直接加工中散乱点云拓扑结构建立的分析

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1、江南大学硕士学位论文(1)产品的仿制和改型设计在没有产品的设计图纸和三维CAD模型的情况下，利用逆向工程技术进行数据的测量和处理，构造与样件相符的CAD模型，并在此基础上进行改型和设计，实现产品的仿制和改进。(2)在新产品开发中的应用这是航空和汽车等工业部门的通常做法。首先由外形设计师使用油泥、木材或泡沫塑料进行产品的外形设计，得到产品的比例模型，然后通过逆向工程技术将比例模型转化为CAD模型。(3)在模具制造中的应用在模具制造中经常需要反复试冲和不断修改模具型面方可得到最终符合要求的模具。若将最终符合要求的模具进行测

2、量并反求出其CAD模型，并且在再次制造该模具时就可运用这一模型生成加工程序，就可大大减少修模量，提高模具的生产效率，降低模具制造成本。(4)在快速原型制造中的应用快速原型制造可以自动、直接、快速、精确地将设计思想转变为具有一定功能的原型或直接制造零件，用于对产品设计进行快速评估修改及功能性试验，大大缩短了产品的研制周期。逆向工程中的建模技术能够为快速原型提供所需的CAD模型。除上述领域外，逆向工程技术还可以应用在科学可视化、娱乐、服装、艺术、考古、医疗、自然景物描述等领域。1．2自由曲面直接加工及本课题研究意义自由曲面

3、被广泛应用在造船、汽车和航空航天工业等强调产品特征表达细致以及产品功能要求复杂的行业中，这是因为含有自由曲面特征的零部件不但美观大方，而且在控制产品的几何形状方面能够提供足够的自由度，同时也使产品具有更好的空气动力学和热力学特性。在自由曲面测量过程中，往往不能一次性测完整个曲面，其原因有以下几个方面：一是产品尺寸超出了测量机的行程；二是在部分区域测量探头受被测实物几何形状的干涉阻碍，不能触及产品反面；三是对于自由曲面组成的具有复杂外形的产品(如汽车，摩托车的外形覆盖件，其外观质量及零件的配合轮廓的贴合，共线要求较高)。

4、在实际的测量过程中，经常会遇到以上几种情况。在这几种情况下，如果要实现对零件的完整测量(即获得零件全部的表征信息)，必须经过补测或分块测量，将分次测量的数据拼合为整体，作为表征该零件的三维数据。这样的数据拼合过程会破坏测量过程中所保存的点的有序结构，使获得的点云数据密集而无序，且数据重叠，存在大量冗余。由这些散乱点云不经过任何处理直接参与后续重构或加工操作几乎是不可能的。因而针对不附加任何几何和拓扑信息的散乱点云，重新进行组织，建立有序的拓扑关系具有重要意义，2绪论拓扑结构的研究在点云的噪声去除、点云数据压缩以及后续的

5、曲面重构或加工路径生成等方面都有至关重要的作用。同时，基于散乱点云的算法研究也更具有通用性。作为开发和消化新产品、吸收先进技术的重要手段，仿制的研究正受到各国工业和学术界的高度重视。战后日本通过仿制美国及欧洲的产品，采取各种手段获取先进技术，在引进技术并加以消化的基础上，建立自己的产品创新设计体系，使本国经济迅速崛起，成为仅次于美国的制造大国；欧盟国家中，技术相对先进的德国在1998年时也提出：“要通过持续地创新出其它国家没有的产品来提高竞争力”。我们国家虽然是个制造大国，但制造出来的高质量机电产品大多没有自己的知识产

6、权，在以后相当长时间里还不具备创新能力，尽管如此，还是可以利用仿制这门新技术，在消化、吸收先进技术的基础上，建立和掌握自主产品开发，进行产品的创新设计。目前该方面技术的研究主要集中在由已有的物理模型转化为产品的CAD模型的逆向工程上。而仿制的另外一种方法就是通过对数据云进行直接处理形成待加工产品的CNC代码文件的直接加工，对于直接加工方法的研究相对少得多，它和传统逆向工程的唯一差别就是不需进行CAD模型(包括曲线、曲面)的重构。逆向工程的一般步骤中，要由点云数据进行曲面重构。此类方法工作量大，将问题复杂化。在曲面重构阶

7、段过于重视细节，通常难以表达加工所需的全局信息。实际的产品往往是由多张不同类型的曲面混合而成，采用曲面重构方法需要分别拟合单个面片，再通过过渡、相交、裁减等手段生成复合曲面。进一步加大了处理的复杂度。其中所涉及的数据分割算法无论是基于边的(Edge-based)还是基于面的(Face-based)在满足边界高阶连续的条件时有困难，划分稳定性差，而且时常需要多次重新划分，使得效率降低。另外，重构中如果对数据进行光滑处理，往往会使结果失真，整体的光滑肯定会与单个面片的局部特性相冲突，调整后的外观品质反而变差，而局部光滑又不

8、能满足设计要求。所以曲面重构可以说是逆向工程中的瓶颈问题。因此，有些研究人员开始探讨能否利用测量得到的散乱点云数据直接生成数控加工刀位，跳过曲面重构环节，以避免上述问题的产生。本课题来源于2006年国家自然基金项目NO．50575082一“基于双映射和分形几何对数据点云的直接加工"，着重研究散乱点云的拓扑结构重建部分。本课题从散乱