自由曲面形貌测量技术研究【文献综述】

自由曲面形貌测量技术研究【文献综述】

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时间:2017-08-08

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1、毕业论文文献综述机械设计制造及其自动化自由曲面形貌测量技术研究1前言随着工业技术的进步以及经济的发展,产品性能上的需求已不再是赢得市场的唯一条件。产品不仅要具有先进的性能,还要有流畅、造型富有个性的外观,以吸引消费者的注意。流畅、造型富有个性的产品外观一般由复杂的自由曲面组成。而传统的产品开发模式很难用严密、统一的数学语言来描述这些自由曲面[1]。对于外观以复杂自由曲面为主的装备,目前一般的设计方法是采用逆向工程技术,即首先利用三维数据采集技术采集装备实物模型表面三维数据,然后借助逆向工程软件对获取的三维数据点云进行处理,最终利用CAD/CAM系统软件重构出满足一定几何

2、精度的装备数字几何模型。[2]2三维数据采集技术三维数据采集(又称产品表面数字化)是指通过特定的测量设备和测量方法,将物体的表面形状转换成离散的几何点坐标数据,在此基础上进行复杂曲面的建模、评价、改进和制造。准确、快速、完备地获取实物的三维几何数据,即对物体的三维几何形面进行三维离散数字化处理,是实现反求工程的重要步骤之一。目前,用于采集产品表面数据的测量设备和方法多种多样,原理各不相同。不同的测量方式,不但决定了测量本身的精度、速度和经济性,还造成了测量数据类型及后续处理方式的不同。[3]反求工程中自由曲面的测量方法主要有3种:一是接触式测量法,如三坐标测量法;二是非

3、接触测量法,如投影光栅法、激光三角形法、全息法、深度图像三维测量法;三是逐层扫查测量法,如工业CT法、核磁共振法(MRI)、自动断层扫查法等。[4]3三坐标测量机3.1三坐标测量机测量原理三坐标测量机是一种高效率的新型精密测量仪器,通用性强,已被广泛应用于机械制造、汽车等行业中。其三维微测头TP2005是一种高精度测头感应器,通过三维变形量可以给计算机提供瞬时受力情况,计算机能根据测头的受力情况调整对三坐标测量机X、Y、Z三轴伺服马达的速度分配,使得微测头的综合变形量始终保持在某一定值附近,即使测头与被测样件基本保持恒力接触,从而自动跟踪工件表面轮廓形状的变化。当测头上

4、的测针沿着样件表面逐点运动时,通过反作用力使测针发生形变,这种形变通过连接到探针上的3个坐标的弹簧产生位移反应出来,其大小和方向由传感器测出。经模-数转换,将测出的信号反馈给计算机,计算机逐点记录、显示空间三维点的坐标(X、Y、Z),再通过一系列的数学运算,求得所需的结果。[5-6]3.2测头半径空间补偿接触式测头测量曲面,坐标测量机给出的是测端球心的轨迹。由于测球总是有一定的半径r,因此它是与被测曲面相距r的包络面。在用三坐标测量机测得代表球心轨迹的曲面后,为得到所需测量的表面,应作测头半径补偿,求出与球心轨迹构成的曲面相距r的包络面。 图1 测头半径补偿如果被测曲面

5、的形状已知,并可以用一定的解析函数表示,那么就可以用解析的方法求出曲面各点的法线方向,按照求得的法线方向确定测得的球心轨迹上与之相对应的点,对它进行测头半径补偿。自由曲面难以用解析函数表示,因此也难以用解析方法求其包络面。为了求球心轨迹的包络面,必须知道曲线的法线方向。由测得的球心O沿着曲面的法线方向移过距离r,即可以得到测头与被测曲面的接触点P,如图1所示。测头半径补偿需沿三维曲面的法向进行。确定曲面法向经常用微平面法、微球面法和曲面拟合法等。[11-13]4测量数据处理数据处理主要过程为数据预处理,数据拟合和曲面构造过程。[10]反求工程的原始信息是点数据的层析图形

6、,故这种点图实质上是二值位图。计算机图形学中处理二值位图的滤波去噪、提取边界的算法在这里是适应的。一般处理过程分3步进行:一是对数据进行滤波;二是数据拟合;三是表面建模。5实际测量当中由于各种人为及随机因素的影响,测量结果中包含影响以后工序的无用数据。若直接将测量数据用于曲线、曲面造型,势必会造成重构曲面不能满足精度要求,对于那些测量误差太大的无效测量点数据,还会导致拟合曲面发生干涉、翘曲等变形,甚至导致曲面无法拟合。因此,需要根据零件曲面的几何特性及生成规律,在进行曲面重构之前进行测量数据预处理,对数据点的可靠性进行评估,利用CAD造型软件的编辑功能对误差较大的数据点

7、进行修正,对于误差太大的无效数据点给予删除,以保证生成的拟合曲线曲面光顺、平滑。这实际上是用某种平滑滤波函数来大大减少数据量,这样做可以剃出疵点,减小表面噪声,同时对比较粗糙的被测表面也可起到平滑作用。最终实现用某种特定的数学形式唯一地表示出这个三维曲面,以便采用丰富的CAD/CAM工程软件进行产品的设计工作。在反求工程中,最简单的噪声去除方法是人机交互,通过图形显示,判别明显坏点,在数据序列中将它们删除。这种方法缺陷明显,即不能处理大量的“点云”,所以常用程序判断滤波、N点平均滤波以及预测误差递推辨识与卡而曼滤波相结合的自适应滤波法。目

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