基于CMM和光学扫描的集成测量与混合建模

王 乔，杨雪荣，成思源，吕 瑟，张湘伟

（广东工业大学 机电工程学院，广州 510006）

0 引言

逆向工程是在没有设计图纸、CAD模型或者设计图纸不完整的情况下，按照现有零件的实物模型（或称为零件原形），利用各种数字化技术及CAD技术重新构造零件CAD模型的过程[1]。在逆向工程中，CMM和光学扫描仪两种测量设备运用相对较多，这两种测量设备各有特点：CMM采用的接触式测量在测量中稳定性好、精确度高，对盲区（如深孔）测量具有一定优势，但测量速度慢；基于光学的关节臂扫描采用非接触式测量，速度快，短时间内采集点云密度大，效率高，但精确度相对于接触式测量设备较低。对于同时有规则特征和非规则特征的复杂零件，如果单一使用一种测量设备来测量，则不能同时满足高质量，高效率的要求[2]，而集成测量可以有效地克服单一测量模式的局限性。集成测量充分利用了这两种测量设备在测量上的互补性，将接触式测量的高精度和非接触式测量的高效率充分结合在一起，准确获取模型的表面数据，从而进一步提高逆向建模的质量和精度。

1 集成测量与建模原理及流程

由于复杂零件上既有规则特征又有非规则特征，而两种特征在测量方式上有很大区别：规则特征只需要运用CMM测量规则特征参数信息，测量时间短，效率高；对于非规则特征使用CMM测量有一定难度，而用扫描设备是最佳的选择。根据不同的特征选用合适的测量设备也是零件测量过程中关键步骤之一。

对于目前复杂零件测量瓶颈，本文利用两种设备在测量上的优势[3]，运用CMM测量规则特征与关节臂扫描仪测量非规则特征，对其进行数据采集。采集的测量数据，使用逆向处理软件Geomagic Design Direct进行数据处理，逆向建模以及模型对齐，最终获得工件CAD模型。具体流程图如图1所示。

图1 集成测量及建模流程

2 测量与数据处理

2.1 CMM测量与数据处理

零件上的特征出现方式有规则特征和非规则特征。有些特征形似规则特征，但不一定是规则特征的情况，需要验证。针对复杂零件上未知的形似规则特征，首先进行判断，如果是规则特征，只需要测量此特征的准确的参数信息，如是非规则特征，用CMM测量其点云数据，判断流程如图2所示。

图2 验证孔特征

以形似规则深孔特征为例进行验证，判断是否为规则的孔特征，在确定为规则孔特征后，采集孔特征参数值，否则，测量其点云数据。

对于规则特征深孔，CMM在工件上采集其参数信息，同时将周围的3个特征球进行数据采集，以此来利用3个特征球的数据建立工件坐标系。

图3 接触式采集数据

对于不规则深孔时，为获取深孔特征的数据信息，通过“闭环扫描”采集孔环壁一周的数据，再利用测量的点云数据拟合建模[4]。同样需要测量3个特征球的参数信息。图4为非参数孔特征测量。

图4 CMM测量非参数化孔特征

2.2 关节臂扫描测量与数据处理

激光扫描系统基于常见的激光三角形原理[5]。激光三角形法以点扫描或者线扫描为主，通过激光光源发射光线，以固定角度将光线照射到被测物体上，然后通过高精度的CCD镜头与光源之间的位置及投影和反射光线之间的夹角，换算出被测点所在的位置。该测量技术稳定，扫描速度较快。但相对于CMM来说，精度上还是稍有不足。

图5 非接触式采集数据

关节臂扫描仪采集的数据，经过多次多方位采集、数据处理时，获得的数据密度大，分布不均匀，采集的点云并非整体，需要经过数据拼合技术将零碎的点云整合[6]。同时，由于环境和人为等因素的影响，数据中也存在一些噪音点，当数据密度很高时，采集到的数据中存在很多的冗余数据，严重影响效率，因此需要数据简化、降噪等处理。图6为关节臂扫描仪测量的点云数据。

图6 关节臂扫描仪采集点云数据

3 Geomagic Design Direct建模

3.1 Geomagic Design Direct建模原理与流程

Geomagic Design Direct是一款正逆向混合设计软件，能将逆向建模与正向建模紧密结合，无需转换正逆向建模数据，操作起来更方便。Geomagic Design Direct的建模在多边形网格的截面线特征与规则特征的提取编辑上功能更丰富，实体特征与二维截面的正向设计建模功能也比较成熟，可以直接对原始扫描数据进行几何形状重构得到产品的实体CAD模型，并通过正向建模工具对实体特征及其相互之间的约束关系进行编辑修改以实现再设计。在Geomagic Design Direct中混合建模流程如图7所示。

图7 Geomagic Design Direct建模流程

3.2 Geomagic Design Direct建模

本论文是通过Geomagic Design Direct来实现不同仪器采集的数据处理，然后对两部分数据分别建模，经过坐标系对齐之后，根据布尔运算得到CAD模型的流程，如图8所示。

图8 两种软件处理流程

规则的特征通过参数建模，非规则的特征通过拟合建模方式对深孔建模[6]。其中采用正逆向结合的方式对非规则特征建模，可以更进一步的提高建模效率。

针对规则特征，利用Geomagic Design Direct软件“提取”工具栏中提取相应的规则特征，提取后通过编辑修改进行再设计。针对不规则特征，提取其特征面或特征线。产品的测量数据中提出对产品几何形状的重构具有关键性作用的几何元素（曲线、曲面）。特征中，二次曲面、自由曲面以及曲面间的连接面称为特征面，局部曲面的边界线以及曲面间的交线称为特征线[8]。通过在二维截面上草绘出封闭的轮廓线，使用“选择”，“拉动”或“移动”等工具对模型再设计的的过程。

本论文中，利用Geomagic Design Direct软件“插入”选择相应的圆柱特征，在使用“插入”前，由于要确定点云的规则特征中心点、孔深，可以通过草绘的方式提取圆中心点，拉动得到圆柱的实体模型。使用“插入”模块中规则特征的建模给逆向建模提供了一种快速便捷的方式。模型中的深孔通过CMM测量得到点云数据，分析数据特点可得此特征为圆柱体，应用“插入”圆柱工具重建出产品的CAD模型，如图9所示。

图9 CMM测量深孔特征

对于非规则特征的建模，通过关节臂扫描仪采集的数据经过降噪，简化，拼合等一系列处理之后，再运用截面草图中曲线提取，在二维网格面上获取截面线，并在草图模式下进行编辑修改。将所提取的曲线在封闭情况下，进行拉伸、旋转、扫掠和放样等操作以生成曲面或实体，并以此为基础来进行复杂几何实体的构造。二维截面线的提取与编辑可以大大提高逆向建模的效率，而且，通过对截面草图的编辑来创建新的二维截面，并生成新的实体模型，以实现再设计，如图10所示。

图10 扫描数据建模

3.3 模型对齐

对齐也是逆向建模中的一个重要环节[8]。采用不同的采集方式，获得的两组数据存在不同的坐标系，需要将两组数据进行对齐操作，因此需要建立一个公共的几何特征作为公共对齐特征。在此采用的是三点定位法[9]，通过三个球的圆心建立空间坐标系，然后通过“装配体”中“对齐”两坐标系进行对齐到同一坐标系下。

将两部分模型分别用三个标准球建立空间坐标系，根据特征对齐原理将两部分模型对齐。

图11 两部分数据特征对齐

由于模型是由两部分组合而成时，可以通过“相交”对模型进行“组合”、“拆分主体”、“拆分面”、“投影”处理。在“相交”工具栏中既可以使用两部分组合为一体，也可以通过选择要删除的区域进行布尔运算。通过布尔减将圆柱孔的部分删除，从而最终获得CAD模型图。

图12 裁剪后模型

4 结论

结合CMM和关节臂扫描仪集成测量的数据，基于逆向工程的混合建模技术进行了实例研究，说明了此种方法能够融合两种设备测量的优势，快速、准确的获得模型的CAD模型。这种集成CMM和光学扫描的测量与建模的方法在零件再设计时可以提高重构模型的质量，对于结构复杂、规则特征较多的零件，具有一定的借鉴意义。

[1]成思源,洪树彬,杨雪荣.逆向工程技术综合实践[M].电子工业出版社,2010.

[2]Haibin Zhao,Jean-Pierre Kruth, Nick Van Gestel, Bart Boeckmans,Philip Bleys.Automated dimensional inspection planning using the combination of laser scanner and tactile probe[J].Measurement,2012(45):1057-1066.

[3]卢科青,陈子辰,王文.逆向工程中多传感器集成的智能化测量研究[D].浙江大学,2005.

[4]V.Carbone,M.Carocci,E.Savio,G.Sansoni,L.De Chiffre.Combination of a Vision System and a Coordinate Measuring Machine for the Reverse Engineering of Freeform Surfaces[J].International Journal of Advanced Manufacturing Technology.2001(4):263-271.

[5]郭丽峰,张国雄,郑志翔,刘书贵,刘文耀.关节臂式坐标测量机数据采集系统的研制[J].中国机械工程,2007,18(7):829-833.

[6]薛莹,何雪明.基于CMM测量数据的快速曲面重构[J].制造业自动化,2013,35(13):114-116.

[7]刘志刚,陈康宁,刘布昆,林志航.逆向工程中基于线结构光视觉传感器的光学坐标测量系统研究[J].制造业自动化,1999,21(5):36-39.

[8]隋亦熙,李际军.逆向工程中曲线曲面特征提取研究[D].浙江大学,2008.

[9]刘鑫鹏,王杨.多传感器集成测量系统的数据对齐[J].华南理工大学学报(自然科学版),2009(9):103-108.