刘少丽，张文雄，吴天一，刘检华，王桢杰，胡佳

(北京理工大学 机械与车辆学院,数字化制造研究所，北京 100081)

提 要： 针对航空航天中大量应用的管路高精度快速测量难题，提出了基于蛇模型的管路三维重建方法.该方法充分利用管路灰度图像边缘特征，借助阈值分割和高斯滤波消除图像噪声，先结合蛇模型获取精准的管路图像边缘，贪心算法进行迭代以保证收敛效率，利用极线约束原理得到二维管路中心线点云，然后根据视觉投影原理，重建管路三维模型，最后使用多目视觉系统拍摄的照片进行结果优化以保证重建精度.结果表明：该方法对管路的测量精度为±0.15 mm，简便高效，无需过多的人工操作.同时，实现了管路圆弧段弯曲半径的测量，满足工业应用需求.

管路是航天器推进系统，热控系统，环控生保系统的重要组成部分，各系统的贮箱、阀门、推力器等零部件主要由管路连接而成[1].为保证管路的加工精度，在安装前需对管路进行快速精确测量.在管路测量过程中，需要精准、快速地获取管路直线段和圆弧段两部分信息.

传统的管路测量方法如靠模法和三坐标测量仪法有较大局限性.靠模法需要生产与管路相对应的模具，该方法无法测量形貌复杂的管路，也无法给出具体的测量结果，只能判断管路是否合格.三坐标测量仪法测量结果较为精确，但需要在管路表面获取大量点云信息，耗时较高，操作不便.

基于机器视觉的……