逆向工程CAD建模關鍵技術研究

　　逆向工程是將實物模型轉變為CAD模型的數字化技術，針對其關鍵技術——產品數字化、數據處理和曲面重構等進行了研究，並就未來的發展進行了探討。

　　0　前言

　　逆向工程技術(reverse engineering，RE)，又名反向工程、反求工程，也可以叫做測量造型。逆向工程起源於精密測量和品質檢驗，它是設計下游向設計上游反饋信息的回路。目前大多數有關“逆向工程”技術的研究和應用都集中在幾何形狀，即重建產品實物的模型和最終產品的制造方面，稱為“實物逆向工程”

　　逆向工程是根據已存在的產品或零件原型構造產品或零件的CAD模型，在此基礎上對已有產品進行剖析、理解和改進，從而實現產品的再設計。特別強調再創造是反求的靈魂，它不是簡單的復制或模仿，而是在原有基礎上的再創造。它表征了一種CAD模型不存在的產品設計新方法。逆向工程的一般流程如圖l所示。

　　圖l 逆向工程流程圖

　　逆向工程CAD建模關鍵技術和研究，是加快我國產品創新設計的發展步伐所急需解決的重要工程。同時，逆向工程CAD系統和技術可廣泛應用於汽車、摩托車、家用電器等復雜產品外形的修復、改造與創新設計;自然景物的計算機描述;人體擬合;如頭盔、太空服等一些功能復雜、價格昂貴的產品的設計等。因此，這一研究具有廣闊的應用前景，尤其是對於提高我國航空、航天、汽車、摩托車、模具工業產品的快速CAD設計與制造水平，增強產品設計與制造中的高新技術含量，提高產品的市場競爭能力，具有重要的實際意義和經濟價值。

　　1 測量規劃

　　在實際的操作過程中，首先要進行測量前的規劃。測量規劃的目的是精確而又高效地采集數據。精確是指所采集的數據足夠反映樣件的特征，而不會產生誤導;高效是指在能夠正確表示產品特征的情況下，所采集的數據盡量少，所走過的路徑盡量短，所花費的時間盡量少。

　　關鍵字： AutoCAD 2009 Photoshop手繪 AutoCAD對象 中望CAD AutoCAD三維造型

　　逆向工程是將實物模型轉變為CAD模型的數字化技術，針對其關鍵技術——產品數字化、數據處理和曲面重構等進行了研究，並就未來的發展進行了探討。

　　目前提出了一種基於元特征的復雜結構零件逆向測量規劃技術。通過功能一結構映射，研究了復雜結構零件的元特征解耦機理，提取零件最小化特征單元。構建包含精度特性、特征復雜度等元特征屬性的信息模型及包含測量精度等的測量方法信息模型。建立元特征和測量方法匹配評價影響因素集，研究特征屬性的關系模型。在此基礎上，通過定性評價和模糊定量評價兩個步驟得到匹配優度量化值，實現了測量方法的定量化最優選擇。然後。對分散的元特征進行組合，優化整個測量過程。

　　2 數據采集

　　數據采集，又稱產品表面數字化，是指通過特定的測量設備和測量方法，將物體的表面形狀轉換成離散的幾何點坐標數據，在此基礎上，就可以進行復雜曲面的建模、評價、改進和制造。因而，高效、高精度的實現樣件表面的數據采集，是逆向工程實現的基礎和關鍵技術之一，是逆向工程中最基本、最不可缺少的步驟。數據獲取在產品設計師與逆向工程及CAD/CAM/CAE/RP/CNC之間扮演著橋梁的作用。可以這麼認為，數據測量是逆向工程的基礎，測得數據的品質事關最終模型的品質，直接影響到整個工程的效率和品質。

　　目前，用來采集物體表面數據的測量設備和方法多種多樣，其原理也各不相同。不同的測量方式，不但決定了測量本身的精度、速度和經濟性，還造成了測量數據類型及後續處理方式的不同。各種測量方法的具體分類如圖2所示。

　　圖2 實物數字化方法

　　3 多視對齊

　　工程實際中，為完成對整個物體模型的測量，常把物體表面分成多個局部相互重疊的子區域，從多個角度獲取獨立的點雲，稱為多視(multi-view)點雲。由於在多次測量時所對應的局部坐標系是不一致的，必須把它統一到同一坐標系，消除測量間的重疊部分，以得到被測物體表面的完整數據，此處理過程即為多視數據的對齊(registration)。

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　　逆向工程是將實物模型轉變為CAD模型的數字化技術，針對其關鍵技術——產品數字化、數據處理和曲面重構等進行了研究，並就未來的發展進行了探討。

　　數據處理中對多次測量數據的拼合問題也就是坐標變換問題。Faugeras和Hebert在1986年應用四元組算法(quaternion)來求解，以處理物體移動時物體對齊問題。S.A Run等人在1988年通過SVD分解(singular value decom position)來求兩個對應點集的變換問題;Besl和Mckay在1992年提出了著名的ICP算法(iterative closest point algorithm)對齊方法，首先從一個點集、一條曲線或一個曲面中找到與一點對應的最近點，再用這個結果去找兩個對應的點集，最後采用單位四元素法來找出兩個點集的變換矩陣;Rutishauser等在1994年提出一種用三角面片分割陣列圖像(range images)，然後用統計的方法來合並兩個陣列圖像的方法。與這些方法相比，三點定位法是一種簡單實用的拼合法，但三點定位法只適用於一般場合，並不能應用在需要高精度和大測量范圍的汽車和航空領域，如在汽車整車測量過程中，由於種種原因導致某部分數據沒有納入測量范圍，一段時間後需補充部分數據，而所分布的參考點已經無法再用。此類問題的出現，用公共參考點來進行拼接已不再可能。

　　目前提出一種新的多視曲面拼合的思路，即點紋法。它采用了高精度的紋路圈進行多視曲面的匹配，正因為所用的匹配紋路像手指上的指紋，故把它命名為點紋法。其基本思路：在被測曲面的多幅視圖上，各選取一些重復區域上相對應的候選點，並構造出紋路圈，然後把紋路圈投影到點p的切平面上，這樣就在切平面上形成了二維點紋，其他視圖也如此，就可產生相對應的點紋，然後用改進的ICP算法對各幅視圖的二維點紋進行自適應迭代，再經過基於徑向基函數(RBF)神經網絡對冗余數據進行融合處理。

　　4 數據濾波

　　受人為和環境因素的影響，測量的數據將包含噪聲，為降低噪聲對後續建模的影響，可對點雲進行光順處理，即濾波。常用的濾波算法有高斯(Gaussian) 濾波、平均(averaging)濾波和中值(median)濾波3種。高斯濾波指采樣點的權重為高斯分布，平均效果小，故濾波時能較好地保持原形貌。平均濾波指采樣點的值為各數據點的統計平均值。中值濾波指采樣點的值為各數據點的統計中值，這種濾波可較好地消除毛刺。這3種方式可根據具體情況靈活應用。點雲濾波主要是針對有序點雲進行的，若點雲無序，則可能出現意外結果。數據光順與維持點雲高精度在一定程度上是對立的，點雲精度越高，可能光順性就越差，而提高光順度，則精度可能降低。因此操作時應根據產品的用途和要求合理地設置濾波參數。

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　　目前提出的分塊濾波技術可實現噪聲點的快速、精確過濾，其基本思想是提取實體表面的特征分界線和具有明顯幾何特征的幾何元素，依次將整個曲面分塊，對平滑面片數據、特征分界線、明顯特征幾何元素分別進行噪聲判斷，這樣可實現較為准確的過濾。除此以外，在數據采集過程中常采用取樣(sampling)和弦差分(chordal deviation)進行數據精簡，以減少數據采集量。

　　5 曲面擬合

　　通過CAD系統進行曲面重構，是反求工程技術的關鍵，也是反求技術的核心。目前，在反求工程技術中主要有3種曲面重構的方法。一是以B-spline曲線或NURBS(非均勻有理B樣條)曲線為基礎的曲面重構方法;二是以三角Bezier曲面為基礎的曲面重構方法;三是以多面體方式來描述曲面物體。

　　5.1 以NURBS曲線曲面為基礎的矩形域參數曲面擬合方法

　　復雜的自由曲面不能用初等解析式表示，通常用矢函數形式的參數曲面方程來描述，常用的參數曲面有Coons曲面、Bezier曲面、B樣條曲面、 NURBS曲面等。這些曲面都是由基本函數和控制點定義的。常用的是采用以距離加權插值法為基礎的B樣條法。B樣條方法的缺點是不能精確表示圓錐截線及初等解析曲面，曲線曲面的表達沒有統一的數學描述形式，這就造成了產品幾何定義的不惟一。1975年美國Syracuse大學的Versprille在他的博士論文中提出了有理B樣條方法，後來Piegl和Triller等人將Bezier，有理Bezier，均勻B樣條、非均勻B樣條進行了歸納統一，從而提出了非均勻有理B樣條方法(NURBS)，成為現代曲面造型中最為廣泛流傳的技術。NURBS方法的突出優點是：它可以在表示自由曲線曲面的同時，又能精確地表示二次規則曲線曲面，從而能用統一的數學形式表示規則曲面與自由曲面，其他非有理方法無法做到這一點。NURBS方法是非有理B樣條方法在四維空間的直接推廣，多數非有理B樣條曲線、曲面的性質及其相應算法也適用於NURBS曲線曲面，便於繼承和發展。

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　　逆向工程是將實物模型轉變為CAD模型的數字化技術，針對其關鍵技術——產品數字化、數據處理和曲面重構等進行了研究，並就未來的發展進行了探討。

　　5.2 以三角