基于點(diǎn)云的逆向設(shè)計(jì)技術(shù)研究

基于點(diǎn)云的逆向設(shè)計(jì)技術(shù)研究

1基于點(diǎn)的點(diǎn)云處理該行業(yè)的逆向設(shè)計(jì)應(yīng)用，極大地促進(jìn)了相關(guān)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，同時(shí)也存在著必須解決的問題。逆向工程中的關(guān)鍵技術(shù)包括零件原型的數(shù)字測量技術(shù)、對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的技術(shù)、零件原形CAD三維模型重構(gòu)技術(shù)、用CAD/CAE/CAM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化分析與制造等。其中在將實(shí)物模型向CAD模型轉(zhuǎn)換的過程中,新的三維CAD模型生成之前的數(shù)據(jù)處理問題一直是個(gè)急待解決的關(guān)鍵問題。如果用最初掃描得到的數(shù)據(jù)構(gòu)建三維CAD模型,這樣可以保證建模的精度要求,但所帶來的嚴(yán)重問題是計(jì)算復(fù)雜,處理速度慢,存儲信息量大,加大了產(chǎn)品的設(shè)計(jì)周期。為此在逆向設(shè)計(jì)中,急需研究改進(jìn)對數(shù)據(jù)壓縮的處理技術(shù),使其達(dá)到建模精度高,速度快并保證利用壓縮后的數(shù)據(jù)點(diǎn)準(zhǔn)確表示原始零件的理想效果?；邳c(diǎn)的點(diǎn)云處理技術(shù)是隨著數(shù)據(jù)測量技術(shù)的進(jìn)步而迅速發(fā)展起來的新技術(shù)。該項(xiàng)技術(shù)以點(diǎn)作為曲面繪制和造型的基本元素,在提高模型繪制與重建的速度、加強(qiáng)處理超大規(guī)模點(diǎn)云的能力和簡化計(jì)算量等方面體現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢,目前已成為逆向工程的一個(gè)研究熱點(diǎn)。2模型重構(gòu)的理數(shù)據(jù)處理是逆向設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)處理的結(jié)果將直接影響后期模型重構(gòu)的質(zhì)量。點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理一般包括異常數(shù)據(jù)點(diǎn)排除和噪聲濾波處理、多視拼合、壓縮精簡數(shù)據(jù)等工作。2.1改進(jìn)濾波、去噪算法由于實(shí)際測量過程中受到各種人為或隨機(jī)因素的影響,使得測量結(jié)果包含噪聲和雜點(diǎn),為了降低測量或消除噪聲對后續(xù)建模質(zhì)量的影響,有必要對測量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波。對于雜點(diǎn)噪聲點(diǎn)的判別和處理,目前主要采用的方法如下:(1)對明顯的異常點(diǎn)和雜點(diǎn),可通過肉眼判別,并用人機(jī)交互的方式直接刪除;但對復(fù)雜問題通常采用程序判斷濾波,N點(diǎn)平均濾波以及預(yù)測誤差遞推辨識與卡爾曼濾波相結(jié)合的自適應(yīng)濾波法等;(2)高斯、平均或中值濾波算法。高斯濾波器在指定域內(nèi)的權(quán)重為高斯分布,其平均效果較小,故在濾波的同時(shí)能較好地保持原數(shù)據(jù)的形貌。平均濾波器采樣點(diǎn)的值取濾波窗口內(nèi)各數(shù)據(jù)點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)平均值。而中值濾波器采樣點(diǎn)的值取濾波窗口內(nèi)各數(shù)據(jù)點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)中值,這種濾波器消除數(shù)據(jù)毛刺效果較好;(3)基于曲率變化的曲線分段去噪法該算法依照曲率變化尋找分段點(diǎn),在每段內(nèi)分別進(jìn)行曲線擬合,按掃描線逐行去噪,有效地提高對測量誤差點(diǎn)的刪除精度,保證擬合曲線的真實(shí)性和光順性。該方法適于曲率變化較小的情況,該算法使用VC++6.0完成算法實(shí)現(xiàn);(4)角度法和弦高差法去噪角度法的判斷原理是檢查點(diǎn)沿掃描線方向與前后兩點(diǎn)所形成的夾角若小于允許值,則該點(diǎn)可視為噪點(diǎn);弦高差法連接檢查點(diǎn)pi前后兩點(diǎn)pi-1和pi+1,計(jì)算檢查點(diǎn)pi到連線pi-1pi+1的距離e,如果|ei|≥[ε],[ε]為給定的允差,則認(rèn)為pi點(diǎn)是噪點(diǎn),需要?jiǎng)h除。這種方法尤其適合于密度較大的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理。2.2多視拼接算法由于被測工件過大或形狀復(fù)雜,測量時(shí)很難一次測出整個(gè)樣件數(shù)據(jù),通常是對其重新定位獲取不同方位的表面信息,這稱為視。保留從不同方向或位置測量獲得的數(shù)據(jù),各視之間會(huì)有一定的重疊,就是多視拼合問題。多視拼合有兩種方法:(1)點(diǎn)處理,即直接對點(diǎn)云進(jìn)行對齊拼合,再重構(gòu)出原型;(2)對各視局部構(gòu)造幾何形體,然后拼合形體。由于各視的集合特征不一致,第二種方法帶來的幾何形體之間的布爾運(yùn)算將涉及到許多CAD中曲面的拼接、求交、拓延和過渡等,拼合效率較低,是目前解決不夠理想的難題。點(diǎn)拼合的最大優(yōu)點(diǎn)是能對物體所求得的各個(gè)面有總體把握,能獲得拓?fù)渖弦恢碌臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),所以比較常用。點(diǎn)云拼合后還應(yīng)去掉各點(diǎn)云重疊的冗余數(shù)據(jù),多視拼合后采用數(shù)據(jù)值疊加或者相減來進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。2.3數(shù)據(jù)精制算法在測量過程中,采集點(diǎn)的數(shù)量一般都很大,再加上由于多視拼合后數(shù)據(jù)融合會(huì)造成數(shù)據(jù)龐大,這使得數(shù)據(jù)精簡成為必然。有關(guān)數(shù)據(jù)精簡和壓縮的算法很多,不同類型的點(diǎn)云可采取不同的精簡方式。對于掃描線點(diǎn)云,其中較常見的有取樣法、弦高偏移法、空間采樣法、包圍盒法、三維網(wǎng)格法等。2.3.1等間距采樣法均勻取樣法是根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的存儲順序,每隔(m-1)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)采取一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),其他的數(shù)據(jù)點(diǎn)都被忽略,這里的m成為間隔(采樣率)。當(dāng)均勻采樣法應(yīng)用于有序數(shù)據(jù)(如掃描數(shù)據(jù))時(shí),便成為等間距采樣法;而應(yīng)用于非有序數(shù)據(jù)時(shí),由于數(shù)據(jù)排列的無規(guī)律性模擬了均勻采樣的隨機(jī)性,因而稱為隨機(jī)采樣法。對于稠密的數(shù)字化樣件,均勻采樣法是一種常用的快速簡化的方法。此種方法的特點(diǎn)是按一定的壓縮比在i個(gè)數(shù)據(jù)中提取出n個(gè)數(shù)據(jù)。它僅適合于實(shí)體是平面或接近于平面的情況下使用,缺點(diǎn)是很容易丟失邊界特征及曲率變化較大區(qū)域的信息。2.3.2基于弦值的一般方法根據(jù)抽樣定理,抽樣點(diǎn)的疏密應(yīng)隨曲面曲率的變化而變化,曲率越大抽樣點(diǎn)越密。針對實(shí)際情況,由于激光掃描獲取的實(shí)物基本上是凸殼的,或者是多個(gè)凸殼的并集,而且掃描的數(shù)據(jù)是一條條的數(shù)據(jù)線,可以用基于弦值的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的線壓縮。這種方法在選點(diǎn)時(shí)由兩個(gè)參數(shù)決定,一個(gè)是最大偏移距離,另一個(gè)是已經(jīng)保留的點(diǎn)與下一個(gè)保留點(diǎn)的兩點(diǎn)之間的距離。因?yàn)橄抑档母叩透视忻芮嘘P(guān)系,這種篩選數(shù)據(jù)點(diǎn)的辦法對于凸殼數(shù)據(jù)具有比較明顯的篩選效果。弦高偏移法能根據(jù)法矢的變化情況對數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡,這是比均勻采樣法優(yōu)勝的地方。它可以滿足計(jì)算效率較高,曲率變化較大區(qū)域的數(shù)據(jù)精度。缺點(diǎn)是對于曲率變化較小且較平滑區(qū)域的精度不能得到很好的保證。2.3.3人類表面均勻網(wǎng)格法1996年Matin等人提出均勻網(wǎng)格法數(shù)據(jù)壓縮已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像處理和逆向工程中,它用到了中值濾波法,以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)的壓縮。2001年K.H.Lee也提出了與Matin等人類似的均勻網(wǎng)格法。該方法是在垂直掃描方向構(gòu)建一組大小相同的均勻網(wǎng)格,并根據(jù)壓縮比確定網(wǎng)格尺寸。當(dāng)數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到網(wǎng)格平面上,把數(shù)據(jù)點(diǎn)分配至網(wǎng)格內(nèi),把網(wǎng)格內(nèi)中間點(diǎn)作為特征點(diǎn)保留,其余的點(diǎn)刪掉。但它的缺點(diǎn)是所用的均勻網(wǎng)格對捕捉產(chǎn)品的外部形狀不敏感,壓縮后的任何區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度是相同的,不能保證曲面曲率變化較大區(qū)域的擬合精度。特點(diǎn)是計(jì)算簡單,消耗的時(shí)間少,能夠保留數(shù)據(jù)點(diǎn)的原有特征,但是它不考慮曲面形狀特征,容易保留壞點(diǎn),不考慮曲率變化,曲率變化較大的邊界點(diǎn)容易被刪除。2.3.4曲面加工算法該方法可以處理一次或多次獲得的重疊的實(shí)物點(diǎn)云數(shù)據(jù)。以八叉樹原理和非均勻三維網(wǎng)格細(xì)分方法為基礎(chǔ),對原始的點(diǎn)云長方形包絡(luò)進(jìn)行細(xì)化,找出每個(gè)網(wǎng)格中的特征點(diǎn),刪除其他點(diǎn),從而達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮的目的。該算法可處理各種形式的掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù),使壓縮后的數(shù)據(jù)點(diǎn)密度隨著曲面曲率變化而變化,曲面曲率大,數(shù)據(jù)點(diǎn)密度大,反之則小。這種方法占用內(nèi)存少,計(jì)算速度快。非均勻三維網(wǎng)格壓縮算法是在均勻網(wǎng)格壓縮算法的基礎(chǔ)上研究并發(fā)展起來的,這種算法在保留了處理簡單易實(shí)現(xiàn)優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上克服了弱點(diǎn),使之能夠適應(yīng)具體曲面的各種形狀變化,確保壓縮后的點(diǎn)云密度隨著曲面的曲率變化而變化,并保留必要的邊界處特征數(shù)據(jù)點(diǎn),大大提高壓縮后數(shù)據(jù)的精度和工作效率,為進(jìn)行參量化的原型自動(dòng)生成和隨機(jī)模型修改重建提供了必要的理論基礎(chǔ)和先進(jìn)技術(shù),對于解決復(fù)雜的汽車、模具曲面模型重建等具有重要的應(yīng)用價(jià)值。3基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮的優(yōu)化設(shè)計(jì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮方法是逆向設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,使壓縮后的數(shù)據(jù)減少計(jì)算復(fù)雜性,提高效率,保證重建曲面的精度,使壓縮后的數(shù)據(jù)點(diǎn)密度隨著曲面曲率的變化而變化是未來逆向設(shè)計(jì)中點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮的發(fā)展趨勢;選擇合理的方法對海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對于保證曲面模型的重建精度和提高數(shù)據(jù)壓縮效率至關(guān)重要;上述研究的數(shù)據(jù)壓縮算法,各具特色,但在算法的執(zhí)行效率和壓縮精度方面尚