逆向工程中基于语义的复杂零件描述与建模关键技术研究

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逆向工程技术作为产品创新设计的重要手段之一,在航空、航天、汽车、船舶、医疗等领域具有广泛应用背景。在这些领域应用中,复杂零件特殊的外部或内部结构,往往对产品功能的实现起到关键作用。一般而言,复杂零件需要经历多次原型设计、测量、建模、修改等过程,形成最终零件产品,在这其中,逆向工程测量与建模技术发挥着重要作用。在逆向工程测量实际中,复杂零件的测量结果通常仅为测点的三维坐标信息,而一些隐含于测量过程的信息,如功能要求、测量设备相关信息、测点对应的传感器信息、测点有序信息、特征约束信息、曲面功能信息等都没有直接传递到建模过程中,而如果能合理利用这些信息,在一定程度上有助于提高建模效率和精度。同时,复杂零件的建模过程仍以传统“点-曲线-曲面”方式为主,建模人员往往需要从海量点云中分析、寻找、恢复出测点之间的几何拓扑信息,并在此基础上进行“曲线-曲面-几何实体”重建,数据处理工作繁重。该建模过程随着零件复杂度的提升将变得更加耗时。为了提高复杂零件的逆向设计效率,本论文开展基于语义的测量信息描述与建模方法研究,主要研究内容包括:分析复杂零件测量过程中有效测量信息,设计语义信息模型和语义数据文件结构,阐述语义信息的获取、解析、处理和建模流程。针对多源或同源多视点云数据的配准问题,研究在不同语义配准信息下的点云配准方法,提出一种边界聚类改进算法快速获取标记点的位置信息,用于点云在线配准,提出一种无标记辅助的低重叠率点云的拼接算法,用于点云离线自动配准。在噪声去除方面,以散乱点云和扫描线数据为对象,分别提出邻域测点平均距离法和基于K-means的自适应角度阈值法。在数据精简方面,采用基于栅格的空间均匀采样方法,用于降低数据量和估算点云局部几何特征量,提出一种指定精简比例的点云非均匀精简方法,用于后续曲线、曲面交互重建。针对机械零件具有较多平面、二次曲面的情况,研究一种基于曲面拟合误差控制的迭代数据分割方法,将平均法矢夹角作为数据分割的依据,通过区域生长和曲面拟合误差分析准确提取平面、二次曲面的特征参数。为了提高建模效率,研究非重要功能特征的自动重建和重要功能特征的快速交互重建。提出一种基于有向约束图的特征参数优化方法,以满足不同功能区域的重建精度要求。针对自由曲面,提出一种误差控制下保持边界连续性的小波光顺方法,以提高曲线曲面重建质量。本文在原曲面数字化MSIS软件的基础上增加语义信息获取模块,开发基于RFID的语义信息无线获取模块;制定语义信息的获取流程,以保证语义信息的有效获取。借助MATLAB编制数据预处理前处理算法模块,使点云数据满足交互建模要求。以Open CASCADE为内核,开发逆向CAD建模软件原型Semantic/RE。通过多个复杂零件实例验证论文方法的可行性和有效性。
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