反求工程中基于边界扩展的三角网格构造

针对非接触式方式测量的大规模散乱点云数据建模，提出一种三角剖分算法，该算法适用于多张自由曲面片构成的曲面物体，尤其适用于含内孔的曲面对象。算法过程包括两个阶段：第一阶段，采用一种空间栅格装点法来进行初始点云数据精简，精简比率通过栅格小正方体单元尺寸控制；第二阶段，构造种子三角形，通过连接已剖分网格区域的边界边与最优扩展点采形成三角网格，从而向外延展，也可以时一个带有内孔的复杂自由曲面直接进行三角剖分，无需人工分区。实验结果表明该算法可以快速、有效地从三维数据点云建立几何模型。     

基于特征的复杂曲面反求建模技术研究

几何建模技术是先进制造技术的基础,反求工程是建立产品几何模型的重要手段,复杂曲面几何模型的重建是反求工程研究的重点内容。系统研究了基于实物的复杂曲面几何形状反求建模技术。提出了一种基于特征的复杂曲面几何建模方法,它包括四个主要步骤：首先,对数字化数据进行必要的处理,并建立数字化点之间的拓扑关系;然后,利用这些拓扑关系,提取曲面的几何特征,并依据这些特征对复杂曲面进行分块处理;接着,对每块进行基于特征的曲面构造和数据压缩;最后,将各块拼接形成整体光滑的曲面。     

基于特征线的复杂曲面反求工程中的CAD建模技术

三维轮廓测量技术是实现反求工程的重要手段 ,复杂曲面建模技术是反求工程研究的重点内容。研究了激光线扫描测量原理以及“点云”数据类型。针对栅格点数据 ,提出了一种快速有效的复杂曲面建模技术 ,并以实例说明“点云”数据平滑处理、特征线提取、曲面分块及曲面构造过程     

复杂曲面零件在机测量数据高效提取方法

针对复杂曲面零件"在机测量-数据处理-数控加工"一体化制造中海量密集点云数据的实时处理、存储与传输难题,以实现预设精度下数据高效精简为目标,提出了一种基于空间样条渐进细分法则的复杂曲面零件在机测量数据提取方法。该方法利用双三次空间样条对初始提取点集进行插值并求解偏差,在最大偏差处插入原始采样点以实现渐进细分,直至数据提取精度满足预设值。实验结果表明该方法较现有的弦高差方法具有更好的数据精简性能及误差分布光顺性。     

复杂曲面加工工业机器人轨迹生成算法

提出了一种面向复杂曲面加工的工业机器人轨迹生成算法。该算法可用在工业机器人离线编程系统中;通过CAD/CAM技术完成复杂曲面的建模,并提取其STL文件格式数据;根据三角面片各点坐标在切片方向上投影的最大和最小值反求与此三角面片相交的切平面,并对三角面片分组,然后推导出三角面片边上相邻交点的增量公式,最后通过机器人编程得到复杂曲面的加工运动轨迹。仿真结果表明,该算法稳定可靠,而且可以生成任意复杂曲面的加工运动轨迹。     

基于UG二次开发的点云数据曲面建模

点云数据的曲面建模是反求建模的核心技术之一。针对三坐标测量的点云数据,利用VC强大的数据处理能力和UG出色的曲面造型功能,开发了基于UG/Open API的曲面造型插件。该插件集中了数据预处理功能和曲线曲面建模功能,数据预处理主要包括噪声处理、曲面扩展及数据平滑。经验证,该方法建模速度快、精度高、适应性好。     

基于UG二次开发的点云数据曲面建模

点云数据的曲面建模是反求建模的核心技术之一。针对三坐标测量的点云数据,利用VC强大的数据处理能力和UG出色的曲面造型功能,开发了基于UG／OpenAPI的曲面造型插件。该插件集中了数据预处理功能和曲线曲面建模功能,数据预处理主要包括噪声处理、曲面扩展及数据平滑。经验证,该方法建模速度快、精度高、适应性好。     

基于截面测量数据的大型卷曲复杂曲面的B样条精确建模方法

针对高性能航空透明件等大型卷曲曲面逆向工程测量的便利性、建模效率与精度的需要,提出了一类大型卷曲复杂曲面的B样条精确建模方法。首先利用高精度激光跟踪仪得到卷曲模型的系列截面数据,采用迭代算法计算出用于数据参数化的点集回转轴线,实现了各截面数据的序化;其次,为保证模型边界的准确性和样条曲面等参数线不发生扭曲,提出了点集的边界延拓方法,形成了双向有序的建模数据。最后,为提高样条曲面的控制点阵列和满足下游加工操作的需要,提出了采用截面扫略技术实现该类大型复杂曲面的单张曲面建模。实例验证了该方法的有效性和可行性。     

数字化技术在空间模具曲面中的应用

实物零件的数字化是通过特定的测量设备和测量方法获取零件表面离散点的几何坐标数据。因而,如何高效、高精度的实现样件表面的数据采集,一直是逆向工程的主要研究内容之一。以偏转线圈为例,运用三坐标测量机对偏转线圈曲面进行测量;然后对测量数据进行处理,数据处理包括噪声处理、点云数据重采样、基于点云的特征提取和边界曲线的建立。在数据处理的基础上,采用Image-ware软件的Fit w/Cloud and Curve来生成曲面,完成曲面重构;最后通过数控加工完成模具的加工模拟,从而实现数字化技术在空间模具曲面中的应用。     

基于UG的逆向CAD的应用

逆向工程技术是进行产品设计、产品快速开发和创新的先进制造技术,它可以实现很多传统设计不能完成的复杂曲面CAD三维建模任务.在研究点云数据处理、特征分类和识别、曲线和曲面重构等逆向工程的关键技术的基础上,基于UG二次开发实现对点云数据特征的提取功能.     

Closed surface modeling with helical line measurement data

Models for surface modeling of free-form surface and massive data points are becoming an important feature in commercial computer aided design/computer-aided manufacturing software. However, there are many problems to be solved in this area, especially for closed free-form surface modeling. This article presents an effective method for cloud data closed surface modeling from asynchronous profile modeling measurement. It includes three steps: first, the cloud data are preprocessed for smoothing; second, a helical line is segmented to form triangle meshes; and third, Bezier surface patches are created over a triangle mesh and trimmed to shape on an entire surface. In the end, an illustrative example of shoe last surface modeling is given to show the availability of this method. __________ Translated from Journal of Machine Design and Research, 2006, 22(3): 60–63 [译自: 机械设计与研究]     

Triangular mesh generation employing a boundary expansion technique

This paper presents a triangulation method for modelling very large sets of cloud data. The three-dimensional (3D) data sets are produced by a machine vision system and/or coordinate measuring machine (CMM). The algorithm is suitable for processing the data collected from objects composed of free form surface patches especially with interior holes. This is accomplished from the 3D data sets in two steps. Firstly, the original cloud data is reduced into a simplified data set employing a data reduction technique (voxel binning method), in which the error between the cloud data and the meshed surface is used to control the data reduction. Secondly, the triangulation process starts with a randomly selected seed triangle. The triangular mesh extends outward by continuously linking suitable external points to it along the boundary edges of the meshed area. A complex free form surface with interior holes can be triangulated in one computing session without manually dividing it into several simple patches. The error-based data reduction parameters are extracted from the cloud data set, by a series of local surface patches, and the required spatial error between the final triangulation and the cloud data. Experimental results are given to illustrate the efficacy of the technique for rapidly constructing a geometric model from 3D digitised cloud data.     

反求工程中基于点云数据集的CAD建模研究

提出了一种新的基于神经网络的点云数据重构CAD光顺造型的新算法。首先对点云数据平滑处理;然后进行特征线提取,并以特征线为基础对曲面进行分割。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点／曲面的控制网格,通过神经网络的权值约束实现曲线段／曲面片之间的光滑拼接。同时对恢复的隐式表面的初始逼近网格自适应性优化。实验效果表明,该方法能够得到精确的逼近结果,同时能满足反求工程的实时需求.     

整体叶轮自由曲面造型的研究

介绍了自由曲面造型的基本理论,在UG环境下根据叶片边缘初始数据点,按照相应尺寸要求,做出叶片上下截面,在此基础上采用对截面按照叶片边缘曲线方向进行扫描形成叶片实体的方法。     

激光-机器视觉测量系统的数据采样及网格化

以激光-机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础,探讨基于给定精度的曲面密集散乱数据点群的数据压缩以及几何建模方法。其中,根据激光测量方式和三维点群分布的特点,提出一种在给定采样精度基于曲率的曲面自适应采样的方法;通过激光扫描曲线间的采样点匹配为进一步数据压缩提供依据;并由度量曲面的初步网格点阵对测量点逼近程度好坏来进一步完成对曲面模型的修正。通过实例验证这种方法的可行性。     

3~(1/2)互细分曲面的误差分析

针对细分控制网格与细分极限曲面的逼近度这一问题,基于细分控制网格的拓扑结构和细分模式的几何规则,提出一种3~(1/2)细分曲面的误差估计方法并给出一个误差估计公式。利用该公式,根据给定的精度,可事先知道细分之后控制网格满足该精度的最少细分次数而不需要实际对一个模型细分。结合该误差估计方法,给出一种3~(1/2)细分曲面数控加工刀具轨迹生成方法和一种用于直接在STL文件基础上提高精度的方法。试验结果表明这种误差估计方法的有效性。     

基于交互的B样条曲面重建与误差计算

基于三角网格模型的B样条曲面重建技术得到深入发展,计算与显示重建后的B样条曲面与原始测量三角网格之间的误差对分析曲面重建品质有重要作用。一种较为实用的B样条曲面重建方法是对三角网格模型进行四边界区域划分后进行栅格式采样,再根据采样点进行B样条曲面拟合。针对这种重建方法,研究了一种建立三角网格顶点与四边界区域对应关系的算法,再用离散的方法计算点到对应曲面的距离误差,最后用线性插值方法实现误差彩色．云图的显示。     

复杂曲面CAD重构设计中的一种关键技术

分析了复杂曲面CAD重构设计中的基本流程,重点介绍了重构设计中涉及的几个关键技术。首先,介绍一种基于Bezier曲线曲面造型原理的复杂曲面重构方法。该方法用三角网格对将离散点云进行拓扑划分,将一个复杂的零件曲面划分为多个小曲面;然后采用轨迹线生成技术重构复杂曲面中的特征线,采用网格优化技术提高重构效率;最后,采用曲面光顺技术,使重构后的曲面达到应用需求。