三维点云截面中建立平面直角坐标系；[0120]分别计算特征中心一侧的特征边缘点的附近点云中的每一个点云与特征中心点所构成的直线的斜率；[0121]选取与特征中心点所构成的直线的斜率的绝对值最大的点作为特征中心的特征边缘点。[0122]步骤5：根据斜率值最大法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的间隙特征；根据高度差突变法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的阶差特征，包括：[0123]设特征中心的两侧的特征边缘点分别为(x1，y1)、(x2，y2)，则接缝的间隙d为：[0124]d＝|x1-x2|ꢀꢀ(1)[0125]依据所述特征中心的一侧的附近点云及特征边缘点拟合直线l1，其中直线l1的拟合直线方程为：[0126]a1x+b1y+c1＝0ꢀꢀ(2)[0127]依据特征中心的另一侧的附近点云及特征边缘点拟合直线l2，其中直线l2的拟合直线方程为：[0128]a2x+b2y+c2＝0ꢀꢀ(3)[0129]则接缝的阶差h为：[0130][0131][0132][0133]其中，a1，b1，c1为直线方程l1的系数；a2，b2，c2为直线方程l2的系数；(xi,yi)为直线l1上的点；(xk,yk)为直线l2上的点；n、m分别为特征区域中左右两侧点的个数；为右侧点到拟合直线l1的平均距离；为左侧点到拟合直线l2的平均距离。[0134]本发明中通过利用特征中心区域的附近点云以及根据两种方法获取到的特征中心区域的边缘点云，计算接缝的特征，得到接缝的特征三维数据计算模型，通过将采集的接缝数据信息带入到特征三维数据计算模型中，实现接缝特征计算。[0135]为更直观地显示三维特征计算模型在飞机蒙皮中非直线特征中的建立过程，这里选用飞机蒙皮的三维特征计算过程对步骤4-5进行说明。[0136]如图5所示，二维特征图像中，在特征中心a处做垂线，垂线垂直于特征中心线，分别交两侧特征边缘于b、c两点。再将二维图像链接至三维点云中，沿该垂线做一个截面π，交α、β、γ面于a、b、c三点，a点位于特征中心处，b、c两点位于两侧特征边缘处，但由于三维点云中边缘圆弧过渡区域的存在，直接运用b、c两点计算得到的三维特征值并不准确，后续需要在投影面上重新确定b、c两点。由于提取到的三维点云的排列方式是以方阵式排列，如图6所示，因而在非直线特征计算模型中，不是所有的点云均有序地落在直线bc中，亦不全在平面abc中，如果对其进行直接分析，则会造成一定的误差。[0137]为了解决这个问题，可以将附近点云数据投影到截面π上进行分析，如图7所示，设定一个距离阈值λ，计算表面点云到截面π的距离d，当d≤λ时，该点就投影到截面上，反之，则不将该点投影至截面上。[0138]λ的确定需要最大范围地减少点云方阵式排列带来的点距(δ)误差，同时又要考虑投影后将非选择区域的点投影至特征区域上方情况的出现。在直线特征区域中，λ的确定不存在后者的问题，在非直线特征区域中，只需通过设置就能确定合适的λ。[0139]当阈值内的点投影至平面π后，以a点为原点，点云排列方向为x轴，建立平面直角坐标系。如图8所示，理论上的间隙d为b、c两点之间x轴方向的差值，阶差h为两条直线l1与l2之间的距离，但由于接缝边缘圆弧过渡点云的存在，直接进行直线拟合会造成较大的误差。因此首先需要重新确定接缝两边直线端的端点b点与c点。[0140]根据圆弧边缘的特性，本发明提出两种b、c点确定方法：高度差突变法和斜率最大值法。下面以确定b点为例阐述这两种方法。[0141]高度差突变法：[0142]从d点出发，选取点云总数的1/10个作为起始点云(d点至e点)，计算起始点云中相邻点云的高度差集合p＝{d1|，|d2|，...，|dm|}，并计算|d1|,|d2|,...,|dm|的平均值及标准差为σ。[0143]从e点开始，依次计算每一个点与下一个点之间的高度差|d|，[0144]运用3σ法计算|d|与的离散程度，若则该点与下一点的突变程度不大，并将|d|添加至集合p中，[0145]若则该点与下一点的突变程度很大，判定该点为b点。[0146]由图8能明显看出从端点d到b1相邻点之间的高度差均不大，但在b1点与b2点之间，由于高度差的存在，两个点之间的高度差也明显大于d点至b1点之间的任意两点，所以将b1点判定为b点。[0147]此方法将圆弧过渡区域点云分类为特征点云，对圆弧过渡区域的高度突变很敏感，运用此方法选择的b、c两点得到的是最大程度间隙值。[0148]斜率最大值法：[0149]从a点出发，依次遍历a点左侧所有的点，计算每一个点与a点的斜率绝对值|k1|,|k2|,...,|kn|，由图9能明显看出从端点d到点b2的|k|是增大的，从点b2到点f的|k|是减小的，|k|值最大的点即为b2点，所以将b2点判定为b点。[0150]此方法将圆弧过渡区域点云分类为平面点云，能快速检测出b2点，且对圆弧过渡区域的高度突变不敏感，不易将b2点左侧的点误选为b点，运用此方法选择的b、c两点得到的是最准确的间隙值。[0151]确定b点(xb，yb)之后，以同样的方式可以确定c点(xc，yc)，用d点到b点之间的点云拟合直线l1：a1x+b1y+c1＝0，c点到h点之间的点云拟合直线l2：a2x+b2y+c2＝0，则间隙为：[0152]d＝|xb-xc|ꢀꢀ(7)[0153]依据所述特征中心的一侧的附近点云及特征边缘点拟合直线l1，其中直线l1的拟合直线方程为：[0154]a1x+b1y+c1＝0ꢀꢀ(8)[0155]依据特征中心的另一侧的附近点云及特征边缘点拟合直线l2，其中直线l2的拟合直线方程为：[0156]a2x+b2y+c2＝0ꢀꢀ(9)[0157]阶差为：则接缝的阶差h为：[0158][0159][0160][0161]其中，a1，b1，c1为直线方程l1的系数；a2，b2，c2为直线方程l2的系数；(xi,yi)为直线l1上的点；(xk,yk)为直线l2上的点；n、m分别为特征区域中左右两侧点的个数；为右侧点到拟合直线l1的平均距离；为左侧点到拟合直线l2的平均距离。[0162]在实际飞机蒙皮测量情况中，接缝中间是空心的，即无法勘测接缝中间的深度。但是在隐式标定后对蒙皮进行扫描，接缝中间的点云数据是存在的，该点云数据以参考平面的形式存在，即h＝0。虽然不能勘测接缝中间的深度数据，但能计算得到两侧的阶差和间隙。而对于没有接缝中间点的点云数据，斜率差突变法依然是适用的。[0163]实施例2[0164]本发明提供一种飞机蒙皮接缝特征提取系统，包括：[0165]图像获取模块，用于获取接缝的条纹投影特征区域图；[0166]三维点云数据获取模块，用于将条纹投影特征区域图中的接缝特征中心与利用传感器所标定的特征区域的数据合成特征区域三维点云，并根据条纹投影特征区域图中的接缝特征中心确定特征区域三维点云中的特征中心与特征三维点云截面；[0167]边缘点云获取模块，用于将特征中心的附近点云分别投影到特征三维点云截面，分别利用高度差突变法及斜率值最大法进行三维特征边缘识别获取特征中心区域的边缘点云；[0168]特征数据获取模块，用于根据斜率值最大法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的间隙特征，并根据高度差突变法获取的特征中心区域的边缘点云，计算获得接缝的阶差特征。[0169]本发明提出的飞机蒙皮接缝特征提取方法，通过由接缝图像特征定位三维点云接缝位置，运用steger算法提取特征中心，实现直线与非直线特征中心的亚像素级定位，再由特征中心链接至三维点云的特征中心，最准确地识别直线接缝与曲线接缝的三维点云中心。此外，本发明完整地建立了适用于飞机蒙皮接缝直线段与曲线段的三维特征计算模型，对阶差边缘点的提取提出了高度差突变法，对间隙边缘点的提取提出了斜率值最大法，根据这两种算法实现了飞机蒙皮三维特征数据的提取。这两种飞机蒙皮三维点云边缘点的识别方法，对飞机蒙皮接缝的阶差和间隙的边缘点分别实现定位，增强了算法的鲁棒性。其中针对阶差边缘点提取提出的高度差突变法改进了现有的斜率差识别算法，简化了算法识别突变点的步骤。针对间隙边缘点的提取提出的斜率值最大法运用接缝中心与特征点云的斜率变化识别特征边缘点，特征边缘点与接缝中心的斜率绝对值最大，此边缘点识别算法迅速，能快速定位边缘点，且能最大限度地识别最后发生突变的边缘点。[0170]下面结合具体的实施例对本发明中的技术方案作进一步说明。[0171]为了验证所提的理论推导与算法的有效性与优越性，采用型号为dlp4500sl02的dlp投影仪，aca2440-75um的basler相机进行实验。图10为实验室搭建的单目相位测量轮廓术测量系统，其中工业相机与投影仪不在同一水平线，高精度位移台能够将测量系统向上、下、左、右、前、后六个方向移动，标定板精度为0.005mm，棋盘格边长为6mm。该测量系统单次静态扫描可以获得整片扫描特征区域的三维点云数据。[0172]本实施例中选取定制直线接缝和飞机蒙皮接缝作为测量对象，其中直线接缝图如图11所示，其中飞机蒙皮接缝图如图12所示。在直线接缝和飞机蒙皮接缝中各选取一段测量区域验证两种取点方法与计算模型的准确性。如图13所示，用游标卡尺对左右两图测量处进行测量，左图测量处接缝阶差均值分别为1.000mm，0.600mm，右图测量处接缝宽度均值分别为2.998mm，1.999mm。[0173]在直线接缝和飞机蒙皮接缝中分别选取2个测量区，并在4个测量区域分别均匀选取50个特征中心，对特征中心所在点云用两种取点方式进行取点，并运用三维特征数据计算模型对选取的点云数据进行计算，两种取点方法计算得到的阶差误差与间隙误差如图14所示。除高度差突变法个别取点错误后导致计算的间隙d出现错误外，无其他计算错误。其中测量误差具体为：[0174]图14(a)h＝1.000mm，图14(b)h＝0.600mm；图14(c)d＝2.998mm,图14(d)d＝1.999mm。[0175]将测量得到的数据各分为5组，每组10列点云，计算得到的平均值与误差分析如表1所示。[0176]表1误差分析[0177][0178]从表中数据可知，第一种选点方法计算得到的阶差h平均误差小于0.040mm，最大误差小于0.080mm。计算得到的间隙d由于个别组的b、c点的错选，导致误差巨大，但平均误差仍然小于0.600mm。第二种选点方法计算得到的阶差h平均误差小于0.090mm，最大误差小于0.180mm。计算得到的间隙结果比第一种选点方式更好，平均误差小于0.015mm，最大误差小于0.080mm。故应将高度差突变法测量得到的阶差和斜率最大值法测量得到的间隙为最终的测量结果。[0179]相比于现有经典的三维特征计算模型，运用本发明提出的算法具有更好的鲁棒性，尤其是在曲线接缝中的三维测量中。本发明首次系统性地建立了曲线接缝的三维数据测量模型，解决了垂直于曲线接缝的点云选取问题，将特征的三维测量降维至二维测量，提出了两种快速确定特征边缘点的算法，根据这两种边缘点确定算法能很好地测量出接缝的三维数据。[0180]最后说明的是：以上公开的仅为本发明的一个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。