基于逆向工程的曲面模型重构及误差分析

研究了逆向工程模型重构、误差分析理论和应用技术。以发动机前主轴承盖为研究载体,使用逆向造型软件Imageware进行了模型重构和误差分析工作。运用三坐标测量机INFINITE对样件进行非接触测量获取其外形点云数据,对点云数据进行了合并、去除噪声点、取样等处理,在此基础上进行了不同的方法曲线和曲面重构,并将构建出的模型与原始点云对比,进行误差分析得到合理的误差结果,建立了指定误差范围内的曲面模型。     

散乱点云与重构模型的误差分析

在反求工程中,对产品的实物模型进行数字化测量后,重构得到产品的CAD模型.而实物测量数据与重构模型间的误差分析是必要的,它会对原产品的仿制或重复制造等后续工作产生影响.首先时零件实物的散乱点云进行预处理,得到截平面点云,然后实现曲线拟合和重构模型,最后对散乱点云与重构模型进行误差分析,并通过误差生长线来区分误差大的区域.     

面向点云数据的复杂几何模型对象优化方法研究

针对高精度、高保真的点云数据在精简后点云数据重构网格精度降低误差增大的问题,提出了面向点云数据的复杂几何模型对象优化方法.首先通过空间八叉树法建立点云数据和网格的拓扑关系,并利用原始点云到重构网格的距离确定网格的误差,以目标精度为阈值,然后利用增点法对面片进行划分,最后根据插入点算法重新定位插入点.实验验证表明：利用该文方法对兔子和龙进行一次细分使得精简率90%兔子重构网格误差由0.81 mm提升到0.48 mm,精简率90%龙重构网格误差由0.36 mm提升到0.11 mm.     

涡轮逆向工程的三维扫描检测技术

为提高涡轮的三维扫描检测技术水平,采用三维扫描的相位测量技术获取涡轮增压器三维点云数据.利用三维点云数据重构涡轮检测模型,并应用GEOMAGIC QUALIFY软件对其进行3D误差分析和尺寸标注.实验结果表明：涡轮70％左右的数据点云与实物模型之间的偏差在-0.2～0.2mm之间,能够满足涡轮检测质量要求.     

逆向重建中B样条曲面过渡/微调精简方法

为提高逆向工程中点云数据精简与重构的精度和效率,改进B样条曲面拟合在曲率精简和曲面重构中的应用问题.对逆向工程中的3维扫描技术、3维设计、点云数据的精简及模型重构做了深入细致的应用研究.提出一种基于B样条曲面过渡/微调精简算法,将该研究应用于叶轮的逆向制造中,通过3维扫描获得曲面重构点云数据,将点云数据合理拼合封装与精简,进行曲面重建和3维再设计,同时分析产品的光顺性和精度,并利用快速成型机打印出产品模型样件.研究结果表明该方法既高效提高了曲面建模效率,又改善了逆向建模精度.      

基于三维数字化测量技术的逆向工程应用研究

TRITOP和ATOS的结合应用是逆向工程中点云采集较为先进的方案。进行了光栅式光学扫描系统测量原理的研究,以异形部件为例,详细介绍了逆向的过程。通过ATOS扫描系统对该件进行扫描并对获得的点云数据进行预处理,同时采用CATIA软件对扫描点云进行曲面拟合及模型重构,实现了逆向的目的,偏差分析结果说明该方案可行,满足误差要求。     

基于激光点云的车辆外廓尺寸动态测量方法

为解决车辆外廓尺寸测量中存在的测量准确度低、重复性差及三维轮廓重构质量差的问题,提出一种基于激光点云的动态测量方法.首先基于车辆外廓尺寸动态测量原理,对系统测量方案进行了设计.然后为去除激光雷达在采集过程中产生的噪声和冗余数据,基于kd-tree建立点云空间拓扑关系并采用邻域平均法实现点云数据的去噪,借助最小二乘法判断局部曲率特征对点云数据进行精简,并通过边界点识别算法对边界特征进行保护.最后通过实车试验对所提方法进行验证,并设计出反光镜滤除方案及曲线行驶矫正模型,实现对试验结果的进一步优化.试验结果表明:4种车型的示值误差均小于1%,重复性最大为0.48%,具有较高的准确度和较好的稳定性,满足国家标准要求;根据车辆三维轮廓重构模型,可对超限位置快速定位.     

点云三角化处理技术研究

点云的三角化处理是点云三维重构中必不可少的处理步骤,其处理效果直接决定了点云三维重构结果的好坏,而点云进行三角化时搜索半径r的参数设置决定了点云三角化的处理效果.针对该参数的取值及其对点云三角化结果的影响做了研究.首先对点云数据进行预处理,然后利用最小二乘法原理对点云进行平滑处理,最后将平滑处理后的点云利用贪婪三角化算法实现点云数据的三角网格化.结果表明,点云三角化处理技术在搜索半径r大于等于5倍采样间距(平均间距)时,能够快速准确地生成质量较好的点云三角模型.     

基于曲面重构中点模型的面元简化的研究

点云数据的曲面重构是逆向工程的关键技术。为了有效简化密集采样点模型,本文在分析现有重构方法局限性的基础上提出了一个曲面重建和简化的算法.在每个采样点附近重建一个函数曲面,根据给定误差得到置信邻域,重新计算函数曲面,得到更大的置信邻域,反复迭代,并在更大范围内逼近原模型的面元.采用面元简化方法对点模型进行简化,删除了相互重叠而形成的冗余面元,从空面元集开始,每次选出一个最佳面元添加到该集,直到该集完全覆盖原模型表面。     

激光扫描点云数据的NURBS曲面重构技术研究

利用激光扫描系统采集的点云数据具有在某一维上不变的特点,提出了基于NUBRS重构曲面的方法.在原始点云数据预处理上,采用删除非曲面上的点云数据、拼接、排序和点云数据切片等方法,利用最小二乘非均匀B样条法对切片点云数据进行光滑和必要的数据插补,并经二次采样后得到重构曲面的数据.以鼠标表面的重构过程说明了该方法的有效性和实用性.图4,参7.