基于非接触式激光扫描的曲面反求重构实验
2014-02-10吴慧兰
吴慧兰, 宋 鹏
(华东理工大学 艺术设计与传媒学院,上海 200237)
0 引 言
在产品造型日益多元化的今天,反求工程已成为产品开发中不可或缺的一环,其应用范围包括设计、质量检测、制造加工、实物复原、实验教学,目前已广泛地用于玩具、汽车、通信电器、文物及艺术品的修复、模具等产品的开发设计与创新设计中,成为消化、吸收先进设计技术,实现新产品开发生产不可缺少的手段[ 1-2]。
反求重构是反求工程中的一个重要组成部分。反求重构过程分为数据采集阶段和模型重构阶段[3]。数据采集的精度将直接影响反求设计的精度和效率,数据采集的方法分为接触式数据采集和非接触式数据采集。随着计算机技术与光电技术的发展,反求工程的数据采集较倾向于采用非接触式三维激光扫描设备,其主要特点有:①数据采样的过程是连续的,对于复杂曲面也可以精确快速的读取数据,操作简便、能够达到较高的精度[4-6];②不与样件接触,因而能对松软材料的表面进行数据采集,可以探测到一般机械测头难以测量的部位,最大限度地反映被测表面的真实形状[7]。非接触式扫描仪有日本Roland三维激光扫描仪和加拿大Creaform Inc 公司生产的HandyScan手持式激光扫描仪,通过比较,手持式扫描仪对物体大小、内外均可,适用性强,但易受环境光线及杂散光影响,故一般点云杂点都较多,仪器价格贵,因此我们选用了本学院实验室现有的日本Roland三维激光扫描仪(LPX-1200)进行数据采集实验,并结合Geomagic反求建模软件对数据进行处理及CAD模型重建。实验证明,基于Roland三维激光扫描仪的数据采集与Geomagic反求建模软件的曲面重构,可获得较高的建模效率和质量,快速建立个性化数字模型,为三维数字化设计、模型创新设计奠定基础。对于培养学生在现代设计方法的应用和创新设计能力的提高具有积极的作用。
1 反求设计技术
1.1 数据采集
原始产品模型的数据采集是反求工程的第一步,也是关键的一步[8-9]。通常扫描后得到的测量数据是由大量的三维坐标点所组成,扫描参数和被测物体的大小,由几百点到几百万点不等的三维数据点称为点云。
经过反复实验发现,Roland扫描仪数据采集不会划伤被测零件表面,但对被测物体的表面提出了一定的要求[10-11]。Roland扫描仪数据采集的点云对产品表面的依赖度较高,当物体表面明度较高、较平滑时,扫描获得的点云数据效果最佳;当产品表面颜色偏深、材质表面粗糙时扫描效果较差,如黑色、深蓝色物体、皮革、布料等;对透明物体和表面呈现镜面效果的物体,扫描后点云坐标往往错乱或消失,所以扫描前要进行模型着色处理。另外测量点距越小,所获得的点云数据就越逼近于所测量的实物表面,但相应的扫描时间也更长。点距设置的大小主要取决于机器的精度及实物所要达到的要求,Roland激光扫描仪可以达到最小精度是0.05 mm的间距,完全能达到一般模型设计要求[12]。在测量的时候,由于激光扫描仪存在着扫描“死点”,或是对复杂形状零件,点云数据不能一次性扫描得到,需要移动或旋转零件多次扫描得到,这样才能得到完整的数据,然后以STL的格式输出。
本文以Kodak相机为研究对象,选用Roland三维激光扫描仪进行数据采集,其过程主要分为以下几个步骤:
(1) 扫描前准备工作。即模型着色处理,以利于CCD采集数据;
(2) 数据扫描测量。启动扫描软件Dr.Picza3,把实物放到扫描仪里,找一个比较好测量的基准面做定位面,设置一些相应的参数,然后点击“扫描”选项;
(3) 扫描获得数据。扫描仪自动记录下所获取的曲面点云数据并保存在计算机里。
1.2 CAD模型重构
CAD模型重构阶段主要是通过使用反求工程软件对扫描点云进行数据预处理、特征提取并重构出NURBS曲面模型[13]。Geomagic软件具有强大的反求建模功能,可将三维扫描数据和多边形网格转换为精确的曲面化三维数字模型,以用于反求工程、产品设计、快速成型和分析。作为将三维扫描数据转换为参数化CAD模型和三维CAD模型的最快速的方法。
Geomagic Studio提供了4个处理模块,分别是:①扫描数据处理(capture);②多边形编辑(wrp);③NURBS曲面建模(shape);④CAD曲面建模(fashion)[14]。在实验研究中,我们采用Geomagic软件分为点阶段、多边形阶段、形状阶段3个阶段进行处理。
1.2.1点阶段(扫描数据处理)
点阶段目标是将原始点云数据生成多边形模型(三角网格面)。一般情况下,由于通过激光扫描获得的初始点云数量很大,可达到上百万,使得处理速度较慢,同时扫描得到的产品外形数据会不可避免地引入数据误差,尤其是尖锐边和边界附近的测量数据,测量数据中的坏点,可能使该点及其周围的曲面片偏离原曲面,处理这些大型三维点云数据集可采用的方些有:①优化扫描数据(通过检测体外孤点、减少噪音点、去除重叠);②自动或手动拼接与合并多个扫描数据集;③通过曲率采样、格栅采样、统一采样和随机采样4种采样算法来降低数据集的密度[15-16]。具体的操作步骤为:
(1) 噪点处理。手动去除杂点、着色点、断开组件连接、全局注册、联合点对象、体外孤点、减少噪音、统一采样、封装,经过上述操作后,点云可以被拼合并减少冗余数据,输出有效的多边形。其中手动去除杂点,断开组件连接,体外孤点命令去除的是与模型真实形状坐标相差较大的点。减少噪音,统一采样命令是在保留物体真实形状的基础上去除冗余保留物体特征。Kodak相机模型噪点处理前后对比如图1所示。
图1 噪点处理前后对比
(2) 合并采集数据。对于形状复杂的零件,曲面数据是无法一次性扫描得到,需要移动或旋转零件,即还需要多次多角度扫描,扫描后的点云还要进行注册拼接与合并多个扫描数据集,手动注册如图2所示。
图2 手动拼接
其具体操作为:找到点云之间的共同特征,手动进行拼接,系统将自动进行匹配。 手动注册模式分别为:①1点注册,②n点注册。1点注册系统将根据选择的1个公共点进行模型自动对齐;n点注册则是根据定义的多个公共点进行模型对齐(最多9个点)。手动注册适用于特征情况明显的物体,根据特征定位,提高了点云拼接的准确性为后续工作打下基础。手动注册后进行全局注册将进一步约束点云间的重叠,使点云间的注册更加精细。
模型的拼合还可采用特征对齐拼接方式,根据选中点云的特征选择相应的拟合内容,如点云是圆锥,在拟合区域中选择圆锥。在特征工具栏选择相应的坐标轴或坐标面,进行创建匹配。最后通过复制,精确移动,全局注册,联合点对象,完成拼接。
1.2.2多边形阶段
点云数据封装后即进入多边形阶段,该阶段任务是对三角网格进行编辑优化。主要通过三角形删除、光滑曲面的多种方法、填充孔和修补技术来检测、修复三角面的封闭与相交情况,简化或细分三角面,平滑表面等操作以提高曲面重建的质量。多边形阶段对物体表面三角面进行加工处理使多边形更加规则化,使模型表面变得更加光华,为后续曲面模块打下基础。多边形阶段处理非常重要,因为处理后的模型必须具有最好的质量,才能进入Shape阶段,为生成NURBS曲面做准备。三角面处理前后对比如图3所示。
图3 三角面处理
(1) 补面及边界加工。对于表面缺口较多可采用“全部填充”,“全部填充”可根据缺空周长大小进行有序排列选择,对于结构形状复杂的可选择不填充,以便以后手动对其进行填充,可控制精确的填充周长范围及空的规律选定。在进行填充前可以先对空进行预加工选择工具栏下的选择边界,确认后,退出命令后按“delete”进行删除红色被选中区域。经过此步可以删除缺空翘起边界和不规则边界,使得填充时补面能更好符合原始曲率。
“填充单个空”可应对的各种空的填充,根据具体情况可分别采用填充封闭的孔洞、填充未封闭的孔洞、桥连两片不相关的边界。
(2) 三角面的处理。手动“去除特征”,可以去除凸台等,点击显示栏中勾选“边”可以方便观察特征突出的三角面,可手动去除。如图4所示,经过“网格医生”可智能修复和处理三角面。经过简化,松弛/砂纸,减少噪音命令可进一步光顺表面。
图4 观察特征突出三角面
1.2.3形状阶段
形状阶段是从多边形阶段转化后经过一系列的技术处理,得到理想的曲面模型。其主要技术处理:首先根据曲面的曲率变化生成轮廓线,并对轮廓线进行编辑达到理想效果,通过轮廓线的划分将整个模型分为多个曲面;其次根据轮廓线进行延伸并编辑,通过对轮廓线的延伸,完成各个曲面之间的连接,最后对各个曲面进行拟合,得到最后的CAD曲面。
通过检测区域命令,根据曲率变化划分每块区域,如图5所示。
图5 检测区域
模型通过编辑轮廓线命令添加、修改及移除轮廓线,如图6所示。
图6 编辑轮廓线
其中,在曲面编辑阶段,若零件表面曲率变化不大,可以使用智能NURBS构面,即由软件自动优化提取后的特征线生成NURBS曲面;若表面曲率变化较大,则可对零件进行分块,再进行拟合生成NURBS曲面[12]。根据网格数据自动拟合以下曲面类型:平面、柱面、锥面、挤压面、旋转曲面、扫描曲面、放样曲面和自由形状曲面,如图7所示。
最后对模型进行拟合曲面命令操作,发现橘黄色区域说明拟合精度不高,需调整回转面的拟合精度。通过缝合命令.对拟合的初级曲面和连接曲面缝合成一个整体CAD模型,如图8所示,保存输出到imageware、UG、Pro-e、Catia等软件进行曲面或实体重构模块。
图7 区域划分
图8 CAD曲面
2 结 语
数据采集、曲面反求重构是反求工程中的关键问题。介绍了以日本Roland非接触式三维激光扫描仪作为点云数据采集装置的曲面重构技术,以Geomagic软件进行曲面重构,提供了一条曲面反求重构的技术途径,对工业产品造型设计等有一定的应用价值。
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