本发明属于航空发动机检测，尤其涉及一种航空发动机内部检测维修路径规划方法。
背景技术：
1、航空发动机是航空飞行器中最为核心的组成部分之一，具有复杂且精密的结构设计。航空发动机是为飞行器提供动力，保障其正常运行的关键器件。航空发动机处于高温高压的极端工作环境下工作，容易发生形态各异的各种类别的损伤，其中常见的损伤发生在发动机叶片、转子和壁面等部位，损伤类型包括卷边、凹痕、缺失、缺口、撕裂、裂纹等。
2、目前在航空发动机原位检测任务中，普遍采用工业内窥镜对零部件进行观察。由检测人员从小孔将工业内窥镜送入航空发动机内部，将内窥镜末端摄像机拍摄到的图像传递到外界以供判断发动机内部零件是否有缺陷。这种方案无需对航空发动机进行拆卸即可进行故障检测，降低了劳动成本，提高了故障检测效率，但由于工业内窥镜的末端难以控制、航空发动机内部结构复杂，导致无法仅仅依靠检修人员的操作将内窥镜末端送达航空发动机的各个角落。对于发动机内部一些难以探测到的区域还需进行拆卸检测，这种方案对于航空发动机原位检测是不彻底的。因此，对具备快速检查和定位航空发动机缺陷的智能化航空发动机检测技术提出了迫切需求。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提出一种航空发动机内部检测维修路径规划方法，实现对检测机器人的距离最短的最优路径的规划，实现航空发动机缺陷的快速检查和定位。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种航空发动机内部检测维修路径规划方法，包括：
3、对航空发动机进行三维可视化的数字建模，其中，数字模型中包括：航空发动机的内部零件以及内部零件坐标；
4、基于所述数字模型，规划机器人全局检测的最优路径；
5、基于所述检测的最优路径进行航空发动机内部检测，并标记故障点位置；
6、基于所述故障点位置，规划机器人局部维修的最优路径，基于所述维修的最优路径进行航空发动机内部维修。
7、可选地，对航空发动机进行三维可视化的数字建模包括：
8、获取航空发动机的真实物理模型，以及航空发动机和内部零件的几何参数；
9、将所述真实物理模型和几何参数导入可视化仿真系统；
10、对导出的数字模型，进行坐标体系构建，并标记出内部零件的位置坐标。
11、可选地，规划机器人全局检测的最优路径包括：
12、基于内部零件位置，对航空发动机的所述数字模型栅格化；
13、将内部零件视为检测点，构建所述数字模型中的检测点集合；
14、确定栅格化后所述数字模型的路径规划的起点和终点；
15、预设寻优目标，基于检测点集合以及路径规划的起点和终点，进行路径寻优，获取最优路径；其中所述寻优目标为全局最短路径。
16、可选地，进行路径寻优包括：
17、s1.为检测点集合中的每一个检测点找到该检测点到起点的最短路径；
18、s2.预设第一集合和第二集合；其中，所述第一集合用于存放已经更新过的，路径存在的检测点，所述第二集合用于存放已经确定的，到起点路径最短的检测点；将检测点集合中的检测点放入到所述第一集合中，并以起点为当前搜索点；
19、s3.判断所述第一集合是否为空，若否，则执行s4，若是，则执行s7；
20、s4.取所述第一集合中距当前搜索点路径最短的检测点放入所述第二集合中，判断该检测点是否为终点，若否，则执行s5，若是，则执行s7；
21、s5.以新加入所述第二集合中的检测点为当前搜索点，搜索其邻接检测点，判断邻接检测点是否在所述第一集合中；若否，则将邻接检测点放入所述第一集合中，返回执行s3；若是，则更新当前搜索点到起点的最短路径，返回执行s3；
22、s6.重复执行s3-s5，直到作为终点的检测点也被放入所述第二集合中；
23、s7.基于所述第二集合中的检测点的最短路径输出初始路径；
24、s8.对所述初始路径进行预处理，获取所述最优路径。
25、可选地，对所述初始路径进行预处理包括：
26、对所述初始路径的轨迹长度和平滑性进行非线性优化和非参数化插值，得到光滑轨迹，即所述最优路径。
27、可选地，基于所述检测的最优路径进行航空发动机内部检测包括：
28、设置路径偏差允许最小阈值；
29、机器人基于规划的所述最优路径在航空发动机内部进行检测时，采集机器人的实时路径，判断机器人的所述实时路径与规划的所述最优路径的偏差，若偏差值大于所述偏差允许最小阈值时，基于所述最优路径对机器人进行校正。
30、可选地，基于所述检测的最优路径进行航空发动机内部检测还包括：
31、机器人基于检测的最优路径在航空发动机内部进行检测时，若所述机器人与内部零件之间的距离，小于预设距离，则基于预设策略进行移动检测；若所述机器人与内部零件之间的距离，大于预设距离，则基于最优路径移动；其中，所述预设距离为：机器人本体能安全通过内部零件之间的最小距离；所述预设策略为：以所述最优路径为基线，以所述预设距离为修正值，对所述基线进行修正偏离内部零件。
32、可选地，基于所述检测的最优路径进行航空发动机内部检测还包括：
33、基于深度学习的目标检测算法，对航空发动机内部检测进行检测。
34、可选地，基于深度学习的目标检测算法，对航空发动机内部检测进行检测包括：
35、获取航空发动机内部零件的数据集；其中，所述数据集包括：正常零件图像和损伤零件图像；
36、基于所述数据集对预设的神经网络模型进行训练，获取目标检测模型；
37、将实时采集的航空发动机内部零件的图像输入所述目标检测模型，获取航空发动机内部零件的损伤类别和损伤位置。
38、本发明具有以下有益效果：
39、本发明先对航空发动机进行三维可视化的数字建模，基于数字模型，规划机器人全局检测的最优路径；实现检测机器人的以全局距离最短的最优路径规划；基于检测的最优路径进行航空发动机内部检测，并标记故障点位置；再基于故障点位置，规划机器人局部维修的最优路径，基于维修的最优路径进行航空发动机内部维修。实现了一种快速完成航空发动机内部全局检测并能够快速到达损伤位置的路径规划方法。
技术特征：1.一种航空发动机内部检测维修路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的航空发动机内部检测维修路径规划方法，其特征在于，对航空发动机进行三维可视化的数字建模包括：
3.根据权利要求1所述的航空发动机内部检测维修路径规划方法，其特征在于，规划机器人全局检测的最优路径包括：
4.根据权利要求3所述的航空发动机内部检测维修路径规划方法，其特征在于，进行路径寻优包括：
5.根据权利要求4所述的航空发动机内部检测维修路径规划方法，其特征在于，对所述初始路径进行预处理包括：
6.根据权利要求1所述的航空发动机内部检测维修路径规划方法，其特征在于，基于所述检测的最优路径进行航空发动机内部检测包括：
7.根据权利要求1所述的航空发动机内部检测维修路径规划方法，其特征在于，基于所述检测的最优路径进行航空发动机内部检测还包括：
8.根据权利要求1所述的航空发动机内部检测维修路径规划方法，其特征在于，基于所述检测的最优路径进行航空发动机内部检测还包括：
9.根据权利要求8所述的航空发动机内部检测维修路径规划方法，其特征在于，基于深度学习的目标检测算法，对航空发动机内部检测进行检测包括：
技术总结本发明提出了一种航空发动机内部检测维修路径规划方法，包括：对航空发动机进行三维可视化的数字建模，其中，数字模型中包括：航空发动机的内部零件以及内部零件坐标；基于所述数字模型，规划机器人全局检测的最优路径；基于所述检测的最优路径进行航空发动机内部检测，并标记故障点位置；基于所述故障点位置，规划机器人局部维修的最优路径，基于所述维修的最优路径进行航空发动机内部维修。本发明能够实现对检测机器人的距离最短的最优路径的规划，实现航空发动机缺陷的快速检查和定位。
技术研发人员：杨晶晶
受保护的技术使用者：西安亦合智能科技有限公司
技术研发日：技术公布日：2024/8/13