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。     

点云部分缺失条件下边界曲面直接拟合技术

针对零件数据采集过程中可能出现的测量数据边界不完整的情况,提出一种点云部分缺失条件下边界曲面的直接拟合算法。对于两种不同的边界曲面类型,选择相应的方法自动构造贴近点云的基面;对点云中的点进行基面投影参数化的同时,运用改进的病态指标准则确定基面的病态控制顶点;在曲面拟合过程中,通过对病态控制顶点的抑制和加入离散边界约束条件,使得拟合得到的边界曲面在逼近点云的同时保持了良好的曲面内部品质,且和周围曲面之间达到近似G1连续。工程应用实例验证了提出算法的有效性及实际应用价值。     

基于局部基面参数化的点云数据边界自动提取

提出了一种反求工程中基于局部基面参数化方法的点云数据边界特征的自动提取方法。首先选择合适的局部基面 ,然后用点云垂直投影于局部基面投影点的参数化代替空间点的参数化 ,二次参数曲面逼近点云 ,再利用曲面的微分特性估计点云数据的曲率值 ,求出曲率极值点 ,从中提取边界点。通过这些边界点可以进一步拟合边界曲线 ,达到对点云数据进行自动分片的目的。该方法具有较强的可操作性和实用性 ,对于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意义     

利用噪声特点与曲面拟合的点云去噪及光顺算法研究

逆向工程中,随着三维扫描测量技术的迅速发展以及基于海量采样点云数据的高精度模型的产生,使得快速有效地处理点云这一技术显得更加重要.点云的去噪和光顺是法矢估计、曲率计算及曲面重建等后续处理工作的重要基础,依据散乱数据点云中的噪声点的特点,对其进行分类,并提出一种新的基于曲面拟合及噪声特点分步去噪的方法.     

基于逆向工程的汽车覆盖件曲面重构技术研究

针对汽车覆盖件复杂曲面重构效率低和精度光顺度低等问题,提出基于逆向工程的多种曲面重构技术相结合的方法。通过多种测量技术采集多组点云数据,采用除噪、平滑等技术进行点云预处理,将多组点云数据统一到同一坐标系下,并通过研究Bezier理论和NURBS理论的优缺点,采用多种重构技术相结合的方法达到快速曲面重构的目的。采用该方法进行了汽车覆盖件车门内板的重构,结果表明该方法能够方便快捷地达到复杂曲面重构的精度和光顺度要求,具有较好的实用性。     

曲面修改在逆向工程中的应用研究

针对汽车A—class特征曲线高精度、高光顺性的基本要求,提出了基于控制顶点规范的Bezier曲面迭代微调方法,用曲面反算变换为NURBS曲面,经过基于最小弯曲能曲面修改以后,对进行外形优化。该法核心是控制顶点的微调计算和基于最小弯曲能曲面修改,实现对空间型值点的光顺拟合,实现迭代拟合过程的快速收敛,同时实现了曲面微调和曲面修改的自动化,使基于逆向工程得到的复杂曲面不仅满足精度要求,更可以进行美学设计。结合某汽车的A级曲面的点云数据实例,应用迭代微调有效地提高了生成CAD数据的效率和准确性。     

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NURBS的自由曲面精确拟合方法研究

提出了一类卷曲模型的NURBS曲面建模新方法。借助提出的截面轮廓设计技术,构造了点云数据的系列截面轮廓线,并以蒙皮操作为基础得到了能反映点云基本几何特征的基面。应用参数校正技术,给出了一种合理且比较有效的基面参数化方法,并由此用加权最小二乘算法实现了基于迭代的NURBS曲面的精确拟合。实际的算例结果验证了方法的实用性及精确性,非常适于模具型腔建模。     

大型椭球类复杂曲面仿形加工点云数据去噪光顺算法

针对装备制造、航空航天等领域中许多高性能要求的大型椭球薄壁类零/部件在仿形加工过程中数据量大、工件表面细微特征复杂的加工难点,提出了一种大型椭球类复杂曲面仿形加工点云数据去噪光顺算法。去噪光顺算法利用S-H-ESD(Seasonal-Hybrid-ESD)算法将点云数据分解,以进行噪声点的识别与光顺,然后利用改进后的双边滤波算法对点云数据进行整体光顺。最后通过实验,以某装备制造现场采集的大型球冠工件点云数据作为实验对象,证明了该算法能够快速有效地进行大型椭球类复杂曲面点云数据的去噪与光顺。     

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.     

逆向工程中使用CATIA软件快速构建高质量曲面

逆向工程中,使用激光测量机对产品样件进行测量,得到产品的点云数据,对这些点云数据进行必要的处理,将处理好的点云生成小三角网格面,反映产品的样子。根据这些点云数据,利用CAT—IA软件,快速构建高质量的曲面。在构建过程中,对产品进行拓扑分解,分析曲面与曲面之间的拼接关系,快速构建曲面的光顺性检查及与点云数据之间的距离误差,产品的功能性及工艺性检查。使用CAT—IA软件中强力拟合工具进行曲面拟合时,调节曲面的阶数和段数,在误差允许的范围内生成光顺的曲面。     

反求工程技术在复杂曲面重构系统中的应用

论述了针对注塑零件复杂曲面的反求设计,提出运用CCD白光光栅非接触工业相机采集点云数据,将点云数据加载到Geometric软件中,利用NURBS曲面重构方法和插值算法,进行点云数据筛选,构造点云特征网格和曲面拟合,得到点云曲面的三维重构.实践证明,基于Geometric系统的NURBS曲面重构方法,在复杂曲面为原型实体重构的反求设计中具有理想的应用价值.     

渐开螺旋面的数字化曲面及其计量特征

真实齿面的数字化重建是虚拟仿真与测量的重要基础,提出了基于几何线特征的渐开线齿轮齿面的数字化曲面构造方法,根据渐开线齿轮齿面的渐开线、螺旋线和接触线三条特征线之间的相交关系划分齿面网格点,分别构造出三角面片组成的渐开螺旋面和双三次NURBS渐开线螺旋面。与三角面片集拟合得到的曲面进行面型拟合特征与拟合精度、特征线拟合特征与拟合精度的比对分析、特征线拟合精度与光顺性的分析计算。分析结果表明,两种数字化曲面具有明显不一样的特征,NURBS渐开螺旋面具有良好的精度和光顺性。     

逆向工程中点云处理及拟合新方法的研究

基于逆向工程软件imageware的设计基本思路,以某轧辊的点云数据作为研究对象,对点云处理及拟合方法进行对比分析。结果表明:基于点云曲率拟合基准平面能够显著减小拟合误差,提高拟合精度;B样条曲线拟合不仅拟合精度较高,而且曲线光顺性较好;基于B样条的分段拟合方法能够解决B样条曲线不能精确反映二次曲线的问题,提高拟合精度;随着截面数量的增加,曲面-点云偏差减小,当截面数量增加到一定程度时,曲面-点云偏差缓慢增加,最后趋于稳定。     

非编码标志点的几何形心提取的研究

在反求工程中,利用毛学测量得到的点云数据只能得到某个视角内的物体,为了得到完整的点云实体,需要对不同视角的点云数据进行拼合。在现有算法中,绝大多数算法都是基于曲面拓扑特征这一前提进行拼合的,这就使得那些曲面平滑,表面拓扑信息不明显的点曲面拼合很难得到较好的效果。之后对于特征不明显的曲面进行拼合,提出了一些基于添加外部特征的方法,标志球,带编码的标志点等。可是这些方法也存在着计算量大的缺陷。基于以上的现状,本文提出了一种基于非编码标志点的曲面拼合方法。直接从图僚中提取标志点的几何形心作为曲面局部匹配的对应关系,具有计算简单,精确度高的特点。     

散乱点曲面拟合及在车身曲面中的应用

提出了一种基于NURBS 曲面的散乱点参数曲面拟合方法,可以对散乱点云数据进行插值或基于最小二乘意义下的光顺拟合。完成了软件开发并在汽车车身外形曲面设计中得到了应用。NURBS曲面的优良品质保证了这种方法计算稳定,生成的曲面满足光顺要求。     

CATIA软件在汽车逆向设计点云处理技术中的应用研究

应用CATIA软件中的数字曲面编辑器和自由造型模块，对由Tritop和Atos软件得到的汽车车轮挡泥板的点云数据进行了分网和曲面拟合处理，并探讨了在划定点云范围，过滤点云、分网以及拟合曲面过程中的一些技巧和方法，通过误差分析，得出了一些应用CATIA处理点云数据的结论。     

轿车车身覆盖件中逆向工程的应用

以轿车车身曲面重建为研究对象,运用曲面重构理论对车身进行外形分析,应用Pro/Engineer逆向工程技术获取该轿车覆盖件的点云。通过对覆盖件点云进行处理和汽车车身覆盖件的曲面重构,得到高质量的车身覆盖件曲面三维模型,并对重建的车身曲面进行光顺性分析。     

逆向设计中点云处理的应用技术研究

应用CATIA软件中的数字曲面编辑器和自由造型模块,对由Tritop和Atos软件得到的汽车车轮挡泥板的点云数据进行了分网和曲面拟合处理,并探讨了在划定点云范围、过滤点云、分网以及拟合曲面过程中的一些技巧和方法,通过误差分析,得出了一些应用CATIA处理点云数据的分析结论。     

一种散乱数据曲面拟合算法

这里提出了一种散乱数据点的曲面拟合方法。首先，先对点云进行网格划分，然后采用二次曲面的最小二乘拟合确定网格点的坐标。再对这些行的网格点进行蒙皮曲面造型，生成B样条曲面。为了得到更高精度的逼近曲面，以此曲面为基面，采用B样条曲面的最小二乘拟合方法对原始散乱点云作进一步参数化。从而可以获得较高逼近精度的曲面。最后给出的算例证明此方法是简单有效的。