本申请属于航空发动机，特别涉及一种涡轮叶片热障涂层厚度的计算方法。
背景技术：
1、为了降低涡轮叶片壁面温度，现有的航空发动机普遍采用在叶片外表面喷涂导热系数较低的热障涂层，涂层的厚度直接影响叶片壁面的温度、叶片的重量以及叶片外形的尺寸，因此精准测量叶片涂层厚度对叶片设计具有重要意义。
2、目前叶片涂层厚度的无损检测主要包括涡流法、超声波法等，由于叶片之间的遮挡，上述方法均无法直接测量具有复杂型面的双联或多联体涡轮导向叶片表面的热障涂层。而采用光扫描方法可通过多角度拼接，实现遮挡位置的测量。然而现有的利用光扫描无损检测涂层厚度的方法，通过量取喷涂前后模型尺寸得到涂层厚度，每次只能得到一个位置点的厚度，要想得到全部喷涂位置的厚度，计算过程繁琐，效率低下。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供了一种涡轮叶片热障涂层厚度的计算方法，以解决或减轻背景技术中的至少一个问题。
2、本申请的技术方案是：一种涡轮叶片热障涂层厚度的计算方法，包括：
3、对喷涂热障涂层前后的涡轮叶片进行光学扫描，得到坐标点云集a和点云集b，其中，点云集a和点云集b均包括喷涂热障涂层位置的点云和非喷涂机加位置的点云；
4、去除点云集a和点云集b扫描过程中产生的噪点；
5、分别在点云集a和点云集b中选取非喷涂机加位置的点云形成点云子集a1和点云子集b1，通过采样方法精简点云子集a1和点云子集b1中的点云个数，设定保留的点云个数，重复进行两次，第一次选取第一数量满足距离要求的点云形成点云子集a11和点云子集b11，第二次选取第二数量满足距离要求的点云形成点云子集a12和点云子集b12，其中，第二数量多于第一数量；
6、先通过点云子集a11和点云子集b11，采用3d模型匹配技术实现进行初步的迭代配准计算，满足条件后，利用点云子集a12和点云子集b12进行精准匹配得到旋转矩阵r和平移矩阵t；
7、在点云集a和点云集b中分别选取需要测量厚度的喷涂热障涂层位置的点云形成点云子集a2和点云子集b2，精简点云子集b2的点云个数建立点云子集b21；
8、通过b3=r•b21+t计算点云子集b3的坐标，实现厚度计算过程中点云子集b21的坐标转换；
9、计算点云子集b3中每一个点距离点云子集a2各点之间的距离，求取各距离之中的最小距离，即为各个喷涂热障涂层位置点的涂层厚度。
10、进一步的，去除点云集a和点云集b扫描过程中产生噪点的方法包括：统计分析去噪法、滤波器方法、机器学习或深度学习方法、曲线拟合方法、聚类算法。
11、进一步的，精简点云子集a1和点云子集b1时的采样方法包括：统一采样法、网格化分法、体素化法。
12、进一步的，所述3d模型匹配技术包括：迭代最近点技术、关键点匹配方法、特征匹配方法。
13、进一步的，精简点云子集b2的点云个数时，根据所需测量热障涂层厚度的点密度需求进行个数设置。
14、本申请的涡轮叶片热障涂层厚度的计算方法可一次性得到所有位置的涂层厚度，极大的提高计算效率，对喷涂前后点云模型进行精准匹配，提高计算准确度。
1.一种涡轮叶片热障涂层厚度的计算方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的涡轮叶片热障涂层厚度的计算方法，其特征在于，去除点云集a和点云集b扫描过程中产生噪点的方法包括：统计分析去噪法、滤波器方法、机器学习或深度学习方法、曲线拟合方法、聚类算法。
3.如权利要求1所述的涡轮叶片热障涂层厚度的计算方法，其特征在于，精简点云子集a1和点云子集b1时的采样方法包括：统一采样法、网格化分法、体素化法。
4.如权利要求1所述的涡轮叶片热障涂层厚度的计算方法，其特征在于，所述3d模型匹配技术包括：迭代最近点技术、关键点匹配方法、特征匹配方法。
5.如权利要求1所述的涡轮叶片热障涂层厚度的计算方法，其特征在于，精简点云子集b2的点云个数时，根据所需测量热障涂层厚度的点密度需求进行个数设置。
