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逆向工程CAD建模关键技术研究

作者:佚名 来源:网络收集 更新时间:2011-3-21
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关键字: AutoCAD 2009 Photoshop手绘 AutoCAD对象 中望CAD AutoCAD三维造型

逆向工程是将实物模型转变为CAD模型的数字化技术,针对其关键技术——产品数字化、数据处理和曲面重构等进行了研究,并就未来的发展进行了探讨。

  0 前言

   逆向工程技术(reverse engineering,RE),又名反向工程、反求工程,也可以叫做测量造型。逆向工程起源于精密测量和品质检验,它是设计下游向设计上游反馈信息的回路。目前大多数有关“逆向工程”技术的研究和应用都集中在几何形状,即重建产品实物的模型和最终产品的制造方面,称为“实物逆向工程”

   逆向工程是根据已存在的产品或零件原型构造产品或零件的CAD模型,在此基础上对已有产品进行剖析、理解和改进,从而实现产品的再设计。特别强调再创造是反求的灵魂,它不是简单的复制或模仿,而是在原有基础上的再创造。它表征了一种CAD模型不存在的产品设计新方法。逆向工程的一般流程如图l所示。

逆向工程CAD建模关键技术研究

  图l 逆向工程流程图

   逆向工程CAD建模关键技术和研究,是加快我国产品创新设计的发展步伐所急需解决的重要工程。同时,逆向工程CAD系统和技术可广泛应用于汽车、摩托车、家用电器等复杂产品外形的修复、改造与创新设计;自然景物的计算机描述;人体拟合;如头盔、太空服等一些功能复杂、价格昂贵的产品的设计等。因此,这一研究具有广阔的应用前景,尤其是对于提高我国航空、航天、汽车、摩托车、模具工业产品的快速CAD设计与制造水平,增强产品设计与制造中的高新技术含量,提高产品的市场竞争能力,具有重要的实际意义和经济价值。

  1 测量规划

   在实际的操作过程中,首先要进行测量前的规划。测量规划的目的是精确而又高效地采集数据。精确是指所采集的数据足够反映样件的特征,而不会产生误导;高效是指在能够正确表示产品特征的情况下,所采集的数据尽量少,所走过的路径尽量短,所花费的时间尽量少。

关键字: AutoCAD 2009 Photoshop手绘 AutoCAD对象 中望CAD AutoCAD三维造型

逆向工程是将实物模型转变为CAD模型的数字化技术,针对其关键技术——产品数字化、数据处理和曲面重构等进行了研究,并就未来的发展进行了探讨。

   目前提出了一种基于元特征的复杂结构零件逆向测量规划技术。通过功能一结构映射,研究了复杂结构零件的元特征解耦机理,提取零件最小化特征单元。构建包含精度特性、特征复杂度等元特征属性的信息模型及包含测量精度等的测量方法信息模型。建立元特征和测量方法匹配评价影响因素集,研究特征属性的关系模型。在此基础上,通过定性评价和模糊定量评价两个步骤得到匹配优度量化值,实现了测量方法的定量化最优选择。然后。对分散的元特征进行组合,优化整个测量过程。

  2 数据采集

   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,就可以进行复杂曲面的建模、评价、改进和制造。因而,高效、高精度的实现样件表面的数据采集,是逆向工程实现的基础和关键技术之一,是逆向工程中最基本、最不可缺少的步骤。数据获取在产品设计师与逆向工程及CAD/CAM/CAE/RP/CNC之间扮演着桥梁的作用。可以这么认为,数据测量是逆向工程的基础,测得数据的品质事关最终模型的品质,直接影响到整个工程的效率和品质。

   目前,用来采集物体表面数据的测量设备和方法多种多样,其原理也各不相同。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。各种测量方法的具体分类如图2所示。

逆向工程CAD建模关键技术研究

  图2 实物数字化方法

  3 多视对齐

   工程实际中,为完成对整个物体模型的测量,常把物体表面分成多个局部相互重叠的子区域,从多个角度获取独立的点云,称为多视(multi-view)点云。由于在多次测量时所对应的局部坐标系是不一致的,必须把它统一到同一坐标系,消除测量间的重叠部分,以得到被测物体表面的完整数据,此处理过程即为多视数据的对齐(registration)。

关键字: AutoCAD 2009 Photoshop手绘 AutoCAD对象 中望CAD AutoCAD三维造型

逆向工程是将实物模型转变为CAD模型的数字化技术,针对其关键技术——产品数字化、数据处理和曲面重构等进行了研究,并就未来的发展进行了探讨。

   数据处理中对多次测量数据的拼合问题也就是坐标变换问题。Faugeras和Hebert在1986年应用四元组算法(quaternion)来求解,以处理物体移动时物体对齐问题。S.A Run等人在1988年通过SVD分解(singular value decom position)来求两个对应点集的变换问题;Besl和Mckay在1992年提出了著名的ICP算法(iterative closest point algorithm)对齐方法,首先从一个点集、一条曲线或一个曲面中找到与一点对应的最近点,再用这个结果去找两个对应的点集,最后采用单位四元素法

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