【摘要】：逆向工程技術(shù)作為產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計的重要手段之一,在航空、航天、汽車、船舶、醫(yī)療等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用背景。在這些領(lǐng)域應(yīng)用中,復(fù)雜零件特殊的外部或內(nèi)部結(jié)構(gòu),往往對產(chǎn)品功能的實現(xiàn)起到關(guān)鍵作用。一般而言,復(fù)雜零件需要經(jīng)歷多次原型設(shè)計、測量、建模、修改等過程,形成最終零件產(chǎn)品,在這其中,逆向工程測量與建模技術(shù)發(fā)揮著重要作用。在逆向工程測量實際中,復(fù)雜零件的測量結(jié)果通常僅為測點的三維坐標(biāo)信息,而一些隱含于測量過程的信息,如功能要求、測量設(shè)備相關(guān)信息、測點對應(yīng)的傳感器信息、測點有序信息、特征約束信息、曲面功能信息等都沒有直接傳遞到建模過程中,而如果能合理利用這些信息,在一定程度上有助于提高建模效率和精度。同時,復(fù)雜零件的建模過程仍以傳統(tǒng)“點-曲線-曲面”方式為主,建模人員往往需要從海量點云中分析、尋找、恢復(fù)出測點之間的幾何拓?fù)湫畔?并在此基礎(chǔ)上進行“曲線-曲面-幾何實體”重建,數(shù)據(jù)處理工作繁重。該建模過程隨著零件復(fù)雜度的提升將變得更加耗時。為了提高復(fù)雜零件的逆向設(shè)計效率,本論文開展基于語義的測量信息描述與建模方法研究,主要研究內(nèi)容包括：分析復(fù)雜零件測量過程中有效測量信息,設(shè)計語義信息模型和語義數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu),闡述語義信息的獲取、解析、處理和建模流程。針對多源或同源多視點云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)問題,研究在不同語義配準(zhǔn)信息下的點云配準(zhǔn)方法,提出一種邊界聚類改進算法快速獲取標(biāo)記點的位置信息,用于點云在線配準(zhǔn),提出一種無標(biāo)記輔助的低重疊率點云的拼接算法,用于點云離線自動配準(zhǔn)。在噪聲去除方面,以散亂點云和掃描線數(shù)據(jù)為對象,分別提出鄰域測點平均距離法和基于K-means的自適應(yīng)角度閾值法。在數(shù)據(jù)精簡方面,采用基于柵格的空間均勻采樣方法,用于降低數(shù)據(jù)量和估算點云局部幾何特征量,提出一種指定精簡比例的點云非均勻精簡方法,用于后續(xù)曲線、曲面交互重建。針對機械零件具有較多平面、二次曲面的情況,研究一種基于曲面擬合誤差控制的迭代數(shù)據(jù)分割方法,將平均法矢夾角作為數(shù)據(jù)分割的依據(jù),通過區(qū)域生長和曲面擬合誤差分析準(zhǔn)確提取平面、二次曲面的特征參數(shù)。為了提高建模效率,研究非重要功能特征的自動重建和重要功能特征的快速交互重建。提出一種基于有向約束圖的特征參數(shù)優(yōu)化方法,以滿足不同功能區(qū)域的重建精度要求。針對自由曲面,提出一種誤差控制下保持邊界連續(xù)性的小波光順方法,以提高曲線曲面重建質(zhì)量。本文在原曲面數(shù)字化MSIS軟件的基礎(chǔ)上增加語義信息獲取模塊,開發(fā)基于RFID的語義信息無線獲取模塊；制定語義信息的獲取流程,以保證語義信息的有效獲取。借助MATLAB編制數(shù)據(jù)預(yù)處理前處理算法模塊,使點云數(shù)據(jù)滿足交互建模要求。以O(shè)pen CASCADE為內(nèi)核,開發(fā)逆向CAD建模軟件原型Semantic/RE。通過多個復(fù)雜零件實例驗證論文方法的可行性和有效性。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH122

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本文編號：2383995