Исследование влияния режимов сканирования на точность результатов и производительность процесса при контроле деталей сложной формы

Цель – исследование влияния разрешения сетки сканирования на точность и время измерений деталей двойной кривизны. В качестве объекта исследования была выбрана типовая авиационная деталь «База люка», имеющая двойную кривизну и повторяющая внешние обводы самолета. Исследования проводились с применением портативного сканера Scantech KSCAN MagicI, позволяющего получать информацию о геометрии изделия без привязки к жесткой базе за счет использования позиционных меток. Сканер имеет линейную точность 0,020 мм, повторяемость 0,010 мм, объемную точность 0,015 мм + 0,030 мм/м – отклонение, которое накапливается с увеличением размера сканируемого объекта; разрешение 0,010 мм. Геометрический контроль детали выполнялся посредством измерений как на внешней, так и на внутренней поверхности. Анализ геометрии проводился на основе кривой, построенной вдоль поверхности детали и по заданным типовым элементам – центрам отверстий. Для построения указанных кривых определялись точки пересечения оси каждого отверстия с поверхностью детали как на контрольной модели, так и на полученном при сканировании изображении. Показано, что увеличение разрешения от 0,1 мм до 0,025 мм приводит к значительному увеличению времени сканирования, тем самым снижая производительность процесса контроля геометрии детали почти в 4 раза. При этом точность сканирования не повышается. Для повышения точности измерения на наиболее ответственных участках, таких как отверстия или зоны со сложной геометрией, рекомендуется применять комбинированный метод контроля – сканирование с локальным повышением разрешения на вогнутых и ответственных поверхностях. Установлено, что сканирование с разрешением сетки 0,1 мм является наиболее рациональным выбором для условий реального производства как обеспечивающее приемлемую точность при минимальных временных затратах. Внедрение подобных технологий позволит сократить продолжительность операций технического контроля, сохранив при этом требуемый уровень качества изготавливаемых деталей.

1. Wang Xinfeng, Liu Qing, Jia Kun, Zhang Yan, Zhang Haiyin, Zhen Jia. Study of aircraft skin defect detection and characterization methods // IEEE 11th International Conference on Information, Communication and Networks (Xi’an, 17–20 August 2023). Xi’an: IEEE, 2023. Р. 743–750. https://doi.org/10.1109/ICICN59530.2023.10393190.

2. Mikeš P. Influence of stylus system configuration on the variability of measurement result on CMM // Manufacturing Technology. 2016. Vol. 16. Iss. 1. Р. 184–188. https://doi.org/10.21062/ujep/x.2016/a/1213-2489/MT/16/1/184.

3. Савилов А.В., Пятых А.С., Тимофеев С.А. Анализ прогрессивных технологий механообработки транспедикулярных винтов // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020. Т. 24. № 6. С. 1190–1198. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2020-6-1190-1198. EDN: QCGMNJ.

4. Van Brügge L., Çetin K.M., Koeberle S.J., Thiele M., Sturm F., Hornung M. Application of 3D-scanning for structural and geometric assessment of aerospace structures // CEAS Aeronautical Journal. 2023. Vol. 14. Р. 455–467. https://doi.org/10.1007/s13272-023-00654-1.

5. Кудряшова И.А., Белякова В.А. Координатно-измерительные машины: сравнительный анализ характеристик, рекомендации по применению // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 4. С. 302–307. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2022-4-302-307. EDN: UJJYDK.

6. Urban Ja., Beranek L., Koptiš M., Šimota Ja., Košťák O. Influence of CMM scanning speed and inspected feature size on an accuracy of size and form measurement // Manufacturing Technology. 2020. Vol. 20. No. 4. Р. 538–544. https://doi.org/10.21062/mft.2020.074. EDN: FHCOPM.

7. Melichar M., Kubatova D., Kutlwaser J. Influence of CMM velocity on scanning precision // 28th International DAAAM Symposium on Intelligent Manufacturing and Automation (Vienna, 8–11 November 2017). Vienna: DAAAM International, 2017. P. 0400–0409. https://doi.org/10.2507/28th.daaam.proceedings.056.

8. Geng Jason. Structured-light 3D surface imaging: a tutorial // Advances in Optics and Photonics. 2011. Vol. 3. Iss. 2. Р. 128–160. https://doi.org/10.1364/AOP.3.000128.

9. Гура Д.А., Дьяченко Р.А., Андрющенко А.В., Белоконь И.А., Степаненко В.Е. Устройство и принцип работы наземного лазерного сканера на примере LEICA SCANSTATION C10 // Научные чтения имени профессора Н.Е. Жуковского: сб. науч. статей XIII Междунар. науч.-практ. конф. (г. Краснодар, 21–22 декабря 2022 г.). Краснодар: КВВАУЛ, 2023. С. 357–361. EDN: OKSYFM.

10. Антипов Д.В., Ефремкин О.С., Самохвалов В.Н., Еськина Е.В. Определение систематических ошибок, возникающих при измерениях лазерным трекером // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. № 11. С. 531–538. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2021-11-531-538. EDN: QLPYXF.

11. He Jiajue, Xiong Wei. Surface feature extraction method for cloud data of aircraft wall panel measurement points // Journal of Computational Science. 2024. Vol. 83. Р. 102427. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2024.102427. EDN: XLCWXG.

12. Суворов В.А., Кирилловский М.А., Петров В.В., Изюмова В.А. Лазерное сканирование поверхности прототипов и моделей летательных аппаратов // Дополнение к материалам КИМИЛА-2020. Дополнение к матер. IV Отраслевой конф. по измерительной технике и метрологии КИМИЛА-2020 (г. Жуковский, 10–11 ноября 2021 г.). Жуковский: ЦАГИ, 2021. С. 29–53. EDN: QAQASB.

13. Ru Wang. Research on measuring method of RVSM regional waviness // Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1635. Iss. 1. P. 012006. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1635/1/012006. EDN: KUKKLF.

14. Kumar A.S., Chandrasekaran C. Analysis of dynamic probing errors in measuring machines // Innovative Design, Analysis and Development Practices in Aerospace and Automotive Engineering / eds. U. Chandrasekhar, L.J. Yang, S. Gowthaman. Singapore: Springer, 2019. Р. 473–482. https://doi.org/10.1007/978-981-13-2697-4_51.

15. Ziout A., Qudeiri J.A., Murad M., Khader R., Alwahedi F., Khaleel A., et al. Exploring photogrammetry/3D scanning technology for quality control process in an aerospace manufacturing company // 13th Annual International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (Manila, 7–9 March 2023). Manila: IEOM Society International, 2023. P. 2261–2268. https://doi.org/10.46254/AN13.20230605.

16. Bu Huahai, Huang Nuodi, Huang Jie, Liu Gang, Wang Yuhan, Zhu Limin. Geometric feature extraction and its profile accuracy evaluation for pockets on curved aircraft skin from scanned point clouds // Measurement Science and Technology. 2025. Vol. 36. Nо. 1. Р. 015021. https://doi.org/10.1088/1361-6501/ad8cfc. EDN: WXQMFG.

17. Kyle S. Explore3DM – a directory and more for 3D metrology // Standards. 2021. Vol. 1. Iss. 2. P. 67–78. https://doi.org/10.3390/standards1020007.

18. Radvar-Esfahlan H., Tahan S.-A. Nonrigid geometric metrology using generalized numerical inspection fixtures // Precision Engineering. 2012. Vol. 36. Iss. 1. P. 1–9. https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2011.07.002.

19. Pressley A. Elementary differential geometry, by Andrew Pressley // The Mathematical Gazette. Springer Undergraduate Mathematics Series. 2001. Vol. 85. Iss. 503. P. 372–373. https://doi.org/10.2307/3622071.

20. Babanezhad K., Foucault G., Sabri V., Tahan A., Bigeon J. The fixtureless inspection of flexible parts based on semi-geodesic distance // Precision Engineering. 2019. Vol. 59. P. 174–184. https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2019.07.002.