1.点云数据的采集
数据采集是逆向工程中进行数据处理、反求模 型的基础.产品的点云数据记录了产品表面上各离 散点的三维坐标、大小和法向量等物理参数.目前点 云数据采集的设备主要有接触式和非接触式设备, 其中采用非接触式三维光学扫描方式,可针对外观 复杂、自由曲面、柔软易变形或易磨损的物体进行表面数据获取,测量效率和测量精度都比接触式测量方法有了很大的提高。点云数据的采集流程为扫描仪标定、产品扫描策略分析和点云数据采集。
2.点云数据的处理
光学扫描仪工作时,需发射激光到被测物体表面并接受物体表面的反射光,物体表面的材质、色彩、透光、反光等特征,尤其是一些表面是黑色的、透 明的、放光的产品直接影响测量结果,使采集的点云 数据质量很差,而亚光白色表面的产品,采集的点云 数据质量最理想.摇臂杆是典型的金属零件,通过在摇臂杆件的表面喷涂薄薄一层白色显像剂来提高点云数据的采集质量.产品扫描一般有三种策略:标志点拼接、转盘扫描拼接和手动 拼 接.标志点拼接一般适用于产品的表面,由多个大面构成,通过在产品的多个表面粘贴 多个标记点,利用前后两次扫描,提取3个以上公共标记点来完成整个产品的数据采集,缺点是过多粘 贴在产品表面的标记点会产生较多的环状空洞,从而影响数据的完整性.转盘扫描拼接一般适用于需要提高点云数据完整性且过渡面狭窄的产品,让扫描产品与转台保持相对位置不变,通过在转盘两侧。点云数据经封装操作三角化后转变为三角形面片,经过删除钉状物消除自相交、高度折射边、钉状物等缺陷面片,减少噪音进一步提高三角片面的误差和表面质量,多边形孔洞修补可以改善扫描的破面和缺陷,去除特征命令主要针对产品的自由曲面,进一步提高曲面的表面误差,为后续的逆向建模打下基础,最终经过点云数据处理以后生成的多边形,并保存为“.STL”格式。
由于受到采集数据的设备、数据采集的周围环 境、操作人员的采集方式等影响,产品所采集的点云数据往往都是以散乱点方式杂乱排列的大量点云,同时会产生大量的噪声点和测量误差,这给后续的逆向建模的特征和精度带来很大的困难,因此在进行逆向建模之前需进行点云数据的处理。
3. 产品的逆向建模
逆向建模利用获取的点云数据来反求产品特征曲线的重构与编辑、特征曲面的重构与编辑并输出产品的CAD模型。