逆向工程的破损零件修复模型的建立

目前。三维打印技术蓬勃发展，预示了制造业发展的趋势应当是绿色、智能。随着工程技术的进步，机电产品中出现了大量具有复杂型面的零件．这些零件的失效，绝大部分是由于局部磨损、腐蚀引起的。直接更换这些零件，不但费用较高，而且造成了巨大的资源浪费和环境污染。

    要修复破损零件，首先要精确建立修复模型，将逆向工程(Reverse Engineering)引入修复模型的建立和修复过程，会极大提高修复工作的质量和效率。MenqChia-Hsiang研究了以CMM为测量设备来检测三维CAD模型的检测方法。Son Seokbae等人采用激光扫描仪对物体曲面进行检测，该检测过程由硬件与软件部分组成。实现了检测过程自动化。硬件部分除了扫描设备外还有夹具设备。为检测的CAD模型坐标之间建立必要联系；软件部分则为扫描过程生成了比较优化的扫描路径。最后的误差分析是测量点云数据点到CAD模型之间的距离来进行分析的。朱胜采用光切和亚像素级检测相结合的方法，提取激光光条的中心线，对缺损零件进行反求扫描。建立了基于特征点的迭代最近点(Iterative Closest Point，ICP)算法，用于获取零件的再制造模型。尤红丹利用逆向工程方法，重构磨损零件的表面形貌，并与原始设计的CAD模型进行三维比较，获得零件磨损量。蒋翔采用逆向工程技术，获取标准模具和缺陷模具待测部位的点云，然后结合三维图形匹配技术进行点云匹配，通过设定误差阈值实现缺陷的准确定位。方艳等利用基于点特征面积累加的法矢法，识别出缺陷边界点，生成初始缺陷边界．针对初始缺陷边界具有不连续、多分支、锯齿状边界等问题．提出三步优化处理方法，最终得到封闭、高精度的损伤零件缺陷边界。

    在研究工作中，笔者使用三坐标测量仪对破损零件进行点云数据扫描。得到点云数据；然后在GeomagicStudio中对破损零件的点云数据进行处理．构建非均匀有理B样条(NURBS)曲面；最后把构建的NURBS曲面与创建的零件标准模型导入Geomagic Qualify中。利用Geomagic quality对破损零件进行检测，得到修复数据。为后续零件的精密修复提供数据支撑。

    1 破损零件的点云数据获取

    点云数据的获取主要有接触式与非接触式两种。

    采用接触式采集法。测量探头在与被测量物体发生接触时产生一个记录电压信号。通过相应的设备存储发生接触时的电信号数值。在接触式测量法中。三坐标测量仪是一种典型的设备。

    非接触式点云采集法最常见的是通过光信号来对被测物体进行数据采集。采用非接触式测量法在采集点云数据时，测头不与被测物件产生接触。不会对被测物体的形状和位置产生影响，保证了点云数据的精度，为后续点云数据的处理带来了方便。所以非接触式点云采集设备得到了广泛的应用。

    研究工作中使用的是兰州理工大学的ROMER绝对三坐标测量仪，它具有质量轻、精度高、测量灵活等优点。拟修复对象是一个薄覆盖件，它型面复杂，规则型面较少，对研究获取破损零件的修复模型具有通用性。完成点云数据采集后得到的点云数据如图1所示，将采集到的点云数据导入Geomagic Studio中，经过合并对象点，去除非连接项和体外孤点，减少噪声，统一采样，数据封装后得到多边形模型，如图2所示。

    2 NURBS曲面的重构

    在得到了经过预处理的点云数据后．三维模型的曲面重构就成为最重要的步骤，因为曲面重构的质量直接影响到获取修复模型的精度。曲面重构的目的是要精确地还原破损零件的三维曲面．使重构的曲面能够最大程度体现破损零件的曲面特征。

    Geomagic Studio中曲面重构用的是NURBS法．它不但能与描述自由型曲线、曲面的B样条方法统一，又能精确描述二次曲线弧和二次曲面。

    NURBS曲线是用分段有理B样条多项式函数定义的，其表达式为：

    多边形模型经过曲率探测，得到轮廓线，经过编辑后构造出曲面片。调整曲面片的控制点，从而生成了曲面，构造的NURBS曲面如图3所示。
3 缺损量模型的获取

    由于重构模型与标准模型的坐标系可能不统一，因此在将两者作比较之前。需将重构模型统一到标准模型的坐标系下，从而方便检测。Geomagic Qualify软件本身提供多种对齐方式，常用的有最佳拟合、特征／基准对齐和RPS对齐三种。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的对齐方法，以达到较好的效果。

    把破损零件的重构模型和零件的标准模型(图4)导入Geomagic Qualify中，经过对比、分析、生成报告三个阶段，得到如图5所示的三维尺寸偏差图，图中不同的深浅色代表了破损零件相对于标准零件的偏差数值。而后，根据此图制定零件修复时的加工路径。

    4 加工路径规划

    在获取破损零件的三维缺损量图后。需要在待修复空间为修复机器人寻找一条最优的作业轨迹。

    第一步：在获取的三维尺寸偏差图上划分空间网格，如图6所示．各个偏差色块的边界就自然地落到了划分的网格中，这样就可以拟合出各个偏差色块的边界曲线。将各个边界内的区域向空间直角坐标系的XOY面投影，再将投影到XOY面的点转换到空间坐标系中，此时，所有的待修复区域就全部转换到空间坐标系中，如图7所示。

    第二步：对转换到空间坐标系中的所有区域进行切片。设定H为待修复区域中Z坐标值的最小值．AIt为最小缺损量的1／n(这里设定修复机器人涂层厚度也为最小缺损量的1／n)。用z=H+mAH(m为截面的顺序号，m=1，2，3，.)平行于XOY平面的平面系去切空间坐标系中的待修复区域(图8)，直到切平面中的截面消失为止，这样就可以得到一系列有顺序的截面图，而每一张截面图就是一个加工路径。

    第三步：把加工路径中的所有点变换到修复机器人坐标系下，让修复机器人按照加工路径对破损零件进行修复。

    修复机器人按照加工路径对破损零件进行修复时，修复的只是零件的破损区域且有精度保证。这样可减少传统修复过程中的磨削工作量，提高了工作效率。


    5 总结