数模比对在复杂模具曲面检测中的应用研究*

2015-04-24刘亚丹谢煌生

制造技术与机床 2015年8期

刘亚丹谢煌生吴烨

(①龙岩学院，福建龙岩 364012;②福建威而特汽车动力部件有限公司，福建龙岩 364000)

模具表面质量检测涵盖从模具设计初期的模型测绘，到模具加工质量测量，到模具验收和后期的磨损修复检测等。在实际生产过程中，对于复杂模具表面的检测，通常需要采用专用的检测仪或者检测器具，如轮廓仪、量规、样板检具等［1］。传统的检测方法存在着诸多弊端，往往造成较复杂特征的不能完全精确检测或者检测误差大，不能够完整准确地反映模具加工质量，同时专用量具的加工制造复杂，而且在使用中不具备通用性［2］。目前，如何对具有复杂曲面等特征的零件提供一个方便、全面以及精确的检测，已成为现代工业发展面临的一个重要课题。

随着科技的发展，出现了接触式检测和非接触式检测两种新型的检测办法。接触式测量使用设备主要有三坐标测量仪、便携式测量臂和工件在线测量系统等。这类检测设备具有精度高、可靠性强等优点，但是接触式检测速度慢，会磨损测量表面，检测过程须对探头做半径补偿，也无法对软物质表面进行测量，同时存在检测盲区。非接触式检测使用到的仪器设备主要有激光扫描仪、白光测量系统和激光跟踪仪等。这类检测设备具有对工件无磨损、易装夹、易操作等特点，适用于复杂曲面的测量，可以快速准确地获取工件的外形点云数据，而后利用获取的点云数据进行相关的检测比对等。本文以带复杂滚花特征的车用皮带轮模具检测为例，使用手持式激光扫描仪进行点云数据采集，在Geomagic Qualify 软件平台进行数模比对。

图1 所示的车用皮带轮的滚花特征为复杂的曲面，目前一般采用冲压工艺生产。随着近年来汽车工业的快速发展，市面上对应此类零件需求量巨大，目前基本上由国外厂家生产供货，主要原因是国内厂家在模具和产品表面的滚花特征质量检测存在以下难点:

(1)此类冲压工艺产品形状复杂、特征众多，传统测量方法检测繁琐或者根本无法完成测量要求;

(2)质量要求严格，检测精度要求高，生产过程产品经常要求全检，对测量效率提出了很高的要求;

(3)模具要求定期管控，为不影响正常生产，需要实现在线检测。

近年来，国内生产水平较高的汽车动力部件生产厂家也一直在探索研究适用于此类零件的生产检测办法，希望取得突破。笔者结合此类零件的几何结构特点和加工要求等，提出了结合非接触式扫描仪和Geomagic Qualify 相关软件，应用数模比对方法进行精度检测。

1 检测方法概述

对此模具曲面的检测具体流程如图2 所示。实物模型的数字化是指通过三维扫描设备，将物体表面的轮廓信息离散为大量的三维坐标点云数据。它是检测过程中最初一步也是关键的一步，点云数据能否精确地表示实物原型，直接影响到后续检测的结果。对齐模型是指将实物的点云数据模型和原始CAD 模型(原始CAD 模型指的是设计和加工模具所用的三维模型)在同一坐标系统下进行匹配，才可以进行后续的对齐比较工作。分析比较是在对齐的基础上对测试对象(点云数据模型)与参考对象(原始CAD 模型)进行分析比对。根据实际公差要求，可对具体部分进行3D比较、2D 比较、边界比较、特征比较、评估GD＆T 项目、评估回弹、裁剪误差和执行壁厚分析等，并将分析结果生成检测报告。

2 点云数据采集

本次检测采用的扫描仪是如图3 所示的Creaform公司Handyscan 3D 自定位扫描仪系列之一REV scan手持式三维激光扫描仪，此设备采用激光三角法测量。扫描仪的技术参数如表1 所示，配套扫描软件为三维扫描软件VXscan。点云数据处理和数模比对采用的软件分别是Geomagic Studio 软件和Geomagic Qualify 软件。

表1 REV scan 技术参数

在对模具进行点云数据采集之前，我们先进行模型几何结构分析，图4 为本次检测的冲压模具，模具的滚花特征是检测的主要区域。滚花特征主要由平面和花槽组成，平面位于花槽顶部，而花槽位于平面中部，而且花槽靠近轴心处有一内部通孔，花槽由圆锥面、圆弧曲面与平面构成，各单位花槽都有共同的特征，呈周圈均匀分布。在分析模具结构特点以及检测要求后，确定点云数据扫描时应侧重于花槽部位。通过激光扫描仪采集的原始点云数据如图5 所示，点云模型存在的大量噪点和与检测无关的特征点。在进行数模比对之前，必须对点云模型进行处理。

3 点云数据处理

在点云数据的扫描过程中不可避免地会引入数据误差，尤其是类锐边和产品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。同时由于实物几何和测量手段的制约，在数据测量时，会存在部分测量盲区和缺口，给后续的造型带来影响［3-4］。在保证不影响工件误差的前提下，在Geomagic Studio 软件中对点云数据进行处理。图6 为经过处理的工件点云数据。处理前点云数据中数据点个数为946865，处理后点云数据中数据点个数为169402。

4 数模比对

4.1 模型对齐

如图7 所示在Geomagic Qualify 软件中分别导入工件点云数据模型和原始CAD 模型，分别设置为测试模型和参考模型。

Geomagic Qualify 软件的对齐方式主要有3 种:基准/特征对齐、最佳拟合和RPS 对齐，它们分别适用于有规则外形的零件、由自由曲面组成的零件和具有定位孔、槽等定位特征的零件。分析此次检测模具表面的几何结构特点，为实现更加精确的3D 对齐，本次检测采用基于特征对齐。在原始CAD 模型创建如图8所示的平面特征、圆锥体特征。通过自动创建特征命令，在点云数据模型中产生映射特征。通过特征对齐命令可完成点云数据模型与原始CAD 模型对齐，并且如图9 所示在“统计”栏中可查看特征对齐偏差值。此偏差符合本次检测要求。

4.2 3D 比较

通过3D 比较，可以获得整个滚花特征的偏差值，生成全面、直观和形象的检测结果。本次3D 比较结果如图10 中所示，偏差色谱图反映出滚花特征的整体偏差情况，可直观判断出满足要求或需要修改的地方。图10 色谱显示上偏差为0.7927 mm，下偏差为-0.7814 mm，软件统计计算得到平均偏差为0.0438～-0.0327 mm，标准偏差为0.0671mm。从表2 的3D 偏差的百分比可以看出，误差在0.0396 mm 范围内的数据点占所有数据点的68.2792%。

表2 整体模型点云偏差分布

4.3 2D 比较

利用2D 比较对截面偏差进行检测，得到图11 花槽顶和图12 花槽底截面2D 比较结果。结果显示，花槽顶上偏差为0.0635mm，花槽顶下偏差为-0.6268 mm，标准偏差为0.0925 mm。从表3 看出，误差在-0.1652 mm～-0.0396 mm 范围内的数据点占所有数据点的63.7717%。