反求工程中几何数据测量及数据预处理

反求工程中几何数据测量及数据预处理

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摘要:本文对反求工程技术中的两大重要部分:几何数据测量、数据预处理进行了研究。首先,综合介绍实物三维几何数据测量方法的分类、结构原理及各自优缺点进行了介绍。几何数据测量方法分为接触式测量方法和非接触式测量方法两类,精确的测量结果是后续数据处理及加工的重要基础。其次本文对数据的预处理过程进行了探讨,数据的预处理过程包括“点云”去噪、简化采样、“点云”的分割与缝合、构建曲面,该过程是曲面重构中的重要环节。

关键词:反求工程测量方法数据的预处理点云

Geometry Data Measurement And Data Preprocessing in

Reverse Engineering

Abstract The reverse engineering are two important parts of this article: geometry data measurement and data preprocessing. It introduces the measuring techniques for three-dimensional sorts as well as structure, principle of measurement and their advantages and disadvantages first. Geometric data measurement method can be divided into two types, contact measurement and non-contact measurement method, accurate measurement is an important foundation for subsequent data processing and machining.Secondly, the process of data preprocessing is discussed, data preprocessing includes reducing noise error of "point cloud" , simplify sampling,"point cloud" de-noising, simplify sampling, "point cloud" division and suture construct surfaces, data preprocessing is an important part. Key words Reverse Engineering Measurement methods D ata preprocessing Points cloud

1 引言

反求工程(Reverse Engineering)是实现快速成型制造的核心技术之一,反求工程技术与传统的设计方法不同,它是指在没有具体工程图纸的情况下,通过分析、研究和再创造原始物理模型,掌握其关键技术,利用CAD/CAE/CAM技术对原始物理模型进行再创新。反求工程广泛应用于飞机、汽车、模具等行业之中,因此反求技术的研究具有广阔的前景。

同时,反求技术已经逐渐成为了学习国外先进技术成果的重要方法,甚至是我国追赶西方国家的重要手段之一。反求工程技术不是简单的复制和模仿,它不仅仅要CAD/CAM/CAE 等计算机辅助模块能较好的独立完成各项工作,而且关键在于各子模块之间的信息集成,将已存在的实物零件转化为数字模型,从而运用CAD/CAM/CAE等计算机辅助模块对该零件进行工程分析、再设计、制造等进行集成化的并行处理。从而保证新产品在新环境下表现出更加优良的性能,并使设计效率大大提高,从而缩短了产品开发周期[1]。反求工程中,准确、快速地获取实物的三维几何数据。是实现反求工程的重要步骤之一。而数据预处理的效果直接影响曲面重建的质量,将直接影响最终CAD模型的优劣。

2 反求工程中常用的测量方法

实物的数字化是反求工程实现的第一步,只有快速准确完整地获取三维物体的数字化几何信息,才能为后续的数据处理以及加工打下坚实的基础。因此,测量是整个原型反求的基础。反求工程中的测量方法可分为三大类:接触式、非接触式和逐层扫描测量法。

2.1 接触式测量方法

2.1.1优点:

(1)精确度高;

(2)适合测量简单几何形状。其于简单几何形状的测量速度比较快,如面、圆孔、圆柱、圆锥等。

(3)可测量光学仪器死角的区域,例如深沟、间隙小的凹槽等区域。

2.1.2缺点

(1)测量速度较慢;

(2)测量时需要制订测量基准点,需使用特殊的夹具,测量成本高;

(3)测头需接触工件而造成磨损,为保证一定的精度,需要经常校正测头;

(4)容易损坏某些软质物体(橡胶品、粘土模型)等;

(5)在对具有内孔的零件进行测量时,探头的直径必定要小于被测内孔直径;

2.1.3分类

(1)三坐标测量机

三坐标测量机(coordinate measuring machine)是广泛采用的接触式测量设备。它的机械主体由三个相互垂直的测量轴(X轴、Y轴和Z轴)以及各自的长度测量系统组成。对应三个测量轴,它还具有三个方向的标尺,通过比较被测量与标准量来完成测量。作为一种大型精密的测量仪器,三坐标测量机开始是用于制造产品的检测,可以对具有复杂形状的工件的空间尺寸进行测量在反求工程应用的初期,三坐标测量机是数据采集的主要手段,三坐标测量机最大的优势就是测量精度高,而且具有适应性强的优点,但一般接触式测头测量效率低,而且对一些软质表面无法进行测量,数据需进行测头半径补偿。

(2)层切法

层切法可用于测量物体截面轮廓的几何尺寸,其工作过程为:将待测零件用专用树脂材料(填充石墨粉或颜料)完全封装,待树脂固化后,把它装夹到铣床上,进行微吃刀量平面铣削,结果得到包含有零件与树脂材料的截面,然后由数控铣床控制工作台移动到CCD摄像机下,位置传感器向计算机发出信号,计算机收到信号后,触发图像采集系统驱动CCD 摄像机对当前截面进行采样、量化,从而得到三维离散数字图像。

2.2 非接触式测量方法

非接触式测量根据测量原理的不同,有光学测量超声波测量、电磁测量等方式较为成熟的是光学测量方法,有激光扫描、莫尔条纹结构光、数字图像处理等方法[2]。

2.2.1优点

(1)可实现复杂轮廓的高速测量;

(2)不需逐点方式测量;

(3)侧的物体上大部分特征,资料取得较完全;

(4)不需做测头的补正;

2.2.2缺点

(1)只适于外轮廓表面。

(2)测量精度较差,易受工件表面反射性及环境光源影响,造成测量干扰[3]。

2.2.3分类

(1)激光线结构光扫描

激光线结构光扫描测量法是利用三角测量原理,又可称为光切法(Light Sectioning),是通过将一激光线结构光投射到三维物体上,利用CCD摄取物面上的二维变形线图象,即可解算出相应的三维坐标。每个测量周期可获取一条扫描线,物体的全轮廓测量是通过多轴可控机械运动辅助实现的。相对于激光点扫描法和投影光栅法,光切法在测量精度和测量速

度两方面都较理想。

(2)莫尔条纹法

莫尔条纹法是将光栅条纹投射到被测物体表面,光栅条纹受到物体表面形状的调制,其条纹间的相位关系会发生变化,再用数字图像处理的方法解析出光栅条纹图像的相位变化量来获取被测物体的表面三维信息。

2.3逐层扫描测量

逐层扫描测量是一种新兴的测量技术,可以同时对零件的表面和内部结构进行精确测量,而不受测量体复杂程度的现在,比其他方法获得的数据更加密集完整。常用的方法有工业CT法、核磁共振法等。着重介绍一下工业CT技术(ICT),适合于测量形状复杂的的内部几何形状,可以直接获得截面数据,它根据CT图像来重构三维模型,然后转化为可以为激光快速成形设备所采用的STL或CI文件格式。但是,工业CT在Z轴方向测量精度不好,可测量的最小层厚为1mm。它是目前唯一一种测量形状复杂的内部几何形状而又不破坏零件的技术。

3 数据的预处理

测量系统获得的点云数据必须经过处理才能够使用。测量数据的预处理,是曲面重构中的重要环节。将直接影响后续曲面的拟合精度和速度。数据测量得到的往往是以散乱点形式无序排列的大量“点云”。数据预处理是对测量的数据进行相应的处理,以满足不同的要求。这里将通过“点云”去噪、简化采样、“点云”的分割与缝合、构建曲面等方面进行探讨。

3.1 “点云”去噪

由于被测曲面的表面粗糙度、波纹等一系列表面缺陷,测量中出现噪声点是不可避免的,噪声点影响着实体造型,若不进行噪声点的消除,将严重影响重建曲面的质量,故一般在数据“点云”操作之前进行“点云”去噪。

通常需要采用数据平滑技术,高斯滤波法可以很好的保持数据原貌,中值滤波消除数据毛刺的效果较好,应用时可根据数据质量和建模方法灵活选择滤波算法。三种滤波方法如图1所示:

图1 三种不同的滤波方法[4]

3.2 简化采样

由于测量所得的数据量通常很大,比如三维激光扫描仪一次扫描就可以产生几百万甚至上千万个字节。而且这些数据之间没有显式的拓扑关系,还产生了大量的冗余,这曲面重建工作难以保证速度,因此需要对它们做一些适度的简化,最常用的是采样法,根据一定的算法规则,从原始“点云”中抽取部分数据点,未抽取到的数据将被忽略[5]。典型的算法规则有均匀采样法、弦偏差取样法、倍率缩减法、栅格法还有基于点采样曲面的采样规则。本文选择其中最常用的均匀采样法和弦偏差取样法进行介绍。

(1)均匀采样法:

是根据数据点的存储顺序,每隔m-1个数据点采集一个数据点,其他的数据点都被忽略,这里的m称为采样间隔(或采样率)。当均匀采样法应用于有序数据(如扫描线数据)时,便成为等间距采样法;而应用于非有序数据时,由于数据排列的无规律性模拟了均匀采样的随机性,因而成为随机采样法。对于稠密的数字化样件,均匀采样法是一种常用的快速简化方法。

(2)弦偏差取样法

采用弦偏差方法消减冗余数据时,使用最大偏差值及最大跨距两个参数进行优化处理。

3.3 数据修补

经过各种扫描设备获得点云数据后,将其在反求工程软件中打开时,我们经常会发现,点云表面会存在一些孔、洞等数据缺失现象。这些孔、洞的存在会使曲面建模工作变得异常困难,因此,在曲面建模之前需要对它们进行必要的处理,将这些缺失的数据信息补充完整。这就是所谓的缺损数据修复工作,也可称为数据修补[6]。

3.4 “点云”的分割与缝合

一般的CAD/CAM软件应对形状复杂的“点云”处理起来还很困难,我们可以通过数据处理,分割成一块块单一的小块“点云”数据进行处理。按测量数据的几何属性对其进行分割,采用几何特征匹配与识别的方法来获取零件原形所具有的设计与加工特征,然后再进行整体匹配恢复原始实体形状。进行“点云”分割时,应尽量使分割线界于曲率平滑处,在曲率变化大的地方避免分割线的介入,否则匹配时容易引起整体实体局部细节的变形。而在一些小的CAD环境里,读入的都是较小的“点云”,我们还需要对各个小的“点云”进行缝合。

3.5 构建曲面

曲线是构建曲面的重要基础,曲面造型中常用的基本曲线类型有Bezier曲线,B样条曲线,有理的Bezier曲线和NURBS曲线。

目前我们所常用的CAD造型软件,如UG、Pro/E等,其模型的表达方式一般都是采用矩形域的四边曲面,而反求工程的难点在于这种四边曲面无法建立需要的曲面模型。考虑到各方面因素,可以直接用“点云”创建面,即通过“点云”三角化的途径或用构造好的特征线来生成实体的曲面模型。以特征线为基础构造曲面时,需注意特征线的方向问题。特征线的方向代表着曲面矢量方向,如果特征线方向不正确,往往会得到不正确的曲面形式,甚至完全失去实体原来的形状特征。我们往往需要通过多次平滑处理使其尽可能达到完全平滑。一般在通过曲线构建和曲面构建构建好曲面后,都要反复通过使用平顺曲面来平顺。

曲面的光滑处理主要有以下几种方法:能量法、回弹法、最小二乘法、磨光法、基养条法、圆率法等。

4 应用实例[7]

目前,采用通用型应用软件(如Pro/Engineer,UGII,STRIM100等)和专用扫描数据处理软

件结合,解决反求工程CAD建模问题的应用实例非常多.尽管这种解决问题的效率和质量都比较低,但在先进的反求工程CAD系统出现以前,这种技术和思路还会继续被工程界普遍采用.近年来,随着高速扫描设备和计算机技术的飞速发展,特别是反求工程CAD软件的研究和应用水平的不断提高,能够体现反求工程CAD建模问题特点的软件也在不断推出,比较有实力的系统包括:Surfacer,ICEM/Surf和RE-SOFT.这些系统除了能够直接处理“点云”数据外,也具备了一定的完成曲面造型和计算的功能,是目前反求工程CAD领域中最有前途的软件

系统。

本文给出了按照这种技术和思路完成的反求工程CAD的应用实例。由ICEM/Surf和RE-SOFT合作解决,处理比较典型的扫描测量“点云”数据的曲面造型问题,图2(a)—图2(d)

示意了复杂曲面零件反求工程CAD建模的一般过程。

图二反求工程应用实例

5 结论

反求工程技术是测量技术、数据处理技术、图形处理技术和加工技术相结合的一门结合性技术,随着各项技术的成熟和计算机技术的高速发展,反求技术会在未来的新产品设计中得到越来越多的应用,本文所着重表述的几何数据测量及数据预处理作为反求技术中的核心技术,正是先进制造技术的前进方向,在这次课程设计论文中,本人通过资料的查阅,深化了自己对反求工程技术的理解,初步了解了反求工程中的部分过程,国产化是创新,反求的本质就是再创造。我也深信我国会通过对这项技术的运用提高国产化零件质量的核心问题。参考文献:

[1]李岳凡,陈锋.反求工程技术在新产品开发中的应用[J].机械设计与制造,2006,03:129-130.

[2]柯映林,肖尧先,李江雄.反求工程CAD建模技术研究[J].计算机辅助设计与图形学学报,2001,06:570-575.

[3]金涛,单岩,胡明辅,童水光.反求工程中产品三维模型重建技术综述[J].机械科学与技术,2001,05:787-789.

[4]朱玉红.基于快速原形制造的反求工程[J].机械设计与制造,2005,02:65-67.

[5]贾双斌.逆向工程中曲面重构与实现技术的研究[D].导师:李言.西安理工大学,2007.

[6]蔡勇.基于核机器学习方法的点云处理若干方法研究[D].导师:肖建.西南交通大学,2006.

[7]曹晓兴.逆向工程模型重构关键技术及应用[D].导师:刘德平.郑州大学,2012.

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