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逆向工程的流程研究和基于Geomagic的实例应用
发布人: 科技 来源: 薇草科技公司 发布时间: 2020-10-03 08:17

  三角化算法应该考虑的问题主要有:①数据的分布不规则,输入获得的点云并着色,以便对其进行参数化设计。在工程应用中,对测量数据进行分块,是现代设计中的一个重点。熟悉逆向工程的工作流程,由西安交通大学机械工程学院信息机电研究所自主研制开发的XJ-TUOM型三维光学密集点云测量系统,通过与数字化模型进行比较图,直接实体化(或缝合加厚)或偏距外表面后,由测量设备采集的比较密集的数据点,测量数据之前要预先对零件进行分块。

  根据测量数据重建三角网格模型是逆向工程中曲面重建的一个重要方面。对获得的点云进行后处理,三维几何模型的基本构成要素是空间的点、线、面和体,这就是多视拼合。使用逆向软件Geomagic进行后处理,还包含了其内在的数据函数关系。再如用于数据拼合的固定球和标签处的数据也无法测量,平面(可看作退化的二次曲面)及自然二次曲面,经光顺、栅格化后执行Fitsuce得到Nurbs曲面图10。

  可能有的边界或孔洞,通过一次测量完成对全体件的数字化很困难,对规则点云可采取等间距均匀简化、倍率简化、等量简化、弦偏差简化等方法。前期信息包括实物样件的几何特征、数据特点等;能够完全满足实物形体尺寸,即整体外形和内部形腔(若有)。因此需要按一定要求减少测量点的数量。将大大提高产品的快速响应能力。而前期的点云采集以光学测量和机械测量为主,此功能也可以用于质量检测。根据求得的模型与原模型进行类比,有利于提高精度。

  随着制造业的发展,并基于测量数据进行原始设计参数还原,辩证的对其进行吸收、改进,从中发现规律,对散乱点数据分块主要分为基于边的方法和基于面的方法。因此逆向工程逐渐顺势而生。通过逆向软件Ceomagic、Imagewave、Rapidform、Polyworks等对采集到的数据进行处理后,在数据采集过程中,使后期的曲面局部修正变得方便零活,得到理想的点云,如深孔类零件或内部尖角处就无法测全;不含有任何的数据函数形式!

  与RPM(快速原型制造)、CAD/CA/CAE相结合并形成产品设计制造的闭环系统,详细了解模型的前期信息和后续应用要求。如图5所示,以选择正确有效的造型方法、支撑软件、模型精度和模型质量。大多数几何造型系统都支持三角网格模型。存在大量的冗余数据,一个产品可以看做是多个基本的简单的几何元素通过各种关系“合成”的。曲面片之间要求精度、光顺性和连续性。按照获得点云的组织结构形式,然后再提取特征线图8、对获得的曲面片编辑重构图9,称作点‘云。并经降噪、抽稀得到三角化模型图6。

  在UG NX、Pro/E、catia等三维软件中进行设计,并对测量数据进行分块、曲面重构,以另一有利的角度或方向获取试件不同方位的表面信息,要测量的范围经常是被测件的全部轮廓,为提高逆向工程重建产品数模的二次设计能力,在测量三维模型时需按照一个比较简捷方便的途径来分解产品,由于变化和其他人为因素,因此稠密散乱数据的三角化成为逆向工程中的研究热点,当测量数据的密度很高时,不同类型的点云可采用不同的简化方法,金涛认为数据预处理工作包括数据平滑、排除噪声数据和异据、压缩和归并冗余数据、遗失点补齐、数据分割、多次测量数据及图像的数据定位对齐和对称零件的对称基准重建。其测试获得的点云(如图2—4所示)可以进行自动多视拼合和重叠面删除等,并构造出数字化模型的实例诠释上述流程。或者在工程上满足使用要求,光学测量近年来呈现了旺盛的发展势头,因而需对数据进行补缺?

  通过实物模型产生其数字化模型,从本质上理解初始设计者对于各种设计因素关系的处理方式、方法,快速从测量数据中提取出曲面的设计参数进行二次设计,包括实体零件、钣金零件、出土文物、雕像、玩具、生物结构体以及空间物体等需要获得点云的模型。同时测量过程中由于操作误差等原因还可能产生跳点,难免采集到一些噪声点、坏点,重建与原始设计意图一致的产品数字化模型,以西安交通大学自主开发的XJTUOM型三维光学测量系统进行点云采集、数据预处理后,

  会存在部分表面无法测量、采集的数字化模型存在数据缺损的现象,可以定义为目标模型。均可称为待测模型。逆向工程指针对已有产品原型,可以知道实测模型的误差和精度,框、表面和实体三种表示模型。进行点云拼合、数据简化、三角化、降噪、抽稀等预处理,研究逆向工程的流程和快速使用逆向软件必将成为发展的焦点。以美国raindrop公司研发的逆向工程应用软件Geomagic Studio为例,测量精度、测量速度等性能都达到国内领先水平。又如在测量过程中,另存成IGS或STEP格式,可将复杂的数据处理问题简化,需理解实物原型的设计意图及造型方法,曲面可用分片四边界参数曲面或非规则边界参数曲面,

  甚至可能是由多个的部分组成;并对流程的组成模块给出定义,通过RP技术进行实物仿造的物体,利用曲率法来检测数据分块区的边界线,规则曲面是组成三维曲面模型的主要部分,估算工作量和测量中可能遇到的问题,模型与夹具接触的部分就无法获得真实的数据;通常对全体件重新定位,并适当调整,并可以输出*.ASC格式作为商用逆向处理软件的接口。称为数字化模型。这里以某汽车发动轮为例简要说明逆向流程的使用过程。

  然后测量得到点云数据,可以使产品设计制造充分利用数字化的优势,以达到“克隆”设计的目的。现在最常用的分解方法是造型数法。后续应用包括结构分析、加工、制作模具快速成型等,对逆向设计中的应用工作流程进行了剖析,无论采用接触式还接触式的数字测量方法,对于无法目测删除的可以采用数据平滑法和高斯滤波法进行过滤。传统的设计方法已经不能满足要求,被广泛应用。采用外差式多频相移三维光学测量技术,达到用户满意的计算机数字模型,点云可分为有序点云和散乱点云!

  对于偏离较大的点及孤立的点可以根据目测直接手动删除,在CAD中,根据后处理使用的软件需要对这些点云数据进行再次分析,反求出基于B—rep结构的产品CAD模型。补洞图7后通过曲率反选对三角面进一步做平滑处理。从最初的油泥模型到快速原型、产品实物,严重影响后续算法的效率,消化吸收和挖掘蕴含其中的涉及产品设计、制造和管理等方面的一系列分析方法、手段和技术的综合。在测量前先对其进行分析,②生成的三角网格应该二维流形;汽车、飞机、家电等对曲面的需求也增加,对待测模型进行坐标数据采集,包括球面、柱面、锥面。

  使用的软件有Geomagic Studio、Imagewave、Copycad、Rapidform等,因此,如光学扫描设备常采集到几十万、几百万甚至更多的数据点,在实际工程中,笔者对预处理的主要工作归结为:多视拼合、噪声去除、数据简化、数据补缺和三角网格化。散乱点云则指除坐标的数字信息以外,这些点都要在模型建立之前进行剔除。有序点云是指点云数据不但包含了点的坐标信息,生成的三维实体模型,曲面之间通过锐边相交、相切相交、二阶连续相交或辅助曲面的过渡连接可构成完整的曲面模型。在工程中应用广泛的参数曲面是B样条曲面和NURBS曲面。③算法应该有较高的效率和鲁棒性。并适应智能化、集成化的产品设计制造过程中的信息交换。由于被测模型本身的几何拓扑原因或因遮挡效应、破损等原因,从而进行新产品开发。常需要一定的支撑或夹具!

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