逆向工程与曲面重构技术

重点分析逆向工程中常用的三种曲面重构方法,即B样条曲面、NURBS曲面及三角Bézier曲面的构造理论及方法,并介绍获得高质量重构曲面所必须的几项关键技术,即曲面点云数据的获取技术、测量数据的分割技术,曲面拟合及光顺技术。     

基于三角Bézier曲面片逼近的汽车覆盖件曲面重构

以非接触式三坐标激光测量仪所得到的实物曲面散乱数据点为基础,给出了一种用三角Bézier曲面片逼近法来重构曲面、重构汽车覆盖件曲面的方法.该方法对优化的三角网格模型进行逼近时,可以获得精度和光顺性都较好的重构曲面.     

基于三角Bézier曲面片逼近的汽车覆盖件曲面重构

以非接触式三坐标激光测量仪所得到的实物曲面散乱数据点为基础,给出了一种用三角Bézier曲面片逼近法来重构曲面、重构汽车覆盖件曲面的方法.该方法对优化的三角网格模型进行逼近时,可以获得精度和光顺性都较好的重构曲面.     

散乱三维测量数据构建三角形网格模型的研究

三角网格模型广泛应用于曲面重构、快速原型制造和三维真实感显示等领域.针对三维测量得到的无拓扑关系的散乱无序点集,提出了一种三角网格模型构建算法.首先进行点云粗分组,然后从最高点根据Delaunay划分原则,按照循环扩展的思路生成三角形网格.通过控制合适的三角形生长条件,有效避免了三角面片交叉错乱、退化、法向量不一致缺陷.应用实例表明,该算法能有效完成各类复杂型面三维测量数据的三角网格模型构建.     

陶瓷产品的数字化逆向设计研究及应用

针对陶瓷产品的复杂曲面形状,将逆向工程应用于陶瓷产品样件的设计,详细介绍了陶瓷产品的数据采集和曲面重构建模过程。首先将产品样件模型点云划分,根据划分后点云形状生成曲面片,并利用曲面片创建栅格,根据栅格来拟合NURBS曲面及产品CAD模型,通过运用逆向设计技术解决了传统手工制作陶瓷产品的精度不高、模具设计周期长的问题,为企业赢得了市场竞争力。     

一种自动的非封闭曲面三维重建方法

为了精确实现非封闭曲面的三维重建,提出一种基于曲面三角面片周长的阈值分割方法,首先计算泊松算法生成曲面的三角面片周长选取采样点,然后通过比较样本点与原始输入点之间的欧氏距离自动计算阈值对生成曲面进行分割.实验结果表明,该算法能准确有效地去除伪封闭曲面而不影响原生成曲面的精度,且算法复杂度低、时间效率高、鲁棒性强.     

基于隐式曲面的三角网格模型等距算法

针对三角网格模型，提出了一种基于隐式曲面的等距算法。该算法首先对三角网格模型进行拓扑重建，然后对顶点进行八叉树采样，由采样点及采样点的单位法矢点来构建隐式曲面，将隐式曲面等距，最后将原模型的顶点投影到等距曲面得到投影点，根据先前建立的拓扑关系，将投影点三角网格化得到等距后的三角网格模型。该算法在一定数值范围内避免了等距模型自交问题，而且等距模型三角网格均匀，质量高。     

基于逆向工程中三角网格上的NURBS曲面重构技术

曲面重构算法是实物逆向工程技术中的关键,此文在曲面重构上采用了基于三角网格基础上的NURBS曲面重构方法,此方法能很好的完成对于复杂曲面重构的要求。     

基于多信息体素空间划分的高效自由曲面分层算法

随着多自由度增材制造技术的发展,直接基于曲面的分层处理和路径规划方法被广泛研究。针对目前曲面分层算法通用性不强、效率低下等问题,提出基于多信息体素空间划分的高效鲁棒的自由曲面分层算法。通过将三角面片表面体素化,快速筛选出相交三角面片,算法时间复杂度由传统算法的平方复杂度降低为线性复杂度,解决了以往曲面分层算法难以处理大尺寸复杂模型的问题。根据三角网格邻接边的拓扑连续性避免同一轮廓环交点在不同求交条件下的重复计算,解决交点重复求交过程因为浮点数计算误差导致的点扩散问题,获取正确曲面轮廓交线环。最后对交线环内部的曲面进行三角剖分,获取曲面内部信息,得到曲面分层结果。测试了不同模型的圆柱面、球面、自由曲面等类型的曲面分层处理以及算法运行时间,验证了本算法的高效性和正确性。在6轴KUKA机器人和2轴变位机组合装备上对螺旋桨模型进行加工试验,证明了本算法的实用性。     

基于Imageware和UG的蜗轮逆向工程曲面重构方法研究

对曲面重构的方法进行研究,实现单件蜗轮三维模型的快速重构。采用非接触式三维扫描仪获得点云数据,使用逆向工程软件Imageware对点云数据进行预处理和曲面重构,主要讨论曲线重构曲面和点云直接拟合曲面的两种方法,并对两种方法得到的曲面进行拟合精度和光顺性的对比分析,在UG中完成蜗轮三维模型的基准坐标系对齐和后续实体的建模操作。结果显示,曲线重构曲面的方法更能满足蜗轮齿面的精度和光顺性要求。采用这种方法可以快速实现蜗轮三维模型的精准重构,为蜗轮单件、小批量的快速再制造提供了CAD模型。     

曲面重构中测量点云精简方法的研究

反向工程研究中，根据三维测量数据进行曲面重构是其关键技术之一。介绍了曲面曲率的基本理论，根据曲率精简点云的方法及曲率估算的方法，并结合实际对根据曲率精简测量点云数据的方法进行了改进，着重研究了邻域搜索、曲率估算、曲率精简原则等，在保证测量精度的前提下，在提高曲面重构的计算效率、减少存储空间等方面取得了较好的效果。     

三维散乱点云的分割与几何形体重构

研究了由三维点云重构几何形体模型的方法与步骤。提出了点云分割的2种交互方法——基于特征识剐的分割和投影裁剪分割。给出了表面数据点群的边界搜索算法和表面求交算法，实现了一种从三维点云到几何形体的分割与重构方法。     

稀疏点云的曲面重构

为研究曲面重构中的一类特殊数据,针对稀疏点云提出了一种高效、简单、实用的曲面重构方法。首先分析稀疏点云自身特点,按特征进行预处理与分块。然后依次拟合曲线,通过参数化优化与调整,得到适合造型的曲线,并且引入迭代、渐进的思想来弥补部分数据的缺失。最后利用两种典型重构方法分别对不同分块数据进行曲面重构。实例表明,该方法解决了稀疏点云的曲面重构过程中由于点云信息量少造成的重构困难。     

以Pro/E和MasterCAM为基的鞋楦反求与仿真加工

运用Pro/E逆向技术,对鞋楦原始点云进行处理,并运用小平面建模和重新造型的方法重构鞋楦曲面,完成鞋楦实体模型的构建,然后将实体模型导入MasterCAM软件仿真加工。由于鞋楦为不规则的回转体,故采用四轴加工方法,完成鞋楦的仿真。所做的反求为鞋楦数据的保存和网络化制造提供了支持,同时仿真加工验证了鞋楦模型实际加工的可行性。     

稀疏点云的曲面重构

为研究曲面重构中的一类特殊数据,针对稀疏点云提出了一种高效、简单、实用的曲面重构方法。首先分析稀疏点云自身特点,按特征进行预处理与分块。然后依次拟合曲线,通过参数化优化与调整,得到适合造型的曲线,并且引入迭代、渐进的思想来弥补部分数据的缺失。最后利用两种典型重构方法分别对不同分块数据进行曲面重构。实例表明,该方法解决了稀疏点云的曲面重构过程中由于点云信息量少造成的重构困难。     

逆向工程中的数据精简研究

逆向工程中,数据精简技术是进行曲面重构的重要内容。介绍了曲面曲率的基本理论,根据曲率精简点云的方法,并结合实际对根据曲率精简点云数据的方法进行改进,着重研究了邻域搜索、曲率计算、曲率精简原则等内容,在保证测量精度的前提下,时提高曲面重构的计算效率、减少存储空间等有较好的效果。     

Complete 3D surface reconstruction from unstructured point cloud

In this study, a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out. Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.     

自由曲面测量点云数据的建模方法研究

本文提出了一种散乱点云数据的建模新方法。通过对点云数据进行空间三维划分，实现了边界信息的高效提取。采用局部曲面拟合方式得到位于截平面上的有序数据，使得无序的散乱数据形成了有序的阵列数据，实现了NURBS曲面的精确拟合。实验证明，该方法非常适合卷曲类模型的自由曲面重构，在某零件的测量、建模和加工中已经得到了实际应用。     

应用广义回归神经网络重建点云曲面

针对现有曲面重建神经网络算法误差大的缺点,并根据广义回归神经网络解决函数逼近问题的特点,提出了一种针对点云曲面重构的广义回归神经网络,并编制Matlab程序对点云曲面做了仿真试验；仿真结果表明：该模型逼近曲面误差精度达到网络设计要求的10~(-4)mm,网络学习速度快,重建曲面光顺．     

Rapid surface reconstruction from a point cloud using the least-squares projection

A new approach for the rapid and robust surface reconstruction from a point cloud is presented based on the distance field and the least-squares projection (LSP) algorithm. This novel approach works directly on the point cloud without any explicit or implicit surface reconstruction procedure. First, a coarse base polygonal model was created directly from the distance field for the given point cloud through the iso-surface extraction. After acquiring a rough base polygonal model, we obtain a quality polygonal model through the iterative refinement and least-squares projection which projects current working polygonal model onto the point cloud in a least-squares sense. The main contribution of this work is the robust and fast surface reconstruction from randomly scattered 3D points only without any further information. We demonstrate the validity and efficiency of this new approach through a number of application examples.