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0 引言
在產品的設計和開發中利用逆向工程可以極大地縮短產品的開發周期和開發費用,尤其是我國的汽車行業,許多覆蓋件模具均是從國外直接進口,這些模具的設計資料比較匱乏。轎車覆蓋件改型或國產化,采用逆向工程不失為一種快捷有效的方法。
逆向工程一般可分為四個階段:(1)零件原形的數字化。通常采用三坐標測量機(CMM)或激光掃描等測量裝置來獲取零件原形表面點的三維坐標值。 (2)從測量數據中提取零件原形的幾何特征。按測量數據的幾何屬性對其進行分割,采用幾何特征匹配與識別的方法來獲取零件原形所具有的設計與加工特征。(3)零件原形CAD模型的重建。將分割后的三維數據在相應軟件系統中分別做表面模型的擬合,并通過各表面片的求交與拼接獲取零件原形表面的CAD模型。(4)重建CAD模型的檢驗與修正。采用根據獲得的CAD模型重新測量和加工出樣品的方法來檢驗重建的CAD模型是否滿足精度或其他試驗性能指標的要求,對不滿足要求者重復以上過程,直至達到零件的設計要求。而其中實物幾何特征的識別和提取是整個過程中的重點和難點。
在逆向工程中,因為大部分實物的形狀比較復雜,特別是存在大量自由曲面特
征,通常無法用單一整張曲面來擬合所有數據點。這就需要提取曲面特征,將點云分成許多有意義的區域來單獨處理,分別用不同的方法擬合出不同的曲面;然后通過求交、裁剪,用過渡曲面將曲面連接起來,最后形成整張光順的曲面模型。曲面的劃分直接影響曲面的構造方法、曲面的拼接、曲面的縫合及實體模型的建立。所構造的曲面能否反映原來實物的特征,很大程度上取決于分片質量的好壞。
在現行使用的曲面構型軟件中,數據分片一般都采用交互式方法進行:即由用戶通過對原始數據點云 的觀察,分析某一數據集合,從中找出各個特征,交互式對其邊界進行定義,然后對所得數據片分別采用相應的曲面重構方法完成單個曲面的重構。再通過公共的邊界線或過渡曲面將各個構型曲面連接起來。這種方法實現比較直觀,目前很多商用軟件都采用這種方式。如surfacer。雖然方法直觀,簡便,卻存在很大不足。采用用戶交互式的數據區間定義,在實際過程中存在很大的隨意性。確定的邊界比較模糊,通常先是對數據進行一個大致的劃分,然后根據對擬合曲面情況的觀察和誤差、光順性的檢測結果進行反復的修改、刪除甚至重構。這種做法費時,效率比較低,并且修改觀察時因人不同產生的結果可能不同,這需要有一定的實際經驗和幾何構型水平,是一種摸索和嘗試的過程。曲面原有特征也得不到很好的保護和體現,所取得效果未必能達到用戶的要求。因此,實現原形特征的自動提取來劃分數據一直以來是人們追求的目標。
國內外有很多人對實物原型特征識別和曲面的自動分片進行了研究[3-4],但多數算法比較復雜,實現起來比較困難,有些主要針對規則數據點云的,且都沒有真正達到分片的自動化。
通過提取散亂數據點的拓撲結構,完成數據點的三角網格化;然后進行數據精簡,估算精簡后各測點的法矢和曲率,把曲率極值點作為邊界特征候選點;最后連邊界點組成邊界線。該算法被用于上海大眾公司SAN模具數字化項目,取得了較好效果。
1 建立三角網格模型
用光學設備測得的數據點云數據量大,數據排列無明顯的組織結構,對這樣的點我們采用Riemann圖建立散亂數據點間的鄰接關系[5],然后采用最小內角最大化原理[1]完成數據點的三角網絡化。
在產品的設計和開發中利用逆向工程可以極大地縮短產品的開發周期和開發費用,尤其是我國的汽車行業,許多覆蓋件模具均是從國外直接進口,這些模具的設計資料比較匱乏。轎車覆蓋件改型或國產化,采用逆向工程不失為一種快捷有效的方法。
逆向工程一般可分為四個階段:(1)零件原形的數字化。通常采用三坐標測量機(CMM)或激光掃描等測量裝置來獲取零件原形表面點的三維坐標值。 (2)從測量數據中提取零件原形的幾何特征。按測量數據的幾何屬性對其進行分割,采用幾何特征匹配與識別的方法來獲取零件原形所具有的設計與加工特征。(3)零件原形CAD模型的重建。將分割后的三維數據在相應軟件系統中分別做表面模型的擬合,并通過各表面片的求交與拼接獲取零件原形表面的CAD模型。(4)重建CAD模型的檢驗與修正。采用根據獲得的CAD模型重新測量和加工出樣品的方法來檢驗重建的CAD模型是否滿足精度或其他試驗性能指標的要求,對不滿足要求者重復以上過程,直至達到零件的設計要求。而其中實物幾何特征的識別和提取是整個過程中的重點和難點。
在逆向工程中,因為大部分實物的形狀比較復雜,特別是存在大量自由曲面特
征,通常無法用單一整張曲面來擬合所有數據點。這就需要提取曲面特征,將點云分成許多有意義的區域來單獨處理,分別用不同的方法擬合出不同的曲面;然后通過求交、裁剪,用過渡曲面將曲面連接起來,最后形成整張光順的曲面模型。曲面的劃分直接影響曲面的構造方法、曲面的拼接、曲面的縫合及實體模型的建立。所構造的曲面能否反映原來實物的特征,很大程度上取決于分片質量的好壞。
在現行使用的曲面構型軟件中,數據分片一般都采用交互式方法進行:即由用戶通過對原始數據點云 的觀察,分析某一數據集合,從中找出各個特征,交互式對其邊界進行定義,然后對所得數據片分別采用相應的曲面重構方法完成單個曲面的重構。再通過公共的邊界線或過渡曲面將各個構型曲面連接起來。這種方法實現比較直觀,目前很多商用軟件都采用這種方式。如surfacer。雖然方法直觀,簡便,卻存在很大不足。采用用戶交互式的數據區間定義,在實際過程中存在很大的隨意性。確定的邊界比較模糊,通常先是對數據進行一個大致的劃分,然后根據對擬合曲面情況的觀察和誤差、光順性的檢測結果進行反復的修改、刪除甚至重構。這種做法費時,效率比較低,并且修改觀察時因人不同產生的結果可能不同,這需要有一定的實際經驗和幾何構型水平,是一種摸索和嘗試的過程。曲面原有特征也得不到很好的保護和體現,所取得效果未必能達到用戶的要求。因此,實現原形特征的自動提取來劃分數據一直以來是人們追求的目標。
國內外有很多人對實物原型特征識別和曲面的自動分片進行了研究[3-4],但多數算法比較復雜,實現起來比較困難,有些主要針對規則數據點云的,且都沒有真正達到分片的自動化。
通過提取散亂數據點的拓撲結構,完成數據點的三角網格化;然后進行數據精簡,估算精簡后各測點的法矢和曲率,把曲率極值點作為邊界特征候選點;最后連邊界點組成邊界線。該算法被用于上海大眾公司SAN模具數字化項目,取得了較好效果。
1 建立三角網格模型
用光學設備測得的數據點云數據量大,數據排列無明顯的組織結構,對這樣的點我們采用Riemann圖建立散亂數據點間的鄰接關系[5],然后采用最小內角最大化原理[1]完成數據點的三角網絡化。
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