03本科逆向工程-数据处理1r
N i i 1
“中心”定位法
方法：先选择数据点最多的视图作为“中心”视 图，其它视图与“中心”视图之间实现两两定位。 缺点 ：如果中心视图和其它某个视图之间没有重 叠区域，那么就无法将所有视图都统一到“中心” 视图所在的坐标系。
5个视图定位示意图，V3为“中心”视图， V1、V2、V4、V5都与V3实现两两定位
问题的来源
样件不能一次测出
产品尺寸超出测量机的行程， 在部分区域测量探头受被测实物几何形状的干涉阻碍以 及不能触及产品的反面， 一次测量结束后，发现部分数据质量不好，需补测。
配合件由于配合要求，希望整体装配测量，能在同 一坐标系下，但无法直接获得
诸如汽车、摩托车的外形覆盖件，其外观的质量及零件 的配合轮廓的贴合、共线要求较高，由于测量及造型过 程中的误差，如果基于零件设计，在装配时会出现配合 边界不一致，贴合性不好，修改曲面边界会使曲面的光 顺性变差。
栅格“点云”（Grid）
所有点与参数域中一个均匀网格的顶点对应。将 CMM、激光扫描系统、投影光栅测量系统及立体视 差法获得的数据经过网格化插值后得到的“点云” 即为栅格“点云”。
多边形“点云”（Section Polyline）
测量点分布在一系列平 行平面内，用一小线段 将同一平面内距离最小 的若干相邻点依次连接， 可形成有嵌套的平行多 边形
数据拼合实际应用
通常，用少量对应点进行粗定位；
如在Atos中，用视图之间重叠区域的公共标签 在Geomagic软件中，用户选定的至少3对或以上的点对
然后，用ICP算法对所有测量点实施精定位。
最小二乘法求解，速度较慢
多个视图间的定位
假定测量得到的N个视图为V1,V2,…,VN，多视拼 合是指将Vi(i=1,⋯,N)经过相应的坐标变换 Mi(i=1,⋯,N)定位到一个统一的坐标系下，设变换 后的视图为 V M V ，那么最终形成的合成视图 即为 V V 。
现代化的非接触式测量设备采集的数据点具有 密度高、数据量大、无序的特点，通常称之为 “点云”(Point Cloud)。“点云”除了包含 用以表现模型形状特性所必需的信息外，还包 含了较多冗余的数据，可以将数据进行简化以 提高模型重建算法的效率。 由于遮挡、干涉和测量设备的限制，通常会导 致一部分数据的缺失，使测量数据出现孔洞和 缺口，增加模型重构的难度。
线性定位法
方法：事先确定视图之间的定位顺序，然后实现 依次定位。 缺点 ：无法保证全局优化，多次定位会出现积累 误差，如果视图的定位顺序不当也可能导致多视 定位无法继续，或影响多视定位精度，而且不同 的定位顺序会产生不同的拼合结果。
5个视图定位示意图，V1、V2、V3、 V4、V5按顺序两个来自不同坐标系的三维扫描点集，找出 两个点集的空间变换，以便它们能合适地进行空 间匹配。假定第一个点集为{ p | p R , i 1, 2,, N} ， 第二个点集表示为 {q | q R , i 1, 2,, M}，两个点集的 对齐匹配转换为使下列目标函数最小：
基于点的数据融合
一般通过数据点的简单叠加来实现，这样会使重 叠区域出现大量冗余的数据（局部数据点过密）， 而且如果在定位阶段精度不是很高的话，数据的 简单叠加会破坏原有的点云数据之间的邻接关系， 对后续的处理带来不利的影响。 Dorai等提出一种加权平均的方法实现数据融合， 但是由于在三维点云数据的融合中确定对应点和 计算权因子相对比较困难，因此该方法并不适用 于一般的多视点云数据融合。
散乱“点云”（Scattered）
测量点没有明显的几何分布特性或结构 性，呈散乱无序状态。 随机扫描下的CMM，光学测量系统多张数 据拼合后的模型。
扫描线“点云”（Scan Line）
由一组扫描线组成，扫 描线上所有点位于扫描 平面内。 CMM、激光三角测量系 统沿直线扫描的测量数 据和线结构光扫描测量 数据。
一些特定的应用对测量数据的格式有一定的要 求，如计算机动画制作、实验数据的可视化分 析、快速原型制造需求多面体模型。而各种测 量设备和测量方法得到的数据格式差别很大， 不一定满足正好应用的要求。 具有复杂结构的样件往往包含多个表面特征， 数据采集后得到的通常是模型的整体外形数据， 需要把外形数据中具有相似几何特性的区域加 以分割、组合，以方便后续的各曲面分别重建， 满足模型基于特征重建的需要。
3 i i
3 i i
F ( R, T ) [ Rpi T pi]
i
2
这里R和T分别是应用于点集 { p } 上的3×3阶旋转 { 和平移变换矩阵，p}表示在{q }中找到的和pi匹配 的对应点。
i
i
ICP算法
实现多视精确定位，当两个数据集完全匹配时， 目标函数应为零，但由于噪声的存在，并不总是 存在对应点，所以目标函数最小表示在噪声和误 差存在时，能获得的最佳对齐解。 目标函数的求解是一个高度的非线性问题。实际 上，p 并没有清楚地定义，因此我们希望在{q }找到 一个 p 的最接近点 Nearest ( p )来代替 p ，由此将目 标函数修正为
测量数据处理主要内容
测量数据的类型 多视拼合 数据简化 数据平滑 数据修补 三角化 数据分块
3.2 测量数据类型
按照测量数据数量通常可以分为一般数据点和 “点云”数据。早期的触发式CMM自动化程度 低、数据采集效率较低，其得到的数据通常密 度小、数量少，可以称为一般数据点。而除此 之外的测量方法，如接触式连续扫描技术、各 类非接触式测量技术，很短时间内进行高精度、 高密度数据采样，测量数据量可以达到几十万、 几百万甚至上千万，在逆向工程中通常将此类 数据称为“点云”（Point Cloud）。工程应 用中，测量数据通常都是这种密集、海量的 “点云”数据。
主要视图优先拼合法
方法：有选择地两两视图定位，将一些重叠区域 较大的主要视图先拼合，然后再将定位合并后的 视图和相邻的重叠区域最大的视图进行拼合。
五个视图拼合的过程，最底层的表示未经拼 合的视图，最上面一层表示经过4次定位后的 视图。为了减少视图间顺序拼合所产生的积 累误差，要求位于最底层的视图之间的拼合 精度较高，相应的迭代次数也较多。
设L为一包含NL个数据点的集合L={li},i=1,2,„, NL，则点p到点集L 的距离为
d ( p, L) min d ( p, li ) i 1, 2,, NL
L中最近点Lj满足d(p,Lj)=d(p,L)。
设有两个点集，其中第一个点集为 P { pi | pi R3 , i 1,, N p } ， 3 第二个点集 X {xi | xi R , i 1,, Nx } 。若X中与点集P中某一点p距离 最小的点用y表示，即 d ( p, y) d ( p, X ) ，其中 y X ，设Y表示最 近点计算的结果点集，C表示操作过程，则
有序点云 包含点的坐标位置和测点的数据组织形式（扫描线、 栅格、多边形和多面体网格 “点云” ） 高密度“点云”、低密度“点云” CMM的测量“点云”为低密度“点云”，通常在几十 到几千点之间，而测量速度及自动化程度较高的光 学法和断层测量法获得的测量数据为高密度“点 云”，点数量一般从几万到几百万点不等。 不同的测量数据需要的预处理操作也不尽相同，但总 的说来，预处理阶段包含：多视拼合、三角剖分、数 据简化、数据滤波、数据修补和数据分块等。
主要内容
逆向工程概论
坐标测量设备
测量数据处理
测量数据曲线、曲面造型原理 Surfacer软件应用 Geomagic Studio软件应用
概述
实物样件的测量数据通常不能直接用于其三维 模型重建，必须将其输入CAD系统或专用逆向 工程软件中经过一定的数据处理才能转化为造 型所需的数据，称为造型数据。这是因为在测 量过程中存在以下一些对后续建模不利的问题。 为了消除测量数据中的各种“瑕疵”，必须对 测量数据进行适当处理，以满足模型重建等后 续应用的需要。数据处理是逆向工程中的重要 环节，将直接影响到后续模型重建的可行性፼ 模型重建的质量。
数据瑕疵产生的原因
样件尺寸超过设备的测量范围或样件结构上的 遮挡等原因，对实物样件进行测量时，通常不 能在同一坐标系下将产品几何数据一次测出。 通常需要在不同视角对样件进行多次测量，然 后通过坐标变换将多个视角测得的数据合并为 完整的模型数据。 环境和人为因素，几乎所有测量方式、测量系 统在测量过程中将不可避免地存在误差，使测 量数据失真，尤其是尖锐边和产品边界附近的 测量数据。
i
i
i
i
i
F ( R, T ) [ Rpi T Nearest ( pi )]2
称为迭代最近点算法。
ICP算法中最近点寻找
在迭代计算中，需要计算点与点集之间的最短距离，在P1=(x1,y1,z1) 和P2=(x2,y2,z2)两点间的欧式距离是
d ( p1 , p2 ) p1 p2 ( x2 x1 ) 2 ( y2 y1 ) 2 ( z2 z1 ) 2
数据融合
由于进行多次测量，经过多视定位之后的数据不 可避免地存在重叠区（重叠数据），因此应对重 叠区进行数据融合处理，从而使这些数据能够形 成一个单一的数据点集。数据融合一方面需要保 证视图之间数据的平滑过渡，另外一方面又不能 使原有的数据产生过多的“失真”。 主要方法： 基于点的数据融合 基于网格的数据融合
“点云”数据三维空间中的数据点的集合，为 了能有效处理各种形式根据“点云”，可以根 据点的分布特征(如排列方式、密度等)将“点 云”分为：
散乱“点云”（Scattered） 扫描线“点云”（Scan Line） 栅格“点云”（Grid） 多边形“点云”（Section Polyline） 多面体网格“点云”（Polygonal Mesh ）
3.3 多视拼合
逆向工程数据处理的流程主要步骤
逆向工程数据处理的流程主要步骤1.首先，需要收集目标系统的数据。
First, you need to collect data from the target system.2.接下来，对收集到的数据进行分析和整理。
Next, analyze and organize the collected data.3.然后，使用逆向工程工具对数据进行处理和解析。
Then, use reverse engineering tools to process and parse the data.4.在数据处理过程中，需要进行数据清洗和去重。
During the data processing, it is necessary to clean and deduplicate the data.5.之后，对数据进行建模和分析。
After that, model and analyze the data.6.接着，对数据进行可视化，以便更好地理解和展示数据。
Then, visualize the data for better understanding and presentation.7.在处理数据的过程中，需要确保数据的准确性和完整性。
During the data processing, it is important to ensure the accuracy and completeness of the data.8.同时，还需要进行数据安全和隐私保护。
At the same time, data security and privacy protection are also needed.9.最后，根据分析结果制定相应的策略和方案。
Finally, develop corresponding strategies and plans based on the analysis results.10.一旦数据处理完成，需要进行结果的验证和验证。
逆向工程数据处理的流程主要步骤
逆向工程数据处理的流程主要步骤英文回答：Reverse Engineering Data Processing Workflow.The workflow of reverse engineering data processing typically involves the following major steps:1. Data Acquisition: This step involves collecting data from the target system or device. The data can be invarious formats, such as raw binary data, log files, or captured network traffic.2. Data Cleansing and Preparation: The collected datais cleaned and prepared to remove noise, errors, and inconsistencies. This step may involve techniques such as data filtering, data transformation, and data normalization.3. Data Analysis: The cleaned data is analyzed toidentify patterns, trends, and relationships. This step mayinvolve statistical analysis, machine learning algorithms,or visualization techniques.4. Hypothesis Generation: Based on the analysis results, hypotheses are generated about the underlying system or device. These hypotheses can be used to guide further data collection and analysis.5. Model Building: A model of the system or device is constructed based on the generated hypotheses. The modelcan be a mathematical representation, a software simulation, or a physical prototype.6. Model Validation and Refinement: The constructed model is validated by comparing its predictions with experimental data or observations. The model may be refined or modified based on the validation results.7. Documentation: The final model and the reverse engineering process are documented to provide a detailed record of the work done.中文回答：逆向工程数据处理流程的主要步骤。
逆向工程项目一 逆向工程技术认识
（2）实验（实验参与、实验报告、实验结果） 45%，
（3）书面理论考查40%
产品开发环境的变化
市场环境的变化 ——企业竞争加剧，产品市场寿命缩短
设计环境的变化 ——开发新产品成功率要高，而设计周期要短
制造环境的变化 ——多品种、小批量（大规模的定制化）
27
应用
(2) 产品的仿制和改型设计
28
应用领域
(3)
模具快速制造
破损模具的制成控 制与快速修补
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应用
(3) 模具快速制造
模具测量 重构模型
30
应用
(4) 应用于产品检测
31
应用
(5) 医学领域
颅骨修补
利用CT、MRI数据，利用逆向工程技术将断层扫描信息转换为三
维数字模型，为医学教学、手术辅助提供数据参考，与快速成
型结合，定制组织器官、骨架等模型。
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应用
服装、头盔、鞋子
(6)
设计等
特种服装、头盔 的制造要以使用者的 身体为原始设计依据 ，此时，需首先建立 人体的几何模型。
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应用
艺术品文物复制，博物馆藏品、 (7） 古建筑的数字化
逆向工程也广泛用于修复破损的文物、艺术品，或缺乏供
应的损坏零件等。此时，不需要复制整个零件，只是借助逆
意义。 课外任务 1-3 上网查阅相关资料，以某一产品开发为例
，阐述逆向设计的流程，并完成项目报告。
38
软件条件
1）专用的逆向软件：Imageware 、Geomagic Studio等
2）基于正向的CAD/CAE/CAM系统软件：CATIA、UG、 Pro-E
逆向工程中数据的处理
文章编号:1008-1658(2004)02-0001-05逆向工程中数据的处理田竹友1,简斌2(1.北京机械工业学院 机械工程系, 北京100085;2.北京航空航天大学 机械工程系, 北京100084)摘 要:讨论了逆向工程中几种数据采集的方法以及经采集后的数据如何进行处理。
测量中进行数据采集常用随机采集法、网格采集法、H ammersely 点法和故障函数法等。
数据处理的一个重要工作是对扫描点进行编辑,如补偿点产生、噪声点删除、数据点精化、数据点加密以及坐标转换等。
还叙述了一般产品建模技术。
关 键 词:逆向工程;数据处理;建模技术中图分类号:TH 122 文献标识码:AAnalysis on data processing in reverse engineeringT IAN Zhu you,JIAN Bin(1.Department of M echanical Engi n eering,Beiji ng Institute of M achinery,Beijing 100085,China;2.School of M echanical Engineer ing and Automation,Beijing U niversity of Aeronautics and Astronautics,Beiji ng 100084,China)Abstract :Several methods of data collecting and data processing in reverse engineering are dis cussed.Random collection,w eb collection,Hammersely s points and failure function are the methods commonly used in the measurement w hen collecting data.In data processing,a very im potant job is to edit the cloud data,such as to produce more precise cloud data,delete noise points,g ive better accuracy in data,transform the coordination and so on.Finally,the technolog y of common model construction is presented.Key words :reverse eng ineering ;data processing ;technology of model construction在逆向工程过程中,形状测量是最基本和必要的一步。
本科毕业设计(论文)逆向工程技术
目录摘要 (1)第一章绪论 (5)1.1逆向工程简介 (5)1.1.1逆向工程的概念 (5)1.1.2逆向工程的现状及应用 (6)1.1.3逆向工程的一般步骤 (9)1.2测量工具ATOSⅠ介绍 (10)1.3软件Pro/E介绍 (13)1.4CATIA软件介绍 (16)1.5本课题的意义和内容 (19)第二章逆向工程中的测量技术 (19)2.1测量方式 (20)2.2零件扫描过程 (22)2.3本章小结 (25)第三章逆向工程的后处理及三维建模 (26)3.1逆向工程的后处理 (26)3.1.1逆向工程后处理的要求 (26)3.1.2曲线与曲面的连续性 (27)3.1.3曲线的拟合 (27)3.1.4曲线的构建 (28)3.1.5点数据处理 (29)3.1.6曲线的构建和分析 (31)3.1.7曲面构建与分析 (33)3.2基于CATIA软件下逆向后处理 (36)3.2.1 CATIA曲面重构工具介绍 (36)3.2.2平面特征 (38)3.3曲面重构具体过程[4][5][6] (38)3.5曲率分析 (47)3.4本章小结 (49)第四章基于Pro/E的玩具汽车结构设计及虚拟装配 (50)4.1 各个零部件的设计 (50)4.1.1规则实体重构方法 (50)4.1.2零件设计的一般步骤 (50)4.2虚拟装配 (56)4.3本章小结 (61)第五章结论 (61)参考文献 (63)致谢 (65)摘要逆向工程技术是数字化与快速响应制造大趋势下的一项重要技术，是CAD领域中一个相对独立的范畴。
逆向工程是一项开拓性、综合性、实用性较强的技术，逐渐成为产品开发中不可或缺的一环。
逆向工程能够提高设计精度，获得较高的模型质量，缩短设计和制造周期，具有广阔的应用前景，因此受到各国工业界和学术界的高度重视。
本文研究了逆向工程的关键技术，并应用于玩具车覆盖件的模型重建。
逆向工程的关键技术包括:数据获取、数据处理和模型重建。
简述逆向工程测量数据处理的流程
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简单阐述逆向工程技术及其流程
简单阐述逆向工程技术及其流程
标题：逆向工程技术概述及其流程
一、逆向工程技术概述
逆向工程技术，又称反求工程，是一种产品设计技术手段，其基本原理是从已存在的产品或部件出发，通过对实物的测量、分析和研究，获取产品的几何形状、材料特性、制造工艺等设计信息，进而重构出原始的设计模型或者创新设计新的产品。
逆向工程广泛应用于产品改型设计、技术创新、质量检测、侵权分析等领域，是现代工业设计与制造中不可或缺的重要技术手段。
二、逆向工程的主要流程
1. 数据采集阶段：
这是逆向工程的第一步，通常采用三维扫描仪、CMM（三坐标测量机）等精密测量设备对实物进行精确的数据采集，获取物体表面的点云数据或几何特征数据。
2. 数据处理阶段：
对采集到的大量离散数据进行预处理，包括噪声过滤、数据平滑、点云拼接等操作，将其转化为可供后续建模使用的高质量数据集。
3. 曲面重构阶段：
根据处理后的数据，利用逆向工程软件如Geomagic, Rapidform等构建曲面模型，通过拟合、插值、光顺等方法，生成能准确反映实物表面特性的三维曲面模型。
4. 设计优化阶段：
在得到初步的三维模型后，设计师会对模型进行进一步的修改和完善，包括结构优化、尺寸调整、细节补充等，以满足设计需求和加工要求。
5. 制造阶段：
逆向工程的最后阶段是将优化后的三维模型转换为适合加工的二维图纸或CAM代码，提供给数控机床、3D打印设备等进行生产制造。
总结，逆向工程技术不仅能够帮助我们理解并复制现有的复杂产品，更能在原有产品的基础上进行创新设计和改进，对于推动产品更新换代和技术进步具有重大意义。
3逆向工程
激光立体光刻法(SLA)
分层实体制造法（LOM） 选择性激光烧结法（SLS） 熔融沉积法（FDM） 三维印刷法（3DP）
三维逆向工程
(2)三坐标测量机由以下几部分构成： 三坐标测量机的规格品种很多，但基本组成 主要为测量机主体、测量系统、控制系统和数据 处理系统，分述如下：
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第七节
三维逆向工程
(3)三坐标测量机的操作方式及应用实践 ①三坐标测量机的操作方式，这里只介绍点位测 量，一般有三种测量方式:
第七节
三维逆向工程
三、逆向工程应用情况
在缺少设计文档以及没有CAD模型的情况下， 对零件原型进行测量，形成零件的设计图纸或CAD 模型．并以此为依据生成数控加工的NC代码，加工 复制零件。
设计需要通过实验测试才能定型的零件模型，通常 采用逆向工程的方法。 在美观设计特别重要的领域。 各类模具加工企业皆积极引入逆向技术.
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第七节
三维逆向工程
这种开发模式称为预定模式(Prescriptive
Model)，此类开发工作称为顺向工程(Formad
Engineering)或正向设计，其开发流程图如下。
工程开发流程图
顺向工程中产品造型设计加工流程图
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第七节
三维逆向工程
2.逆向工程与传统设计制造过程的关系
快速成形技术的原理 典型的快速成形技术 快速成形技术的应用
2.快速成形技术的原理 快速成型制造是一种离散/堆积的加工技术
基本过程： 是采用软件离散材料堆积的原理，综 合利用CAD技术、数控技术、激光加 工技术和材料技术，实现零件模型到三 维实体原型化制造的一体化加工技术， 其基本构思是：任何三维零件都可以看 作是许多等厚度的二维平面轮廓沿某一 座标方相叠加而成。
逆向工程流程基本介绍
逆向工程流程基本介绍二、Surfacer 的基本元素1.Cloud(点云):完整点云特征点云Section 的点云2. Curve(线)3D Curve (3D空间的曲线)2D Curve(依附在曲面上的曲线) 3. Surface(面)完整曲面修剪过的曲面4.Plot(比对特性)线段的曲率分布曲面的High Line 分布曲面与曲面之间的连续性显示点数据与曲面距离的分析比对分布5.Color Map曲面的弯曲变化三、点数据处理一般点云数据是经由量测系统所获得，量测系统又分为接触式与非接触式系统，接触式的系统，通常点数不会太多。
但是经由非接触式系统，不论是激光系统或是光学光栅式的系统，点数超过数万点是常有的事,因此逆向工程的第一步骤:是如何修整点云、取样、切割断面（Section）、Smooth 点云。
SURFACER处理点数据的基本指令:1.圈选或删除点云：Point | Extract Points | Circle-Select Points2.切割断面（Section）: Point | Cross Sections | Parallel (平行的)3.切割断面（Section）: Point | Cross Sections | Circular(圆形的)由点云建构Curve ，在Surfacer 中会依照点的顺序性将点串连起来，而连成线段。
也可以依照点的趋势，在固定公差内，将线段连成接近点云的线段。
由点云建构线段的基本指令：1. Curve | Create 3D w/Clouds | Fit Free FormFit Free From：是以线段趋近点云，来连接线段，线段并不一定通过每一个点，但线段比较Smooth。
2.Curve | Create 3D w/Clouds | Fit to ToleranceFit to Tolerance：线段同样依照点云的趋势，线段在设定的公差范围内，接近点云连接起来。
逆向工程
逆向工程过程（数据处理及模型重构）
2.数据处理： 通过三坐标测量机得到的点数据，存在着噪声和误差等， 需要将点数据进行格式转化，噪声滤除、平滑、对齐、 合并、插值补点，数据精简，数据分割等一系列的数 据处理。 3.三维模型重构 模型重构是对上一步骤处理的数据利用逆向工程软件 进行曲面拟合，让然后通过点线面的求交，拼接，匹 配，连接成光滑曲面，从而活得产品模型的一个过程， 是逆向工程中最重要和最复杂的一个阶段。
逆向工程应用
有产品但没有产品设计图样或设计图样不完整，没有CAD模型的情况下，可使用逆向技术复制
一个相同零件。
对外形美学要求较高的零部件设计，例如在汽车的外形设计阶段是很难用现有的CAD软件完成
的。通常都需要制作外形的油泥模型，再用反求工程的方法生成CAD模型
应用在模具行业（应用在经常需要反复修改原始设计的模具型面）模具样品开发：汽机车类、
熔融挤制成型(Fused Deposition Modeling)原理
FDM工程材料快速原型系统从底端向上堆积，一次一层地，利用包装在具 有芯片记忆能力的材料匣内的线状材料成型，该材料为坚固耐久的ABS热塑 性塑料材料(ABS常温时候为固态)。成型时，线材料自动填装载入机台内，供 给到一组挤压用的加热喷头，然后将材料加热成为半熔融状态后挤出，精准 地沉淀堆积在每一层上，厚度细致程度可达到0.005in(即0.127 mm)，一次一 层，层层堆积而成，从而构建出功能性ABS立体模型。
家电制品、运动器材、玩具、陶瓷等。
当设计需要通过实验验证才能定型的工件模型时，通常采用逆向工程技术。 数字化模型检测：将模型与原始设计的CAD模型在计算机上进行数据比较，可以捡测制造误差，
提高检测精度
应用在新产品开发和创新设计上。 损坏或磨损零件的还原，应用在破损的文物、艺术品的修复上。 人体形状测量：人体外形测量、医疗器材制作等。 造型设计：立体动画、多媒体虚拟实景、广告动画等。