逆向工程及其关键技术Word文件下载.docx

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关键字：

逆向工程；

曲面重构；

点云；

曲面分析

1引言

在计算机技术飞速发展的今天,三维几何造型技术已被制造业广泛应用于产品及模具的设计、方案评审、自动化加工制造及管理维护等各个方面。

热点模具网在当今市场经济瞬息万变的环境下,能否快速地生产出合乎市场要求的产品已经成为企业成败的关键。

而往往我们都会遇到这样的难题,在没有二维工程图纸或三维CAD数据的情况下,工程技术人员没法得到准确的尺寸,制造模具就更无从谈起。

另外一方面,随着测量技术的不断发展和对产品检测要求的提高,测量机也广泛地用于企业的质量检测部门。

逆向工程成为满足这一需求的利器[3]。

2逆向工程的系统及其关键技术

2.1逆向工程的概念

逆向工程[4]（ReverseEngineering）也称反求工程,是指用一定的测量手段对实物或模型进行数据采集,根据测量数据进行计算机三维模型重建过程的总称。

相对于传统的产品设计流程即所谓的正向工程而提出的。

正向工程是泛指按常规的从概念设计到具体模型,再到成品的生产制造过程。

而反求工程是从现有的模型（产品样件、实物模型等）经过一定的手段转化为概念和工程设计模型,如利用三维坐标测量机的测量数据对产品进行数学模型重构,或者直接将这些离散数据转化成NC程序进行数控加工而获取成品的过程。

反求工程的设计流程如图1所示[5]。

2.2逆向工程的数字化方法与技术

逆向工程首先必须使用精密的测量系统将样品轮廓三维尺寸快速测量出来,然后再以取得的各点数据做曲面处理及加工成型。

欲建立一套完整的反求工程系统,需要有下列配备[6]:

①测量探头有接触式（触发探头、扫描探头）和非接触式（激光位移探头、激光干涉仪探头、线结构光及CCD扫描探头、面结构光及CCD扫描探头）两种;

②测量机有三维坐标测量机、多轴专用机、多轴关节机械臂及激光追踪站等;

③点群数据处理软件,进行噪声滤除、细线化、曲线建构、曲面建构、曲面修改、内插值补点等;

④CAD/CAM软件,一般PC级或工作站级CAD/CAM;

⑤CNC工具机,执行原型制作或模具制作。

具体工作过程如图2所示

实物零件的数字化是通过特定的测量设备和测量方法获取零件表面离散点的几何坐标数据[7]。

只有获得了样件的表面三维信息，才能实现复杂曲面的建模、评价、改进和制造。

因而，如何高效、高精度地实现样件表面的数据采集，一直是逆向工程的主要研究内容之一。

一般来说，三维表面数据采集方法可分为接触式数据采集和非接触式数据采集两大类，接触式有基于力-变形原理的触发式和连续扫描式数据采集，基于磁场、超声波的数据采集等[8]。

而非接触式主要由激光三角测量法、激光测距法、光干涉法、结构光学法、图像分析法等，另外，随着工业CT技术的发展，断层扫描技术也在逆向工程中取得了应用[9]。

2.2.1接触式数据采集方法

接触式数据采集方法包括使用基于力触发原理的触发式数据采集和连续扫描数据采集、磁场法、超声波法等[10]。

（1）触发式数据采集方法

触发式数据采集采用触发探头，当探头的探针接触到样件的表面时，由于探针尖受力变形触发采样中的开关，这样通过数据采集系统记下探针尖（测球中心点）的当时坐标，逐点移动，就能采集到样件表面轮廓的坐标数据。

在触发式数据采集过程中，由于探针必须偏移一个固定数值才会触发开关，而且一旦接触到样件的表面后，探针需要法向退出以避免过量而折断，因此数据采集速度较低。

（2）连续式数据采集方法

连续式数据采集采用模拟量开关采样头，由于数据采集过程是连续进行的，速度比点接触触发式采样头快许多倍，采样精度也较高。

此外，由于接触力较小，允许用小直径的探针去扫描具有细微部分或由较软材料制造的模型。

由于采样速度快，连续式数据采集可以用来采集大规模的数据。

（3）磁场法该方法

将被测物体置于被磁场包围的工作台上，手持触针在物体表面上运动，通过触针上的传感器感知磁场的变化来检测触针位置，实现对样件表面的数字化，其优点是不需要像坐标测量机一类的设备，但不适宜于导磁的样件。

2.2.2非接触式数据采集方法

非接触式数据采集方法主要运用光学原理进行数据的采样，它有激光三角法、激光测距法（LaserTriangulationMethods）、结构光法（StructuredMethods）以及图像分析法（ImageAnalysisMethods）等。

（1）激光三角测距法

激光三角测距法是逆向工程中曲面数据采集运用最广泛的方法，具有以下特点：

探针不与样件接触，因而能对松软材料的表面进行数据采集，并能很好的测量到表面尖角、凹位等复杂轮廓。

数据采集速度很快，对大型表面可在CAM或数控机床上迅速完成数据采集。

所采集的数据是表面上的实际数据，无需测头补偿。

价格较贵，杂散反射，对于垂直壁等表面特征会影响采样精度。

（2）距离方法（RangeMethods）

利用光束的飞行时间来测量被测点与参考平面的距离，主要有脉冲波、调幅连续波、调频连续波等工作方式。

由于激光的单向性好，多采用激光作为能量源，这种方法的精度也较高。

（3）结构光法

将一定模式的光照射到被测样件的表面，然后摄得反射光的图像，通过对比不同模式之间的差别来获取样件表面的点的位置。

它的特点是不需要坐标测量机等精密设备，造价比较低，但精度较低，操作复杂。

（4）图像分析法

与结构光方法的区别在于它不采用投影模板，而是通过匹配确定物体同一点在两幅图像中的位置，由视差计算距离。

由于匹配精度的影响，图像分析法对形状的描述主要是用形状上的特征点、边界线与特征描述物体的形状，故较难精确的描述复杂曲面的三维形状。

（5）工业计算机断层扫描成像法（IndustrialComputerTomograph）

工业计算机断层扫描成像（简称ICT）是对产品实物经过ICT层析扫描后，获得一系列断面图像切片和数据，这些切片和数据提供了工件截面轮廓及其内部结构的完整信息，不仅可以进行工件的形状、结构和功能分析，还可以提取产品工件的内部截面，并由工件系列截面数据重建工件的三维几何模型。

ICT的最大优点在于它能测量工件内部断面的信息，因而适用于任意的形状结构，但测量精度低。

非接触式激光三角形法由于同时拥有采样精度高和采集速度快的特点，因而在逆向工程中应用最为广泛；

接触式连续扫描测量方法由于具有高精度、较高速度，同时价格较合适等诸多优点，其应用潜力也相当大。

2.3测量数据格式转换

每一个CAD系统都有自己的数据文件，数据文件格式与每个CAD系统自己的内部数据模式密切相关，目前市场上流行的CAD／CAM系统内部产品模型的数据结构和格式各不相同，这样极大地影响了设计和制造各部门之间或企业之间的数据传输和程序衔接的自动化，同样给CAD/CAM的数据通信带来困难，因此迫切希望实现数据交换文件格式的标准化[12]。

目前已制定了几个主要数据交换标准，如IGES格式、STEP格式等。

为了方便不同系统的数据转换，一些商品化的CAD／CAM系统都具备有多个数据交换接口，如GeomagicStudio软件系统就具有WRP、ASCII、TXT、IGES、STEP、STL、OBJ、DXF等多种输入、输出转换格式。

（1）IGES（InternationalGraphicsExchangeStandard），IGES是在美国国家标准局的倡导下，由美国国家标准协会（ANSI）组织波音公司、通用电气公司等共同商议制定的。

它由一系列产品的几何、绘图、结构和其他信息组成，可以处理CAD/CAM系统中的大部分信息，是用来定义产品几何形状的现代交互图形标准。

IGES文件格式分为ASCII格式和二进制格式。

ASCII格式便于阅读，二进制格式适于处理大容量文件。

（2）STEP标准是国际标准化组织规定的ISO标准，是唯一能够描述和支持产品所有定义信息的交换标准，目前仍在发展和完善。

（3）STL（Stereolithography），STL格式是快速成型机常用的一种格式，逆向工程的一处重要应用领域就是与快速原型制造相结合。

2.4逆向工程后处理

2.4.1点云

点云是一特殊的测量数据点，通常由手持式数字化系统和激光扫描仪获得，由于数据点的数量较通常的接触式三坐标测量机大得多，也称海量数据或点云（PointCloud），而且点云数据具有不同于接触式数据的一些特点，因此其处理方式也有所不同。

点云是三维空间中的数据点的集合，最小的“点云”只包括一个点（称孤点或奇点，Singular），高密度“点云”可达到几百万数据点[13]。

为了能有效处理各种形式的“点云”，根据“点云”中点的分布特征（如排列方式、密度等）将点云分为：

（1）散乱（Arbitrary）点云测量点没有明显的几何分布特征，呈散乱无序状态。

随机扫描方式下的CMM、激光点测量等系统的“点云”呈现三乱状态。

（2）扫描线点云点云由一组扫描线组成，扫描线上的所有点位于扫描平面内。

CMM、激光点三角测量系统沿直线扫描的测量数据和线结构光扫描测量数据呈现扫描线特征。

（3）网格化点云点云中所有点都与参数域中一个均匀网格的顶点对应。

将CMM、激光扫描系统、投影光栅测量系统及立体视差法获得的数据经过网格化插值后得到的点云即为网格化点云。

（4）多边形点云测量点分布在一系列平行平面内，用小线段将同一平面内距离最小的若干相邻点依次连接可形成一组有涤套的平面多边形。

莫尔等高线测量、层析法、磁共振成像等系统的测量点云呈现多边形特征。

此外，测量“点云”按点的分布密度可分为高密度“点云”和低密度“点云”。

CMM的测量“点云”为低密度“点云”，通常在几十到几千点之间，而测量速度及自动化程度较高的光学法和断层测量法获得的测量数据为高密度“点云”，点数据量一般从几万到几百万点不等。

2.4.2点数据预处理

由于实际测量过程中受到各种人为因素的影响，使得测量结果包含了噪声，为了降低或消除噪声对后续建模质量的影响，有必要对测量“点数据”进行平滑滤波[14]（SmoothingFiltering），目的是去除误差或噪声、数据精简和抽取模型的特征信息，多数过滤都是针对扫描线数据，如果数据点是无序的，将影响过滤的结果。

（1）异常点（误差点）处理“跳点”通常也称失真点，通常由于测量设备的标定参数发生改变和测量环境突然变化造成，对人工手动测量，还会由于操作误差如探头接触部位错误使数据失真。

因此测量数据的预处理首先是从数据点集中找出可能存在的“跳点”。

如果在同一截面的数据扫描中，存在一个点与其相邻的点偏距较大，我们可以认为这样的点是“跳点”，判断“跳点”的方法[15]有：

直观检查法：

通过图形终端，用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕上的孤点剔除。

这种方法适合于数据的初步检查，可从数据点集中筛选出一些偏差比较大的异常点。

曲线检查法：

通过截面的数据的首末数据点，用最小二乘法拟合得到一条拟合曲线，曲线的阶次可根据曲面截面的形状设定，通常为3～4阶，然后分别计算中间数据点到样条曲线的欧氏距离，如果｜ei｜≥[ε]，[ε]为给定的允差，则认为Pi是坏点，应以剔除[16].