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。     

逆向工程中密集数据采样以及网格化技术

以激光-机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础,探讨了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;并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.通过实例验证了这种方法的可行性.     

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。     

叶片零件的逆向建模与偏差对比分析

通过对叶片自由曲面逆向建模特点与特征建模方法的研究,结合逆向设计软件Geomagic Design X,提出一种以特征点云提取曲面特征截面线的逆向建模方法。详细介绍了如何利用面片草图功能提取特征截面线,并利用提取的截面线实现零件的逆向建模。最后对所建模型进行了偏差对比分析,结果表明:该建模方法有效可行,可提高曲面的建模精度与光顺度,为复杂曲面类零件的逆向设计提供了一种新的建模方法。     

一种自由曲面点云边界的快速直接提取方法

点云边界不仅作为表达曲面的重要几何特征，而且作为求解曲面的定义域，对重建曲面模型的品质和精度起着重要的作用。本文以战斗机座舱盖玻璃罩外壳的点云数据为例论述了一种自由曲面点云数据的边界直接提取方法，该方法通过设定分隔截面和计算每个截面上边界点，然后连接各个边界点就得到曲面的边界。该方法不仅具有较高的运算效率，达到了系统的实时性要求，而且能够比较精确地表达曲面的边界特征。     

基于二次测量的曲面反求自适应采样方法研究

针对叶片CAD模型未知的情况,提出一种基于二次测量的曲面反求变弧长自适应采样方法。通过三坐标测量机测量反映叶片曲面形状的关键几何要素,重构曲面初始模型;基于初始模型获得的叶片曲率信息,确定采样方向和进给方向;基于变弧长自适应采样方法,使用三坐标测量机对叶片采样;基于获得的采样点坐标信息,反求出CAD模型。通过模拟仿真试验,在采样点数目能够准确反映曲面曲率的情况下,相对于采用等弧长、等弦弧比、等弦弧差自适应采样方法,采用变弧长自适应采样方法的曲面拟合精度明显提高。     

基于三坐标测量机的点云数据测量规划研究

应用三坐标测量机,通过对复杂自由曲面表面数据的测量,对点云数据测量规划进行了研究和探讨,总结出建立零件坐标系、曲面分块测量、孔槽特征填补测量、采样密度选择以及曲面边界测量等适用方法.     

基于超声测距的自由曲面数字化方法研究

对数学模型未知的自由曲面进行超声仿形测量时，必须事先估算各采样点的位置和法矢。针对此问题，提出了一种两次采样的数字化方法：首先采用双曲线外插方法对曲面进行特征线采样，生成初始曲面；然后采用B样条节点插入算法对初始曲面进行递归分割，生成基于给定采样精度的自适应采样路径。实例表明，该方法能较好地提高自由曲面超声测量的效率。     

未知自由曲面数字化自适应采样方法

为实现逆向工程中未知自由曲面高效、高精度的数字化测量,提出一种基于探路法的自适应采样方法。在接触式测头(Touch probe,TP)的两侧各安装一个点激光测头(Point laser probe,PLP),建立坐标转换模型将各个测头的测量值统一到基准坐标系下。逐行采样过程中,在测量方向上,PLP用于探路测量,系统实时地对探路测量数据进行处理并拟合成B样条曲线,根据拟合曲线的曲率特征为TP测量规划合理的测量路径,TP以探路结果为指导完成自适应采样。在测量截面进给方向上,通过截面间夹角分析,自适应地细分测量截面。仿真和试验结果表明,该方法能根据曲面特征合理地布置采样点,有效地提高未知自由曲面数字化采样的效率和精度,为逆向工程提供良好的采样数据。     

微型复杂曲面零件散乱点云特征点提取

基于特征线约束的曲面不仅比自由曲面表达的模型有更高的精度,而且能够捕捉到模型其他的几何关系。微型复杂曲面零件多由曲面构成,曲面曲率变化大,曲率估算难度大,是逆向工程的难点。以皮带头复杂曲面为例,对微型复杂曲面微分几何量的估算,特征点的提取进行了研究。通过改进的空间分块策略建立散乱点云的拓扑关系,采用多种曲面模型分别拟合采样点邻域的方法估算曲率,构造协方差矩阵计算特征值和点云法矢,对曲率和协方差矩阵的特征值设置交叉阈值提取特征点。将利用交叉阈值提取到的特征点与利用单一阈值提取的特征点进行对比,结果显示:交叉阈值提取特征点的方法能够较为准确、完整的提取特征点。     

基于离散曲率的自由曲面自适应测量技术

目前,三坐标测量机自由曲面自适应测量方法主要集中于扫描线上的点,这类方法主要研究如何使扫描线上的点分布合理,但对扫描线的分布研究较少。针对此种情况,提出一种基于离散曲率得而自由曲面自适应采样方法,采用该方法得到的采样点分布符合曲面形状,实现了自由曲面的自适应采样。相比于等距采样,该方法能够有效减少采样点的数目;相比于基于扫描线的自适应采样,该方法不需要考虑两条扫描线之间的距离,采样点分布更为合理。     

基于自适应采样的曲面加工误差 在机测量方法

基于模具在机测量的自适应采样结果,提出一种新的获取自由曲面加工误差的方法。该方法首先基于自适应采样获取加工曲面上少量测点的坐标数据,利用NURBS曲面重构来拟合加工曲面;然后基于广义牛顿法计算重构的实际曲面和理论曲面的法向距离,获得自由曲面的加工误差,并对实验加工的模具模型曲面的轮廓度误差进行分析。实验结果表明,基于自适应采样的加工曲面重构方法能够在机测量且有效地获得自由曲面加工误差。     

基于自适应测量和实时重构的自由曲面特征产品的逆向研究

为提高自由曲面测量速度和重构精度,基于三坐标测量机CMM,提出自适应测量的曲面重构方法。测量过程中,通过不断拟合样件上已测点,预算待测点及其测量矢量,指导CMM自动采集曲面上数据。由点云拟合自由曲面模型后,检验拟合模型上点与样件上相应点的误差;若误差偏大,则在测量点云中加入检测点后重新拟合曲面,进一步检测重拟合实体模型直至满足精度要求,得到精准数据点和精致的自由曲面模型。辅以计算机图形可视化实例验证本法,测量精度及其重构精度可达μ级,具有自由曲面特征的零部件整个逆向周期呈数量级下降,算法鲁棒性强。     

基于三坐标测量机双参数向自适应测量自由曲面

提出一种基于三坐标测量机的双参数向自适应测量自由曲面方法。CMM手动测量被测曲面边界点后,连接点生成可测区域,由可测区域自动拓扑生成几条均布初始扫描线以及每条扫描线的均匀初始点,对于U向的各条扫描线,CMM在自动测完初始点后,不断拟合已测点为B样条曲线,由曲线末端曲率自适应预测下一测点并指导CMM自动测量。测完初始扫描线后拟合已测点云为B样条曲面,由曲面V向边界最大曲率自适应确定下一扫描线位置,并进行该条扫描线U向自适应测量,重复这一过程直至曲面测量完毕。测点可随被测曲面自身曲率变化特性而疏密分布,曲率变化大的重要特征区域分布密集,曲率变化小的非重要区域分布稀疏,既保证了重要特征点不会遗漏又避免了数据冗余。理论曲线曲面自适应测量实验结果表明该方法测量精度可达微米级,实例零件应用验证了该方法的可行性。     

涡扇叶片在机测量自适应采样方法

涡扇叶片的加工和检测精度直接影响到涡扇的结构强度和气动性能。为提高叶片的在机测量精度和效率，提出一种基于弯矩理论的自适应曲面采样方法，以解决叶片曲面在前缘和后缘位置处曲率急剧变化以及轮廓面的全局采样问题。根据曲面的几何特征变化，自适应确定检测点的分布密度和数量。仿真和在机测量实验验证了该方法的有效性和可行性。通过与双向等参数法、改进的分区等参数法和Hammersley序列法的采样结果对比表明，基于弯矩理论的自适应采样方法实现了对采样点位置及数量的微细精准调整，采样误差小，重构表面精度高，满足在机测量对时间和精度的要求。     

基于三坐标测量机自适应测量的自由曲面逆向

自由曲面的精确测量和重构是决定具有自由曲面特征的零部件复现精度的重要因素,传统逆向中测量与重构是相互独立又不能有效评估的。为提高自由曲面测量速度和重构精度,基于三坐标测量机(Coordinate measuring machine,CMM),提出自适应测量的曲面重构方法。测量过程中,通过不断拟合样件上已测点,预算待测点及其测量矢量,指导CMM自动采集曲面上数据。由点云拟合自由曲面模型后,检验拟合模型上点与样件上相应点的误差;若误差偏大,则在测量点云中加入检测点后重新拟合曲面,进一步检测重拟合实体模型直至满足精度要求,得到精准数据点和精致的自由曲面模型。辅以计算机图形可视化实例验证本法,测量精度及其重构精度可达μm级,具有自由曲面特征的零部件整个逆向周期呈数量级下降,算法鲁棒性强。     

网格曲面数控加工编程分型线提取算法

针对复杂网格曲面分型线提取精度和效率不高的问题,根据非封闭自由曲面和封闭自由曲面的拓扑信息和几何特点,提出了2种基于投影方法的分型线提取算法. 对非封闭模型,首先将模型投影到平面并重新三角网格化,然后提取投影三角网格的边界,最后以平面三角网格的边界为检索信息在原始网格中检索得到自由曲面的分型线. 对封闭模型,根据模具分模的几何原理,提出通过建立封闭自由曲面凹模和凸模离散几何模型的方法提取封闭自由曲面的分型点,然后通过一环邻域点搜索法对分型点排序,得到分型线. 实验结果和数据分析表明,两种方法可以精确、高效地提取非封闭和封闭自由曲面的分型线,并可以确保分型点都是三角网格曲面的顶点.     

基于NURBS曲面重建的大型曲面结构制造偏差分析方法

火箭贮箱箱底为大型曲面结构，在环缝焊接时对箱底结构的形状精度具有极高的要求，因此需要对焊装完成后的箱底结构的形状偏差进行分析与评价。利用点云测量设备获得实际构件表面的三维点云，对原始点云数据进行预处理，之后提取截面点云数据，进而采用NURBS曲面对实际构件表面进行重建，最后通过计算理论模型上测试点集到重建曲面的最小距离对形状偏差进行表征与计算。利用本文方法对贮箱箱底结构模拟件进行了形状偏差分析，得到了箱底结构测试点集的偏差大小和空间分布规律，并验证文中所提方法的准确性。     

基于局部自适应鲁棒回归的点云消噪

针对传统点云消噪算法低频平滑与高频磨平之间的矛盾,提出基于局部自适应邻域鲁棒回归的点云消噪算法。提出采样点局部自适应邻域的概念,使采样点邻域的大小能够根据模型局部形状进行自适应调整,为点云模型的低频区域平滑和高频区域特征保持奠定基础;针对传统的最小二乘曲面拟合受旁值点影响大,采样点微分几何信息提取可靠性差的问题,提出对采样点局部自适应邻域进行鲁棒回归,以实现采样点微分几何信息的可靠提取;以采样点法向和最大最小曲率为基础,构造一种新的采样点特征测度函数。在对测度函数的特性进行研究的基础上,根据测度函数值将采样点划分为特征点、非特征点和过渡点,并利用特征测度函数进行有效子邻域识别,实现点云数据的低频平滑和高频保特征消噪;通过对比试验验证算法的有效性。     

复杂曲面的三坐标测量机采样参数选取

为了提高复杂曲面零件测量精度,研究三坐标测量机若干采样参数对复杂曲面离散数据法向偏差的影响。文章以采样间隔和测量直径两组采样参数为研究对象,先通过理论分析两组采样参数对复杂曲面测量精度的影响,然后通过实验方法研究两组采样参数对复杂曲面法向偏差的影响,最后对实验数据进行统计分析,得到复杂曲面法向偏差图。研究结果表明:采样间隔和测球直径越小,曲面法向偏差越大,越能够反映曲面实际轮廓,提高了测量精度,保证了测量结果的准确性。