点云逆向数据检查
逆向建模流程及注意事项
1 逆向建模的基本设计流程(1)测量样件取得点云数据文件(2) 导入CATIA R15(3)检查点云是否完整，是否符合建模要求Y N(4)校正坐标系，和整车坐标必须一致(5)分析点云，去除噪点，并过滤(6) 云点数量剩余70%-90%，且特征完好YN(7)点云对正、局部合并(8)局部合并、点云细化处理(9)点云特征是否完好YN(10)样件特征分析(11)样件特征分级(12)网络化实体显示(13)提取特征(14) 点云处理(15)特征拟合(16) 拟合特征编辑(17) 拟合特征误差分析(18) 关键尺寸圆整、编辑(19)圆整后特征编辑(20) 导入截面线或点，绘制加强筋(21)倒角、圆角、拔模、打孔YN(22)剩余特征加入、仿辑、修饰(23)总体特征检查，是否符合要求？(24)完成保存，并组织数模评审。
YN(25) 输出冻结数模和《设计记录跟踪单》YN一、逆向设计流程方法1.1校正坐标：1.1.1根据零部件的具体情况，分析零部件的定位基准（关键孔位、关键线、关键面）。
1.1.2确定基准后制定坐标，并和整车坐标系进行对比、分析、判断。
1.1.3若一致，进行流程的下道工序；若不一致，对其坐标进行校正操作。
1.1.4校正坐标的方法如下：①零部件上找出定位基准元素（定位点、定位线、定位面）。
定位点：单个点、圆心、球心、直线中点等；定位线：直线、圆柱中心线、圆锥中心线、平面法向线等；定位面：平面、基准平面、法平面等。
②找出的基准元素必须能确定一个坐标系即能限定直角坐标系的六个自由度。
然后，利用找出的基准元素建立坐标系。
③利用CATIA点云校正合并功能校正坐标。
然后，对结果进行检查，如果不满意，重复进行以上三步操作，直至满意为止。
1.2分析点云、去除杂点。
1.2.1观察对齐的点云，与样件或实物进行比较。
如果还没有完全反映必需的特征，那只能重新扫描样件。
1.2.2若点云太密，电脑显示太慢，可以设置点云的显示稠密程度。
点云检测总结-概述说明以及解释
点云检测总结-概述说明以及解释1.引言1.1 概述点云检测是一种重要的三维感知技术，旨在从稀疏的点云数据中检测和识别物体或场景。
它广泛应用于自动驾驶、机器人感知、虚拟现实等领域。
通过对点云数据进行处理和分析，可以实现对物体的定位、跟踪、分类等功能。
本文将介绍点云检测的常见方法和技术，并对其进行总结和探讨。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
- 引言部分将介绍点云检测的背景和意义，解释为什么要进行点云检测的研究。
同时，会概述本文的内容和目的。
- 正文部分将介绍两种主要的点云检测方法，分析它们的优缺点和应用场景，为读者提供全面的了解。
- 结论部分将对本文进行总结，归纳出点云检测的关键要点，给出对未来研究和应用的建议。
1.3 目的文章目的主要是总结和探讨当前点云检测方法的优缺点，为相关研究和应用提供参考和指导。
通过对不同的点云检测方法进行比较分析，找出其在实际应用中的优势和不足之处，为未来的研究提供新的思路和方向。
同时，希望通过本文的总结，可以促进点云检测技术的发展，提高其在各行业的应用效果和效率，推动人工智能领域的进步和发展。
2.正文2.1 点云检测方法一点云检测是指利用激光雷达或者摄像头等设备获取的点云数据进行目标检测和识别的技术。
在进行点云检测时，我们通常会采用一些特定的方法来处理点云数据，以便能够准确地识别出目标物体。
第一种点云检测方法是基于特征提取和分类的方法。
这种方法首先会对点云数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和配准等操作，然后提取点云数据的特征，如表面法向量、曲率和颜色等。
接着，通过训练一个分类器，将提取的特征和目标物体进行分类，最终实现目标检测和识别。
在实际应用中，基于特征提取和分类的点云检测方法可以很好地应用于静态场景下的目标检测，比如建筑物、车辆和行人等。
通过提取点云数据的特征，结合机器学习算法，可以实现高效、准确的目标检测和识别。
总的来说，基于特征提取和分类的点云检测方法在目标检测领域有着广泛的应用前景，可以为自动驾驶、智能监控等领域提供有效的技术支持。
逆向工程中的点云处理
逆向工程中的点云处理逆向工程是一种通过对现有产品进行反向分析，提取和理解其设计、构造和材料等关键信息，进而实现复制、改进或再设计的过程。
在逆向工程中，点云处理是一项非常重要的技术，它涉及到对大量三维坐标数据的采集、预处理、编辑、优化等一系列操作。
本文将详细介绍逆向工程中的点云处理流程及相关技术，并通过案例分析说明其实际应用。
一、点云处理流程1、数据采集点云数据采集是逆向工程的第一步，通常通过三维扫描技术实现。
三维扫描仪可以将物体表面的形状、颜色、纹理等转化为三维坐标数据，为后续的点云处理提供基础数据。
2、数据预处理采集到的点云数据往往存在噪声、冗余数据等问题，因此需要进行预处理。
预处理主要包括数据过滤、降噪、简化等操作，以去除无用信息和改善数据质量。
3、数据编辑在数据预处理之后，需要对点云数据进行编辑以更好地反映物体表面的特征。
编辑操作包括插入、删除、移动点等，以便于更好地表达物体的几何形状和特征。
4、数据优化需要对编辑后的点云数据进行优化，以方便后续的分析和处理。
优化操作主要包括数据分组、网格化、平滑等，以提高数据处理的速度和准确性。
二、关键技术介绍1、点云数据采集技术点云数据采集技术是逆向工程的关键之一，常用的方法包括激光扫描、结构光扫描、断层扫描等。
这些方法的基本原理是利用相应的设备对物体表面进行扫描，获取其表面形状和结构的三维坐标数据。
2、点云数据处理技术点云数据处理技术包括数据预处理、编辑和优化等多个环节，涉及到的技术包括统计方法、几何方法、网格处理等。
这些技术可以对点云数据进行清洗、过滤、降噪、简化等操作，以提高数据质量和处理效率。
三、案例分析本部分将通过一个具体的案例来说明逆向工程中点云处理的实际应用。
本案例中，我们将对一个具有复杂曲面形状的汽车覆盖件进行逆向工程分析。
1、数据采集首先，使用激光扫描仪对汽车覆盖件进行扫描，获取其表面形状和结构的三维坐标数据。
在扫描过程中，需要注意扫描的角度、位置、分辨率等因素，以保证获取数据的准确性和完整性。
面向逆向工程中点云数据的处理与精简方法
面向逆向工程中点云数据的处理与精简方法摘要：数据处理是逆向工程的关键环节，处理结果将直接影响后期模型重建的速度和质量。
本文着重介绍了逆向工程中点云数据的两种精减方法及适用场合。
关键词：逆向工程数据精减均匀网格法非均匀网格法逆向工程，也称反向工程或反求工程。
它是根据已存在的产品或零件原型构造产品或零件的新模型，并在此基础上对已有的产品进行剖析、理解和改进，也是产品设计下游向设计上游反馈信息的过程。
在逆向工程中，首先对实物样件进行数字化，然后将获得的数字信息应用专门的曲面造型和CAD系统p通常在扫描垂直方向（Z向）构建网格，因为激光扫描对Z值误差最为敏感。
采用中值滤波法对网格点进行筛选，数据减少率取决于用户选取的网格大小。
网格的尺寸越小，网格的数量越多，从整个点云采集的样本点就越多，数据减少率就小。
图1所示案例是将A到G的7个点投影到均匀网格的一个单元平面上，一次按照高度Z排列，其中A点是各点到平面的距离中值点，选取A点为代表样点，去除其余点。
借助均匀网格中滤波法可有效地去除噪声点。
当扫描平面垂直于测量方向时，这种方法显示出良好的性能。
由于在均匀网格法中仅是选择某些点而没有改变点的位置，因而可以很好地保留原始数据。
均匀网格法特别适合相对简单表面点云的快速精减。
采用均匀网格法精减数据时，某些描述零件形状突变的点，例如边缘、尖角等，往往由于没有考虑物体的形状特征会全部或部分丢失，造成重新构建的模型失真。
2非均匀网格法逆向工程中，精确地重现零件的形状至关重要，而均匀网格法在这方面却受到一定的限制。
因此，能够根据零件形状变化而改变网格尺寸的非均匀网格法就应运而生。
非均匀网格法又分为两种：单向非均匀网格法和双向非均匀网格法。
采用激光线测量零件时，扫描路径和条纹间隔是由用户自行定义的，扫描路径决定激光头的移动方向，条纹间的距离控制所采集数据点密度。
当测量相对简单的曲面时，扫描仪不需要在每个方向都进行高密度扫描，单向非均匀网格法就非常适合。
简述逆向工程中数据测量的方法及分类。
简述逆向工程中数据测量的方法及分类。
逆向工程是指通过分析和研究已有的产品或系统来推断其设计和实现的过程。
在逆向工程中，数据测量是一种重要的方法，用于收集和分析产品或系统的数据。
数据测量可以帮助逆向工程人员了解产品或系统的特性、性能和结构，并从中获取有价值的信息。
数据测量的方法多种多样，下面将介绍其中的几种常用方法。
1. 静态数据测量：静态数据测量是通过对产品或系统进行分析和观察来获取数据。
这种方法不需要对产品或系统进行操作，只需要观察其外部特征和行为即可。
静态数据测量可以包括对产品或系统的外观、结构、接口和配置等方面的观察和分析。
2. 动态数据测量：动态数据测量是通过对产品或系统进行操作和测试来获取数据。
这种方法需要对产品或系统进行实际操作，以观察其运行状态和行为。
动态数据测量可以包括对产品或系统的功能、性能和交互等方面的测试和分析。
3. 实验数据测量：实验数据测量是通过设计和执行实验来获取数据。
这种方法通常用于对产品或系统的特定方面进行深入研究和分析。
实验数据测量可以包括对产品或系统的性能、安全性、可靠性和效率等方面的实验和测试。
数据测量的分类可以根据测量对象、测量方法和测量目的来进行。
1. 根据测量对象的分类，可以将数据测量分为硬件数据测量和软件数据测量。
硬件数据测量主要针对产品或系统的硬件部分，包括外部接口、内部结构和电子元件等方面的数据测量。
软件数据测量主要针对产品或系统的软件部分，包括代码逻辑、算法和功能等方面的数据测量。
2. 根据测量方法的分类，可以将数据测量分为定性数据测量和定量数据测量。
定性数据测量主要通过观察和描述来获取数据，不涉及具体的数值和计量单位。
定量数据测量主要通过实际测量和计量来获取数据，可以得到具体的数值和计量单位。
3. 根据测量目的的分类，可以将数据测量分为功能数据测量和性能数据测量。
功能数据测量主要用于评估产品或系统的功能是否符合设计要求，包括功能完整性、功能正确性和功能一致性等方面的数据测量。
一种点云数据测试方法
一种点云数据测试方法
点云数据测试方法如下:
1. 几何验证:使用点云软件对点云数据进行几何验证,检查点云数据是否符合某些几何形状和规则,例如,是否存在明显的形迹、明显的几何错误、几何失真等。
2. 轮廓验证:使用点云软件对点云数据进行轮廓验证,检查点云数据是否符合某些轮廓形状和规则,例如,是否存在明显的切线、明显的曲线、几何失真等。
3. 形状验证:使用点云软件对点云数据进行形状验证,检查点云数据是否符合某些形状和规则,例如,是否存在连续的几何形状、明显的点云重影、几何失真等。
4. 几何失真检测:使用点云软件对点云数据进行几何失真检测,检查点云数据是否符合某些几何失真特征,例如,是否存在明显的点
云分裂、明显的几何失真、点云轮廓消失等。
5. 语义分析:使用点云软件对点云数据进行语义分析,检查点云数据是否符合某些语义特征,例如,是否存在明显的地标、地形特征、几何失真等。
6. 可视化验证:使用点云软件进行可视化验证,检查点云数据是否符合某些可视化特征,例如,是否存在明显的几何形状、颜色匹配错误、图案重复等。
以上是一些常见的点云数据测试方法,具体测试方法的选择取决于应用场景和数据类型。
同时,为了避免过度验证,也需要注意平衡验
证的全面性和准确性。
点云及空间数据质量检查软件技术方案
点云及空间数据质量检查软件技术方案2017年06月修订历史目录1.项目概述 (1)1.1.项目背景 (1)1.2.建设目标 (1)1.3.项目需求 (1)2.系统总体架构 (1)2.1系统采用的关键技术 (1)2.1.1.C/S架构 (1)技术 (2)2.1.3.ArcGIS平台 (2)2.1.4.点云数据技术 (2)2.2软件框架设计 (3)2.1.5.数据层 (3)2.1.6.平台层 (4)2.1.7.应用层 (4)2.1.8.结果层 (4)2.3软件界面设计 (5)2.3.1软件登录 (5)2.3.2系统界面 (5)3.数据组成分析 (6)3.1文件目录 (6)3.2点云数据 (6)3.3DEM数据 (7)3.4等高线数据 (7)3.5元数据 (7)4.软件功能需求 (8)4.1点云数据检查 (8)4.1.1岸边低于水面高程检查 (8)4.1.2异常点检查 (8)4.1.3图幅范围检查 (9)4.1.4高程量取工具 (9)4.1.5数据坐标系检查 (9)4.1.6点云密度检查 (9)4.1.7点云接边检查 (9)4.2DEM数据检查 (10)4.2.1接边检查 (10)4.2.2图廓检查 (10)4.2.3坐标系检查 (11)4.2.4精度检测 (12)4.2.5点云套合检查 (12)4.3等高线数据检查 (13)4.3.1接边检查 (13)4.3.2丢漏检查 (13)4.3.3高曲矛盾检查 (14)4.3.4相交、打折检查 (14)4.3.5高程点进水检查 (14)4.3.6水系和等高线关系检查 (14)4.3.7赋值正确性 (14)4.3.8精度检测 (14)4.4元数据检查 (15)4.4.1必填项检查 (15)4.4.2固定项检查 (15)4.5数据批量分析 (16)4.5.1单幅批量分析 (16)4.5.2多幅批量分析 (17)5.项目工期计划 (17)1.项目概述1.1. 项目背景在生产数据的过程中，如何保证点云数据的精度以及质量，是关系到最终数据结果能够实际应用的一个关键因素，目前的检查方式大部分为人工判读检查，不仅效率低下，并且需要大量的人力，同时无法保证检查的结果正确性，因此，需要一套检查工具，能够对点云数据进行精度以及质量检查，解放劳动力，提高效率。
点云逆向建模流程
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测绘技术中三维点云数据处理与分析方法
测绘技术中三维点云数据处理与分析方法三维点云数据是现代测绘技术中的重要数据形式，它通过激光雷达扫描或摄影测量等方式获取地面或物体表面的三维坐标信息，具有高精度、高稳定性和高效率的特点。
在地理信息系统、数字城市建设、智能交通等领域中，三维点云数据的处理与分析被广泛应用。
本文将探讨测绘技术中三维点云数据处理与分析的方法。
一、三维点云数据的获取三维点云数据的获取方式主要有激光雷达和摄影测量两种。
激光雷达通过发送激光束，接收反射的光信号，根据飞行时间计算出物体表面的距离，进而得到点云数据。
摄影测量则是通过航空或卫星影像进行图像匹配和空间三角计算，得到三维点云数据。
这两种获取方式各有优劣，根据具体需求选择适合的方法。
二、三维点云数据的预处理三维点云数据在获取后需要进行预处理，以提高数据质量和准确度。
首先是点云数据的滤波处理，主要包括去除离群点、降采样和滤波平滑等。
去除离群点可以排除掉因噪声等原因引起的异常点，降低误差。
而降采样和滤波平滑可以降低数据量，提高数据处理的效率和可视化效果。
三、三维点云数据的配准与融合对于多次扫描或不同传感器获取的点云数据，需要进行配准和融合。
配准是将多个点云数据的坐标系进行转换，使它们在同一坐标系中表示。
常用的配准方法有特征匹配、ICP（Iterative Closest Point）算法等。
融合是将多个点云数据合并成一个完整的点云模型，可以通过加权平均或判断每个点的重要性等方式实现。
配准与融合的目的是获得更大范围、更全面的三维点云数据，为后续的处理和分析提供更全面的数据基础。
四、三维点云数据的分类与分割根据不同的应用需求，三维点云数据可以进行分类与分割。
分类是将点云数据按照不同的地物或物体进行划分，如地面、建筑物、植被等。
分类可以通过基于几何特征、颜色特征和纹理特征的机器学习算法实现。
分割是将点云数据进行局部分割，提取特定区域或物体的点云。
分割方法包括基于曲率、法线等特征的聚类算法和分水岭算法等。
逆向工程中的点云采样算法研究
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１１ 截 面 曲线 上 密 集 测 量 数 据 点 的 Ｂ样 条 曲线 逼 近 ．
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机载LiDAR点云数据质量检查方法
第３４卷 第９期２０２０年９月 北京测绘ＢｅｉｊｉｎｇＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＶｏｌ．３４ Ｎｏ．９Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０２０引文格式：宫岩．机载ＬｉＤＡＲ点云数据质量检查方法［Ｊ］．北京测绘，２０２０，３４（９）：１２５８ １２６１．犇犗犐：１０．１９５８０／ｊ．ｃｎｋｉ．１００７ ３０００．２０２０．０９．０２０［收稿日期］ ２０２０ ０２ ２６［作者简介］ 宫岩（１９８５—），男，北京人，大学本科，工程师，从事二维数据、三维数据质检工作。
犈 犿犪犻犾：４７８１２６８１４＠ｑｑ．ｃｏｍ机载犔犻犇犃犚点云数据质量检查方法宫 岩１，２（１．北京市测绘设计研究院，北京１０００３８；２．城市空间信息工程北京市重点实验室，北京１００３８）［摘 要］ 机载ＬｉＤＡＲ技术近年来得到快速发展，该技术是快速、大规模、高精度获取三维地理信息数据的重要手段之一。
机载ＬｉＤＡＲ集成了众多的系统，数据获取、数据处理过程繁多且复杂，只要其中一个环节出现问题，都会影响最终数据的使用。
本文结合实际项目，在机载ＬｉＤＡＲ点云原始数据检查中，论述了飞行姿态航高、ＩＭＵ数据、ＣＲＯＳ数据，点云精度、点云密度等检查内容和方法，可为同类工作检查做一个参考。
［关键词］ 机载ＬｉＤＡＲ；原始点云；数据检查［中图分类号］ Ｐ２５８ ［文献标识码］ Ａ ［文章编号］ １００７ ３０００（２０２０）０９ １２５８ ４０ 引言近年来，随着互联网技术的发展，“互联网＋测绘地理信息”方面取得了很大的进步，人们对实时数据的获取更加迫切，传统测绘在数据获取方面已不能满足今天人们的需求。
快速、实时、高精度数据的获取是人们的迫切需求。
机载激光雷达是近年来快速发展的一种新技术，它能高速，快速，准确获取地面三维数据，受到了广大用户的青睐。
机载激光雷达ＬｉＤＡＲ（ＬｉｇｈｔＬａｓｅｒＤｅｔｅｃ ｔｉｏｎａｎｄＲａｎｇｉｎｇ）是在飞行器上装载测距系统、激光探测系统、超高清数码相机及定姿定位（ＰＯＳ）系统，利用激光探测系统发射激光束，并且接收回波来获取地面目标点的三维坐标［１］。
逆向工程中约束驱动数据点云曲面特征优化
逆向工程中约束驱动数据点云曲面特征优化1. 引言概括介绍逆向工程中约束驱动数据点云曲面特征优化等相关理论和研究现状。
阐明本文所要解决的问题和研究方法及其重要性和现实意义。
2. 相关工作回顾与本文相关的已有研究，包括数据点云处理、曲面拟合与优化等内容。
明确本文的研究目标和研究问题。
3. 约束驱动数据点云曲面特征分析对现有点云数据进行特征分析，包括曲率计算、几何特征提取以及形状结构分析等内容，阐述约束驱动数据点云曲面特征分析方法和相关技术。
4. 约束驱动数据点云曲面特征优化在约束条件下，结合点云曲面特征分析结果，提出优化曲面的方法和策略，包括约束生成、曲面参数化、优化算法等方面，与现有的方法进行比较和验证。
5. 实验结果和结论在实验中，对所提出的约束驱动数据点云曲面特征优化方法和策略进行了测试和验证，并与现有算法进行了对比。
通过实验结果明确了该方法的优势和不足之处，并对研究的意义和对未来工作的展望进行总结。
6. 结束语总结本文所提出的约束驱动数据点云曲面特征优化方法，概括论文所解决的问题和研究意义，强调本文创新性和实现价值，提出未来研究的方向和建议。
第1章节：引言随着工业制造和信息技术的发展，逆向工程作为一种快速获取产品设计信息的手段，已经在工程领域得到了广泛应用。
其核心内容是通过数学建模、数据采集和信息处理等技术手段，将实体产品转化为数字模型，以实现数字化设计和制造。
在逆向工程中，点云数据表示产品表面的形状和几何信息。
然而，由于点云数据量大，数据质量难以保证，因此建立高质量的曲面模型一直是逆向工程研究的热点和难点。
为此，学者们提出了各种曲面拟合方法和算法，大多依赖于点云数据的特征分析和拟合，以获得优化的曲面特征。
在实际应用中，由于生产的压力和时间限制，往往需要数据点云曲面模型在特定的几何形状、拓扑结构和设计参数方面进行约束。
这种约束使得数据点云曲面模型更符合工程要求，但也给曲面拟合和优化带来了更大的困难和挑战。
三维激光点云数据处理流程
三维激光点云数据处理流程三维激光点云数据处理是将激光扫描仪在拍摄过程中获取的大量点云数据进行处理和分析的过程。
这些点云数据包含了目标物体的几何形状和位置信息，能够用于建模、三维重建、地形分析等应用。
以下是一个典型的三维激光点云数据处理流程。
1.数据采集：首先，需要使用激光扫描仪对目标物体或场景进行扫描，激光扫描仪会发出激光束，并通过接收器记录下激光束反射回来的时间和位置信息，生成原始的点云数据。
2.数据预处理：原始的点云数据一般会包含很多噪音和无关的数据点，需要进行预处理来去除噪音和提取出感兴趣的数据点。
预处理包括点云滤波、去噪、下采样等操作。
3.数据配准：配准是将多个点云数据集与参考坐标系对齐的过程。
当扫描多次或者使用多个扫描仪进行扫描时，获得的点云数据之间存在一定的重叠区域，需要通过特定算法将它们配准到同一个坐标系中。
4.数据分割：数据分割是将点云数据分割成不同的物体或者区域的过程。
常用的分割算法包括基于聚类的方法、基于区域的方法等。
5.特征提取：特征提取是从点云数据中提取出描述物体几何形状和特征的属性。
常见的特征包括曲率、法线、形状描述符等。
这些特征可以用于目标识别、分类和建模。
6.三维重建：三维重建是利用点云数据生成物体或场景的三维模型的过程。
常见的方法包括体素化、多面体重建、基于曲面拟合的方法等。
7.数据分析和应用：处理完成的点云数据可以用于各种应用，包括地形分析、物体检测与识别、虚拟现实、三维导航和真实感渲染等。
需要注意的是，上述流程仅仅是一个典型的处理流程，实际应用中可能因为具体的任务需求和数据特征而有所差异。
同时，点云数据处理是一个复杂的任务，需要结合数学、计算机视觉、机器学习等多个领域的知识和技术相结合来实现。
第三章 逆向建模点云数据获取
三坐标测量机（CMM）
Coordinate Measuring Machine
一种高效率的新型精密测量仪器，是一种具有很强柔
性的大型精密三坐标测量设备。
它的出现一方面是由于自动机床、数控机床高效率加工以及 越来越多复杂形状零件加工需要有快速可靠的测量设备与 之配套；另一方面是由于电子技术、计算机技术、数字控 制技术以及精密加工技术的发展为三坐标测量机提供技术 基础。 广泛应用于对各类零件的自动检测和测量。通过与数 控机床交换信息，实现对加工的控制。
（6）仪器台式三坐标测量机
仪器台式三坐标测 量机是在工具显微 镜的结构基础上发 展起来的，其运动 的配置形式与万能 工具显微镜相同。 操作方便、测量精 度高，但测量范围 小，多为小型测量 机。
三坐标测量机软件分类
１、基本测量软件 • 1)运动管理功能：包括运动方式选择、运动进度选择、测量 速度选择。 • 2)测头管理功能：包括测头标定、测头校正、自动补偿测头 半径和各向偏值、测头保护及测头管理。 • 3)零件管理功能：确定零件坐标系及坐标原点、不同工件坐 标系的转换。 • 4)辅助功能：坐标系、地标平面、坐标轴的选择；公制、英 制转换及其他各种辅助功能。 • 5)输出管理功能：输出设备选择、输出格式及测量结果类型 的选择等。 • 6)几何元素测量功能
• 光栅测量系统 • 光栅测量系统由标尺光栅 （即主光栅）和指示光栅组 成，它利用了莫尔条纹原理 来检测移动的坐标值。长光 栅一般安装在三坐标测量机 的导轨上，指示光栅安装在 与导轨作相对运动的部位。 金属标尺光栅多是在表面镀 金的金属基体上采用光刻的 方法制成的每毫米50线的不 锈钢光栅尺，即在20微米的 长度上有一条明条纹和一条 暗条纹。当标尺光栅与指示 光栅相对运动为X（mm）时， 光栅尺上的明暗就要移过50X 条。
CATIA点云核对方法-逆向工程1
在提取的点云部分中编辑一个圆，使其尽量与点 云的基准拟合，从而达到基准的统一。
1、如何进入点云模块
从开始菜单【形状】 【Digitized Shape Eitor】即可进入
1.1点云模块的进入
1.2如何导入点云
点击【 Cloud Import 】 【Selected File 】 找到你所要导入点云的位置
2、如何使点云生成3D实体
2.1点云实体生成
选择【Mesh Creation】 【3D Mesh】其他选 项默认，进入3D生成
3.3提取点云要核对的基准
选中你要提取的点云部分，制作点云核对基准。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
编辑过程中
编辑完成
3.4编辑提取基准平面
点击【Basic Surface Recognition】选择Pline 从而生成可编辑的平面
3.5模块的转换（点云编辑部分） 择择菜单【Start】→形状→创成式外形设计，进 入点云编辑模块
2.2生成3D点云实体
生成3D形式后同时存在点云和3D数模2种状态， 需删除点云形式。
删除点云前
删除点云后
3、点云核对基准的制作
3.1点云编辑模块
从开始菜单【形状】 【Quick Surface Recenstraction】进入点云编辑模块
3.2点云的编辑命令 点击【Activate】选择相应的子命令（Trap、 Polygonal、Inside Trap)
正向和逆向的优缺点
正向工程和逆向工程第二章A面工程的分类在本文中将A面工程根据工作流程的不同分为正向和逆向两大类,由于在比较大型的项目中逆向流程不可缺少,即使是以正向开始的项目最后还是会有逆向环节,同时在技术上逆向流程使用的技术同样可以运用在正向流程中,所以本文主要的篇幅用来讨论逆向流程。
1.1.正向流程简述1.1.1.概述所谓正向流程指的是以已知数字化边界条件为依据,例如结构数模,效果图等,直接在计算机中建构和完成A级曲面,其具体流程可以描述为下面的流程图:工程输入▼设计输入▼C面建构▼设计评审▼工程验证▼C面修改▼设计评审▼工程验证▼A面建构▼快速样件▼设计评审▼A面发布▼设计冻结1.1.2.正向流程的优势与缺点正向流程的优点是开发周期短,方案修改方便,开发成本低;缺点是风险具有不可预期性。
1.1.3.什么项目适合采用正向流程一种情况是当我们对最后的产品的效果比较有把握时,我们总是愿意选择正向流程。
一种情况是我们需要做很多方向的尝试,并且最终的表现形态是样机,以此来试探市场的反应,比如概念车的开发,此时我们通常采用正向流程。
还有一种情况是由于开发周期或者预算的限制使我们无法采用逆向流程时,那么我们就选择正向流程。
1.2.逆向流程简述1.2.1.概述以逆向流程进行的A面工程是整篇文章想要讨论的核心内容,在本文中我们把以某一个实际存在的模型作为建模依据和目的的工程称为逆向工程,这个模型可以是某个实际的产品也可以是油泥模型和样件。
在本文中主要讨论外表面的逆向工程,对于机械零件的逆向工程不作讨论。
逆向工程主要的目的有两个,第一是尽可能的靠近模型,第二是完成的模型有尽可能高的曲面质量。
其具体流程可以描述为下面的流程图:点云的输入与处理▼切断面线▼构建基础面▼构建主要过渡曲面▼构建过渡曲面▼分件▼曲面质量初步检查▼设计评审▼工程验证▼修改▼断差,分缝,圆角▼曲面质量检查▼数据评审▼A面发布▼快速样件验证▼评审▼外表面数据冻结1.2.2.逆向流程的优势与缺点逆向流程的优势在于决策者能够最真实直观的看到产品最后的效果,从而将风险降到最低。
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点云逆向数据检查
1.逆向建模整体要求：
点云逆向建模总体要求是按正向的方式逆向点云，车身数据结构须满足公司相关结构设计规范的要求（参见相关设计规范）；数据必须反映点云所有特征，不得缺失遗漏。
2.点云与样件的关系
逆向中具有点云与其对应的样件时，当样件上的特征可以精确测量时（能够使用游标卡尺，千分尺等分辨率不低于0.02mm的量具较为准确地测量时）须以样件测量为准（确保在样件变形前测量并记录），此时不以点云为准。
结合特征功能，对非关重要特征允许钢尺测量等。
对点云表达不够明晰的地方参考样件，数据过程中必须和样件逐一对比，防止遗漏。
3.零件数据逆向具体要求。