逆向工程中数据的处理

    摘   要:讨论了逆向工程中几种数据采集的方法以及经采集后的数据如何进行处理。测量中进行数据采集常用随机采集法、网格采集法、Hammersely点法和故障函数法等。数据处理的一个重要工作是对扫描点进行编辑,如补偿点产生、噪声点删除、数据点精化、数据点加密以及坐标转换等。还叙述了一般产品建模技术。

    在逆向工程过程中,形状测量是最基本和必要的一步。实际问题中,许多模型具有非常复杂的自由曲面,其设计表达或数学模型的建立是非常困难的,因此,形状测量的速度和精度在逆向工程的全过程中占有很大的比重。测量的目的是将物理模型转化成测量数据点,然后根据数据点建立物体的CAD模型或直接产生NC加工轨迹。

    逆向工程中的数字化数据处理系统与常用的CAD/CAM系统相比,有2个显著的不同特点:首先在数据量上,输入的扫描点具有大量数据,并且密度很高,100万个扫描点的数据并非少见;其次是这些点的离散性。因此,逆向工程测量得到的数据量通常被形象地称为“点云”。

    对逆向工程中这种/点云0的处理,首先是要将数据量大幅度减少,并且前提条件是不能影响重构曲面的精度。通常的方法是用某种平滑滤波函数来大大减少数据量,这样可以剔除疵点、减少表面噪声,同时对比较粗糙的被测表面也能起到平滑作用[1]。

    1 数据采集

    逆向工程中的测量方法大体分为接触式与非接触式两类。目前,实现逆向工程的主要测量设备是坐标测量机和激光扫描仪。从测量方式来看,前者属于接触式测量,后者属于非接触式测量[2]。一般来说,测量中进行数据采集的常用方法有以下几种。

    随机采集法:使用坐标测量机对表面进行随机采集。通过响应表面构造来确定响应和多个收敛变量之间的关系。

    网格采集法:通过事先确定好的网格图,沿着网格路径测量表面网格接点值。这种方法非常适合于Bezier和B样条这样一些拟合曲面。

    Hammersely点法:Woo提出了一种使用Hammersely点来控制测量平均表面粗糙度的方法,用根均平方差比较测量结果,所需要的测量点与均匀分布的测量点相比,在数量上成平方减少的关系。

    故障函数法:Malloch提出的方法是利用一个故障函数来确定二维和三维测量位置。误差函数应预测所需要的测量点,这样就能够减少需要精确重构表面的点数。其缺点是故障函数难以确定,通常用表面曲率来作为故障函数。

    2 数据处理

    逆向工程数据处理的关键是利用平滑滤波函数来减少数据量,剔除疵点,减少噪声,起平滑作用。对数据滤波,已有几种方法:程序判断滤波、N点平均滤波以及采用预测递推识辩与卡尔曼滤波相结合的自适应滤波算法等。这些方法在滤除干扰信号和随机误差方面取得了较好的进展。最终实现用某种特定的数学形式唯一地表达出这个三维曲面,以便用丰富的CAD/CAM工程软件进行产品的设计工作。