CAD技术论文

CAD技术及应用

课程论文

题目：基于逆向工程的马

鞍面的模型重构姓名：朱明清

学号：M201370471

专业：机械学院CAD中心

摘要

逆向工程作为新产品开发和消化、吸收先进技术的重要手段，其应用越来越受到重视。本文以一个马鞍面为例子，利用CATIA的逆向造型模块，介绍了自由曲面的测量，数据处理，建模等一体化过程，为实现逆向工程集成化奠定基础。关键词：逆向工程,数字化测量，CATIA，数据处理

Abstract

As an important method of developing new products and absorbing adva nced technology, reverse engineering is attached more and more importance. With an example of maan surface, this paper introduced the integrated proc ess of free-style surface measurement, data processing and modeling, which l aid a foundation for integrated reverse endineering.

Key Words: Reverse Engineering; Digital Measurement; Catia; Data Process ing

1 前言

1.1 研究背景及意义

逆向工程是与“正向工程"相对而言的，它是将现有产品或实物模型转变为CAD模型的数字化技术、几何模型重建技术以及产品制造技术的总称。逆向工程从现有的，已经研究开发出来的优秀产品或样件出发，在对产品或样件的设计思想和理念充分吸收后，对样件原型进行三维坐标数据采集，继而对采集的数据进行数据处理，然后进行模型重构，得到实物样件的数字化模型，并在此基础上进行生产加工或二次开发，进行创新设计口1。逆向工程设计是有别于传统的正向设计过程的，它是一个“认识原型一再现原型一超越原型"的过程。逆向工程的这种设计思想使得它能够更加充分地继承原有产品的优势，继而实现理论和实践上的创新。

在航空航天，船舶，汽车及模具制造业中，许多零件具有复杂的曲面外形。对于这类零件的设计，通常并不是从已知的理论数据开始，而是直接从曲面模型开始，将曲面模型的几何模拟量精确转换成CAD/CAM系统能够接受的几何数字量。这一过程即为曲面数字化，主要完成对曲面模型的三维采样[1]。应用数学方法对采样点进行滤波，数据压缩，曲面拟合后，输入到CAD/CAM系统进行几何造型，并由此生成数控加工代码，加工出曲面实体。这即是基于自由曲面的测量，建模，加工一体化过程。

1.2 国内外研究现状

逆向工程技术是属于整个CAD／CAM体系的，因此它与其它CAD／CAM技术有着千丝万缕的联系。现有的CAD／CAM系统理论和工程应用已经发展的十分成熟，相对来说，逆向工程技术是一门新兴学科，起步较晚。因此，逆向工程技术的理论结构与现有的CAD／CAM系统存在差异。在现有CAD／CAM系统已经发展十分成熟的情况下，不可能为了适应逆向工程的需要而变更其理论结构。所以，逆向工程技术的发展方向应该向现有的CAD／CAM系统靠拢。可以利用现有的CAD／CAM体系搭建平台。逆向工程技术的发展目标应该是使得设计的重构模型能够与现有的CAD ／CAM体系做到完全兼容，但是目前还远远没有达到这种要求。在这种情况下。进行逆向设计的过程中往往要与现有的CAD／CAM技术配合。逆向工程技术与现有的CAD／CAM技术处于一个相辅相成关系，市场上主流的CAD／CAM软件均包含有逆向设计模块，两者的结合十分密切。

2 一体化过程研究

2.1 数据测量

数据获取是逆向工程工作流程的第一步，后面的数据处理以及十分重要的曲面重构都是建立在此基础之上的。数据获取就是对已知事物的实物原型进行数据采集，采用一定的测量设备和测量方法获得实物模型表面的离散点的三维坐标数据[2]。

下图2.1-2.3是列举的常用的测量方法以及测量设备。

图2.1 数据测量方法

图2.2 三坐标测量仪图2.3 3DS三维照相测量仪本文主要采用三坐标测量仪对马鞍面点云数据进行采集。

2.2 数据处理

2.2.1 数据处理的概念及意义

通过激光点光源采集到的测点数目非常庞大，且包含一定的测量噪声，为了保证曲面零件的反求精度，需要对测点数据进行预处理。测点数据预处理包括噪

声检测与去除，数据精简，数据分块和测点光顺等过程。

2.2.2 噪声检测与去除算法

1.最小二乘法

利用最小二乘原理对扫描线上的所有数据点进行拟合，得到一条样条曲线，然后逐点计算每一个中间点pi到样条曲线的欧拉距离ei，[ß]是一个预先给定的最大阈值，判断ei和[ß]的大小，如果|ei|>=[ß]，就可以认定只是噪声点。图2．4表明了该方法的原理[3]。

图 2.4 最小二乘法

2.平滑滤波法

平滑滤波法的原理就是去除扫描线上明显偏离曲线的噪声点，这些点的存在导致曲线发生突变，就像毛刺一样，去除这些毛刺之后，曲线会变得平滑，因此这种去噪方法被称为平滑滤波法。平滑滤波是一种常用的点云去噪方式。平滑滤波所采用的算法包括以下三种：标准高斯滤波、平均滤波和中值滤波。所谓平滑滤波就是将噪声点的值用该点邻域中各点值的中值或平均值所替代。根据求取平均值过程中加权权重的不同，分为上述三种方式。当邻域各点的权重呈高斯分布时就称为高斯滤波；当噪声点的值用其它各点的统计平均值代替时，就称为平均滤波；而中值滤波是取其它各点的统计中值。采用三种算法的平滑滤波结果如图2.5所示。三种滤波算法各有特点，实际操作中可以综合运用对数据进行处理