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。     

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。     

基于自由曲面点云的RPM自适应分层研究

针对由激光三维扫描设备获取的点云数据及其后续RPM操作,提出基于栅带的自由曲面点云自适应分层方法.以栅带为基元,将点云投影栅带化,从中获取特征点集,结合相邻栅带距离最小值点找寻构建层间轮廓.定义投影点云栅带面积比为表面误差,建立其与堆层厚度的关系,通过表面误差逼近定值最终确定堆层厚度.经实例验证,此方法得到的分层模型充分满足RPM的要求.     

自由曲面自适应采样测量方法的研究现状

介绍了自适应采样测量方法的原理,分别对CAD模型己知与未知时自由曲面测量的国内外研究现状进行了综合评述,并展望了今后的研究方向。     

三维点云预采样的曲面自适应布点策略及应用

针对现有的自适应布点策略大多无法在三维模型未知的前提下进行智能布点的问题,将点云信息、颜色信息与接触式测量进行结合,提出一种三维点云预采样的曲面自适应布点策略。通过预处理后的深度点云与HSV颜色空间下分割后的点集,获取待测曲面的显著性点云。提出一种改进的欧式分割算法将显著性点云分割为数个点云簇。根据均值漂移算法,以质心Voronoi结构的成本函数作为均值漂移算法的权函数,在各点云簇中迭代计算出最佳采样点的具体位置。通过实验对比该布点策略与均匀采样、随机采样、自适应采样的采样精度和采样效率。结果表明三维点云预采样的曲面自适应布点策略能够在保证测量精度的前提下提高采样效率,相较常规自适应采样的采样计算时间时间缩短了60%。     

自由曲面的一种三维重建方法

提出了一种基于加权双向递推模型的自由曲面三维重建方法。根据这一方法，可由已采集到的自由曲面上一定数量的任意分布型值点来重建出自由曲面。     

一种基于曲线拟合与采样的点云数据压缩方法

在反求工程中,从样件表面采集得到的通常是数量非常庞大的点云数据,严重影响了曲面重建算法的效率;另外,基于四边域曲面的重建算法通常要求型值点数据呈拓扑矩形排列,而采样得到的散乱点云通常不满足这一拓扑要求。文中提出了一种新的数据压缩技术路线,用于把海量散乱点云数据合理地压缩到四边域曲面重建所要求的数据量和拓扑形式。该方法的核心是B样条曲线的拟合和采样。为使采样点更好地反映原始模型的外形特征,给出了一种基于曲率的自由曲线自适应采样算法。应用实例表明本文提出的方法达到了预期的效果。     

基于CMM自由曲面自适应测量及实时重构技术研究

逆向工程研究的重点是提高测量的速度和重构的精度。对自由曲面的测量提出应用接触式三坐标测量机进行自适应测量的实时重构方法。该方法通过不断的对已测曲面点的拟合来预测待测点的坐标和测量矢量,从而可以指导三坐标测量机自动完成整个曲面的测量,并借助非均匀B-spline拟合自由曲面模型,在线评价重构模型误差,直至误差大小满足精度阀值。实例验证表明,该方法可以有效地提高自有曲面逆向重构精度,整个逆向周期大大减少,精度较好。因此,所提出的算法可有效地提高自由曲面工件逆向重构精度,缩短逆向周期。     

自由曲面CAD模型点云数据生成方法研究

在三维测量点云数据与CAD模型配准过程中,设计了两种自由曲面CAD模型点云数据生成方法:等参数采样离散法和基于曲率的采样离散法。应用两种方法评价离散化结果:首先将点云数据进行曲面重构,并与原曲面比对;然后与三维测量点云数据进行配准,得到等参数离散间隔及基于曲率的离散密度对重构和配准误差的影响。实验表明:等参数方法和基于曲率的方法,当点云数据密度达到一定值时均对重构和配准没有影响;在同样点云数据的情况下,基于曲率的离散化方法精度高于等参数方法;但在最大重构误差一致时,基于曲率的方法需要的点云数据远小于等参数化方法所需要的。     

一种曲面特征保持的航空叶片点云精简方法

针对现有点云精简方法在航空薄壁叶片叶缘高曲率特征区域及点云稀疏区域存在取样不足的问题,提出了一种基于重聚类策略的精简方法。通过移动最小二乘法定义点--曲面距离函数,区分高低曲率特征,建立了原始点云和精简点云之间的距离关系,在高曲率区域重聚类,实现叶缘高曲率特征保持;并在重聚类时判断点云疏密程度,对稀疏区域进行重聚类。航空叶片、铸造模具等典型复杂曲面测量点云的精简过程中,该方法相比于均匀采样法、层次聚类法,在高曲率区域可保持较高的几何精度。     

一种用人工神经网络重建自由曲面的方法

提出一种神经网络方法,用于逆工程中自由曲面的重建。讨论了网络结构、修改的ＢＰ学习算法,并给出了网络重建的一个ＮＵＲＢＳ曲面的精度。结果表明该方法可以用来重建已有曲面的数学模型,进而淫于加工这些曲面。     

基于实物的一种自由曲面逆向工程方法

提出一种基于实物的自由曲面逆向工程方法,利用投影栅相位法和ObjectARX开发工具,可在AutoCAD环境下自动建立三维曲面模型,方便地实现自由曲面的反求,并可直接实现与其他CAD软件的数据交换.     

面向云制造的订单资源分配方法

云制造(CMfg)是一种面向服务的高级制造模式,资源分配被认为是实施CMfg的关键技术。从云制造的角度对产品订单资源分配进行了研究。考虑到产品需求的多样性和生产能力的差异,构建了订单资源分配模型,并考虑了包括订单、产能以及开始时间在内的约束条件。然后,设计了一种改进的多层编码遗传算法(I-GAMc),提出了一种基于有序和有序的两层非负整数编码方法,在选择操作中引入了个体集中度,并对部分集中采用映射交叉(PMX)可以避免出现非法染色体。最后,通过案例研究验证了所提方法的有效性和优越性。     

一种自由曲面抛光机器人轨迹规划方法

针对机器人抛光自由曲面轨迹规划困难,抛光精度不高等问题,提出了一种机器人抛光轨迹规划方法。该方法在UG软件环境下完成对自由曲面的建模,借鉴铣削加工中刀轨生成方法并结合抛光工艺特点,利用等残余高度算法生成抛光轨迹,在此基础上,提出了改进的Douglas-Peucker算法,该算法用于对抛光刀触点的提取,能够将弓高误差控制在给定的范围内,提高抛光精度,最后根据连续抛光刀位点数据求解出机器人各关节转角。实例表明,该抛光轨迹规划方法精度高,可解决自由曲面抛光轨迹规划问题。     

采用截面特征点云的NURBS自由曲面构建

结合NURBS曲面的构建理论,以工程软件UG为平台,探讨了基于截面特征点云的NURBS自由曲面构建的工程实现方法.实现了由截面特征点云进行NURBS曲线拟合,再由拟合曲线进行自由曲面的构建过程,并从曲面的表面状态与误差两个方面对构建的自由曲面进行评估.实践表明:采用该方法构建的自由曲面能保证NURBS曲面拟合质量,且精度高,能有效地反映实物原型.     

一种基于体素网格的三维点云均匀降采样方法

降采样是三维点云预处理过程中的重要环节,体素网格法是一种被广泛使用的降采样方法。针对体素网格降采样方法存在着采样点分布不均匀的问题,提出了一种新的体素网格降采样方法。首先对点云建立轴向包围盒,然后以某一个等分距离对包围盒沿x,y,z轴三个方向的边进行等分,使得每一个体素近似为一个正方体,然后计算每一个体素内所有点的重心,并将其作为该体素的采样值。实验结果表明,当点云包围盒在x,y,z轴三个方向的边长相差非常悬殊时,该方法比传统的体素网格法获取的点云分布更均匀,而且该方法的计算效率比传统的体素网格法更高。     

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。     

基于实时重构的自由曲面自适应布点方法

针对现有的自适应算法计算量庞大、在工程中可应用性不强的缺陷,提出在等距法布点的基础上,对测量点进行实时重构来指导三坐标测量机根据曲面本身特性自动增加测量点的方法。测量过程中,当通过拟合五次B样条曲线、三次B样条曲面判断现有测量点不满足精度时,利用两侧测量点的曲率半径,计算出需增加测量点的准确位置,重新拟合包含新检测点的检测样本,直到满足精度要求。以曲面样件为例,辅以计算机图形可视化验证该算法,实验结果表明该方法测量精度及重构精度均可满足数字化检测要求,且在工程应用中相比曲率自适应算法其计算量大幅下降,有效提高了曲面检测效率。     

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。     

一种点云数据的区域分割方法

在曲面重构中,由于激光法测量的数据密度比较大．而实际的曲面模型往往含有多个曲面几何特征,也即是由多张曲面组成的,如果利用“点云”数据直接进行拟合,则造成曲面模型的数学表示和拟合算法处理的难度加大,甚至无法用较简单的数学表达式描述曲面模型。提出了一种基于数据点曲率变化区域分割方法,该算法原理简单、易于理解和编程。详细地描述了该算法的基本原理和处理过程。