面向快速原型制造的逆求技术

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时间:2018-11-17

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1、面向快速原型制造的逆求技术摘要逆求技术是一种应用非常广泛的新兴技术,在快速原型制造中具有重要作用。本文介绍了面向快速原型制造的逆求工程系统的结构体系、测量方法以及相应的数据处理手段,并指出了存在的问题和今后的发展方向。关键词逆求工程快速原型制造测量数据处理最近几年,快速原型制造(RPM)在我国得到迅速发展和推广。它是为了快速响应市场的需求变化,缩短产品开发周期而产生的。在实际生产中为了跟踪国外先进技术等诸多原因,经常需要对样件进行仿制。然而对于一些复杂的样件,如果采用传统的数据采集方法对实物进行测量建模非常困难,需要花费很长一段时间,快

2、速原型制造也随之失去了快速的意义。因此,研宄适应快速原型制造的逆求技术具有非常重要的意义。快速原型制造与逆求工程(RE)的结合,在航空、航天、汽车、模具制造和医学诊断等方面都具有重要作用。随着新的测试技术与仪器的不断涌现以及CAGD的发展,有必要对适合于快速原型制造的逆求技术进行系统的研究,使之不再成为快速产品开发中的瓶颈问题。本文介绍国内面向RPM的逆求工程系统的测量技术、数据处理方法以及目前存在的问题和今后的发展方向。一面向RPM的逆求工程及其实现技术1.逆求工程的结构体系目前国内学术界对于逆求工程的定义并不统一,比较一致的看法是指

3、根据实物模型测得数据构造CAD模型,继而用于产品分析和制造。在快速原型制造中,逆求工程充分体现了RPM的独有特点,它可以经过CAD模型也可以不经过CAD模型而直接生成快速成型机所需的数据信息,包含了从实物样件测量直至生成快速成型机的接口文件的全过程。由此可见,面向RPM的逆求工程范围很广,实现方法也不尽相同,但都包含样件测量和数据处理两大基本组成部分,其最终目的就是给快速成型机提供能够精确成型实物样件所需的层片驱动文件。一个完整的逆求工程流程如图1所示。)=;>图1逆求工程流程图2.逆求工程的测量技术测量方法的选用是逆求工程中的一个非

4、常重要的问题。每种方法都有其优缺点,应当根据样件特点进行恰当的选择。获取三维面形信息的基本方法可以分为接触式和非接触式两种。在RPM中经常采用的测量方法如图2所示。):;〉图2测量方法分类坐标测量仪(CMM)是一种广泛使用的接触式测量方法,测量精度可以达到土微米。由于采用接触测量,整个测量过程始终需要人工干预,对于获得数据还需进行基准归一化以及测头半径补偿,因而不适于对自由曲面等需要大量采集数据点的三维面形进行测量。)=;>图3激光三角形测量在非接触三维形貌测量中,基于激光的三角法由于其系统结构简单、测量速度快,且具有实时处理能力,

5、因而被广泛采用。它既可以逐点测量,也可以进行线光条测量。测量精度在毫米左右,采样速度可以达到每秒数万点。激光三角法测量原理如图3所示。激光沿投影光轴投射到物体表面,在另一个方向上,光点的像被CCD接收,其几何关系为:)=;>(1)其中f_成像系统焦距,h-目标平面相对物面的深度变化,)=;〉_物距,)=;〉-CCD光斑的质心偏移。此外,在国内基于CT扫描和CGI的测量技术业已开始使用。在RPM中较为常用的测量方法还有条纹法、图象分析法和核磁共振法,但在国内并不多见。1.逆求工程的数据处理技术采用非接触式测量得到的是大量密集散乱的数

6、据群,被形象地称为“云状数据”。这些测点数据之间没有显式的几何拓扑关系,且夹杂着非测量样件信息。由于被测表面粗糙等原因,测得数据还不可避免的含有噪声信息。如何将其处理成为能够完整表达被测样件的表面模型,并且满足用户的精度要求和设计标准,是一个亟待给予圆满解决的问题。能够进行正确测量造型的首要基础就是测量数据的预处理。在处理中,不仅要剔除不相关数据和异常数据,还要对由于阴影或屏蔽作用而导致的未扫描到部分予以数据补充。用外加振动等方法找出噪声信息或直接利用多点平滑去除数据噪声。如果数据过于稠密,还要对数据进行匀化。经过上述操作,一般能够提高

7、测得数据精度。然而对于最能反映曲面特征的特征点、线的智能提取,国内文献未见提及。目前国内大都采用IGES、DEF等标准文件格式表达经过预处理的数据信息,借助Pro/E等通用CAD软件平台进行造型,进而生成快速成型机所需的接口文件(STL文件)。由于RPM本身就是分层制造法,为了避免这种多次转化的繁复,国内已开始层片信息直接驱动RP设备的研宄。二面向RPM的逆求工程存在的问题1.测量方法中的实际问题实际测量中,影响测量精度的因素很多,出现的问题也是很多。光学测量系统在制造和装配时很难获得准确值,因此在装配后必须对结构参数进行标定。由于标定

8、中对光学系统进行了许多理想假设,因而会带来一些很复杂的非线性误差,对测量精度有很大的影响。此外样件的自身结构和夹紧装置引起的阻塞问题以及测量的可及性问题都将使整个表面的重构变得十分困难。2.STL数据模型存

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