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逆向工程技術的數據處理與重建技術

時間:2012-10-26 11:39:51來源:精易迅科技瀏覽次數:4205

    數據處理是逆向工程的一項重要的技術環節,它決定了後續CAD模型重建過程能否方便、準確地進行。根據測量點的數量,測量數據可以分為一般數據點和海量數據點;根據測量數據的規整性,測量數據又可以分為散亂數據點和規矩數據點;不同的測量係統所得到的測量數據的格式是不一致的,且幾乎所有的測量方式和測量係統都不可避免地存在誤差。因此,在利用測量數據進行CAD重建前必須對測量數據進行處理。數據處理工作主要包括:數據格式的轉化、多視點雲的拚合、點雲過濾、數據精簡和點雲分塊等。 
    每個CAD/CAM係統都有自己的數據格式,目前流行的CAD/CAM軟件的產品數據結構和格式各不相同,不僅影響了設計和製造之間的數據傳輸和程序銜接,而且直接影響了CMM與CAD/CAM係統的數據通訊。目前通行的辦法是利用幾種主要的數據交換標準(IGES、STEP、AutoCAD的DXF等)來實現數據通訊。 
    在逆向工程實際的過程中,由於坐標測量都有自己的測量範圍,因此無論我們采用什麼測量方法,都很難在同一坐標係下將產品的幾何數據一次完全測出。產品的數字化不能在同一坐標係下完成,而在模型重建的時候又必須將這些不同坐標下的數據統一到一個坐標係裏,這個數據處理過程就是多視數據定位對齊(多視點雲的拚合)。多視數據的對齊主要可以分為兩種:通過專用的測量軟件裝置實現測量數據的直接對齊;事後數據處理對齊。采用事後數據處理對齊又可以分為:對數據的直接對齊和基於圖形的對齊。對數據的直接對齊研究研究中,出現了多種算法,如ICP算法;四元數法;SVD法;基於三個基準點的對齊方法等。 
    數據平滑的目的是消除測量數據的噪聲,以得到精確的數據和好的特征提取效果。目前通常是采用標準高斯、平均或中值濾波算法。其中高斯濾波能較好地保持原數據的形貌,中值濾波消除數據毛刺的效果較好。因此在選用時應該根據數據質量和建模方法靈活選擇濾波算法。 
    運用點雲數據進行造型處理的過程中,由於海量數據點的存在,使存儲和處理這些點雲數據成了不可突破的瓶頸。實際上並不是所有的數據點都對模型的重建起作用,因此,可以在保證一定的精度的前提下減少數據量,對點雲數據進行精簡。目前采用的方法有:利用均勻網格減少數據的方法;利用減少多變形三角形達到減少數據點的方法;利用誤差帶減少多麵體數據點的方法。 
    數據分割是根據組成實物外形曲麵的子曲麵的類型,將屬於同一曲麵類型的數據成組,劃分為不同的數據域,為後續的模型重建提供方便。數據分割方法可以分為基於測量的分割和自動分割兩種方法。目前的分割方法有:基於參數二次曲麵逼近的數據分割方法;散亂數據點的自動分割方法;基於CT技術的數據分割方法。 
    逆向模型重建技術 
    在整個逆向工程中,產品的三位幾何模型CAD重建是最關鍵、最複雜的環節。因為隻有獲得了產品的CAD模型我們才能夠在此基礎上進行後續產品的加工製造、快速成型製造、虛擬仿真製造和進行產品的再設計等。在進行模型重建之前,設計者不僅需要了解產品的幾何特征和數據的特點等前期信息,而且需要了解結構分析、加工製作模具、快速成型等後續應用問題。目前使用的造型方法主要有: 
    (1)曲線擬合造型
    用一個多項式的函數通過插值去逼近原始的數據,最終得到足夠光滑的曲麵。曲線是構成曲麵的基礎,在逆向工程中常用的模型重建方法為,首先將數據點通過插值或逼近擬合成樣條曲線,然後采用造型軟件完成曲麵片的重構造型。優點是原理比較簡單,隻要多項式的次數足夠高就可以得到滿意的曲麵,但也容易造成計算的不穩定,同時邊界的處理能力也比較差,一般用於擬合比較簡單的曲麵。 
    (2)曲麵片直接擬合造型
    該方法直接對測量數據點進行曲麵片擬合,獲得曲麵片經過過渡、混合、連接形成最終的曲麵模型。曲麵擬合造型既可以處理有序點,也可以處理散亂數據點。算法有:基於有序點的B樣條曲麵插值;B樣條曲麵插值;對任意測量點的B樣條曲麵逼近。 
    (3)點數據網格化
    網格化實體模型通常是將數據點連接成三角麵片,形成多麵體實體模型。目前已經形成兩種簡化方法:基於給定數據點在保證初始幾何形狀的基礎上,反複排除節點和麵片,構建新的三角形,最終達到指定的節點數;尋找具有最小的節點和麵片的最小多麵體。 
    展望 
    逆向工程的研究已經日益引人注目,在數據處理、曲麵片擬合、幾何特征識別、商用專業軟件和坐標測量機的研究開發上已經取得了很大的成績。但是在實際應用當中,整個過程仍需要大量的人機交互工作,操作者的經驗和素質直接影響著產品的質量,自動重建曲麵的光順性難以保證,下麵一些關鍵技術將是逆向工程主要發展方麵: 
    (1)數據測量方麵:發展麵向逆向工程的專用測量設備,能夠高速、高精度的實現產品幾何形狀的三維數字化,並能進行自動測量和規劃路徑; 
    (2)數據的頂處理方麵:針對不同種類的測量數據,開發研究一種通用的數據處理軟件,完善改進目前的數據處理算法; 
    (3)曲麵擬合:能夠控製曲麵的光順性和能夠進行光滑拚接; 
    (4)集成技術:發展包括測量技術、模型重建技術、基於網絡的協同設計和數字化製造技術等的逆向工程技術。


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