NURBS曲面的参数化离散及其在数控加工干涉避免中的应用

复杂曲面加工中，如何快速、有效地筛选出特殊曲面点以进行刀具干涉判断是实现无干涉刀具路径生成的关键。通过推导有理Bezier曲面的参数离散算法并结合NURBS曲面可转化为有理Bezier曲面的性质，实现了NURBS曲面基于参数的离散。该离散结果保留了离散曲面点与曲面参数域的一一对应关系，通过切削点的参数信息可快速筛选出少量需进行干涉校验的离散曲面点，从而有效简化了刀具干涉检测计算。实例分析表明，该算法能在保证曲面离散精度的前提下提高无干涉刀具路径规划的效率。     

一种基于NURBS的曲面表达方法及其应用

提出了基于NURBS的改进表达方法来判断产品外型设计.该方法从相邻点入手,用差异矩阵来重组原始NURBS曲面中的数据点;用基准矩阵来表达产品的几何约束;用判断矩阵来判断外型是否符合设计要求.给出了应用该方法表达产品NURBS曲面的一般步骤及对曲面进行变形和判断,并将该方法应用到汽车前盖外型设计中.     

微铣削表面BEMD基准面的三维粗糙度参数研究

针对二维粗糙度评价微铣削表面不够合理、全面等问题,根据微铣削表面三维微观形貌结构特征,提出了一种基于二维经验模态分解算法(BEMD)的三维粗糙度参数体系。该体系采用BEMD算法获取三维粗糙度计算的评定基准面,通过数值模拟的微铣削表面选取适用于评价微铣削表面的三维粗糙度参数。研究结果表明,BEMD基准面能够作为三维粗糙度计算的基准面;与二维粗糙度相比,所选取的9个三维粗糙度参数能够更全面准确地反映微铣削表面的微观形貌特征。     

裁剪B样条曲面重建算法研究

提出了具有不规则边界的裁剪B样条曲面重建方法。采用基准平面对数据点进行参数化，并建立以B样条曲面控制顶点为未知量的超定方程组；提出了基于有效点判别条件的孔洞识别算法，通过对孔洞区域的控制顶点施加顶点形状保持约束,确保方程组最小二乘解的存在；基于误差控制重构B样条曲面整体覆盖数据区域，通过边界线提取或曲面求交剪裁来重构裁剪曲面的边界。该方法具有符合设计意图、曲面在孔洞区域具有良好的形状一致性、曲面重构精度高等特点。     

基于离散点截形螺旋面加工原理研究

提出了基于离散点的圆柱螺旋面成形刀具计算方法，分别建立了已知螺旋面工件截形离散点数据计算成形刀具廓型的数学模型及已知刀具截形离散点数据计算由其加工的螺旋面工件的数学模型。利用累积三次参数样条法计算螺旋面工件截形及成形刀具廓型各离散点的倾斜角。分析了成形刀具的计算误差，对成形刀具数据型值点以累积三次参数样条进行插值，用双圆弧样条拟合的方法进行光顺处理。实例证明，两模型是正确性的、可行的，能够满足离散点条件下螺旋面高效率、高精度的加工要求。     

一种基于离散数据的自由曲面建模方法

提出一种基于离散数据的自由曲面建模方法。该算法采用平行网格构造曲面,利用三次样条函数和参数样条对列表点进行行列两个方面的插补,采用局部回弹法进行曲线光顺,从而构造出适于数控加工的网格曲面,由于采用参数样条进行插补,可保证插值曲线通过所有型值点,曲线具有一、二阶导数连续的性质,可保证曲线的整体连续平滑。该方法的特点是方便了直角坐标下平行行切加工的数控编程。     

基于特征点的离散建模偏置技术研究

针对三角网格模型偏置过程中出现的自交和断裂等问题,提出了一种基于特征点的离散建模偏置方法。对网格模型顶点进行几何特征分类,并讨论了不同类型顶点的偏置规则。根据定义的顶点类型、法矢信息及给定距离,生成偏置点集。通过基于体素表示的条柄检验方法,滤除偏置点集中的内部点,实现自交处理。结果表明,生成的模型网格比较均匀,质量较高,在一定范围内能够满足偏置模型的自交处理要求。     

基于特征点的离散建模偏置技术研究

针对三角网格模型偏置过程中出现的自交和断裂等问题,提出了一种基于特征点的离散建模偏置方法。对网格模型顶点进行几何特征分类,并讨论了不同类型顶点的偏置规则。根据定义的顶点类型、法矢信息及给定距离,生成偏置点集。通过基于体素表示的条柄检验方法,滤除偏置点集中的内部点,实现自交处理。结果表明,生成的模型网格比较均匀,质量较高,在一定范围内能够满足偏置模型的自交处理要求。     

基于工件结构参数的超声频谱特征的构造及识别

阐述了超声信号数字频谱分析的原理和实施方法，通过信号采样、A／D转换、时频变换等可获得超声回波频谱特性参数。利用超声频谱分析法成功地实现了缺陷的分类，试验结果表明，超声频谱分析技术可提高检测结果的可靠性。     

基于测量点的草图平面与草图轮廓生成算法研究

提出了在 CATIA二次开发平台上 ,首先由测量点生成草图轮廓 ,再根据用户对设计意图的理解 ,按照正向设计的思路 ,反求结构件三维模型的思想。主要研究了基于测量点的草图平面的提取 ,草图平面上草图轮廓线生成的相关算法。并提出利用类似草图轮廓生成的算法 ,由测量点构造曲面上的若干截面线 ,并构造出曲面上的特征线 ,然后反求自由曲面模型的方法。     

基于特征点自动识别的B样条曲线逼近技术

提出一种实用的用三次B样条曲线逼近稠密且带噪声的二维断面数据点列的算法。剔除数据点列中的重合点并对其进行均匀弧长重采样处理后,利用相邻点拟合圆弧的方法来近似计算各数据点的离散曲率值,并根据相邻点之间的离散曲率符号变化情况及相近点之间的曲率值和曲率差分关系自动识别出断面数据中绝大多数的特征点(拐点、折痕点、曲率极值点)。构造插值于特征点的B样条曲线,并在逼近误差最大处插入新的插值点。重复这一过程,直到逼近误差小于预先给定值,从而得到最终插值点列并构造相应的B样条曲线。试验结果表明,所构造的曲线节点数目及其分布合理,能够很好地反映原始断面数据点列中的细小特征部分。该算法具有速度快、逼近精度高等特点,可广泛应用于二维断面数据的曲线重建。     

平面工件的识别与定位方法研究

视觉技术在工业生产中得到了越来越广泛的应用,对提高生产效率,达到生产智能化的目的起着至关重要的作用。以工业机器人实现工件分拣为背景,提出一种基于区域划分的平面工件识别与定位方法,该方法先利用LSD(Line Segment Detector)进行直线段的提取,然后将干扰的杂线段分类进行剔除,在保留的轮廓线段基础上进行直线段的连接和区域划分,最后利用各个区域的形状特征向量和模板的形状特征向量进行比对,以完成工件的识别和定位。实验结果表明,提出的算法能有效的识别和定位工件。