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摘要：随着工业的发展，模具在制造业种的地位(2)

2013-05-09 18:15
　　
　　模型轮廓数字化采集步骤为：
　　(1)选定测量部位
　　根据样品结构和用户的具体要求，分析样件需要重点测量的部位。在对模型进行三维实体模型数字化之前，应对模型轮廓以及模型的特征进行详细的分析，确定模型的磨损区域。选择测量部位时，在选择被测件的磨损区域同时，还需选择未磨损或磨损区域较轻的区域以及具有基本特征的区域。这些区域的点云将用于后续的测量点云的多视拼合、模型对齐等，以保证磨损量分析的精度。
　　
　　(2)选择测量设备
　　常用的数字化采集方法分为接触式和非接触式 。由于测量原理的不同，各种数字化设备各有所长，对不同类型的模具所选用的测量方法也有所不同。因此在选用数字化测量方法时应注意一下因素：① 对于磨损面积较大的模具，应选择测量速度较快的数字化设备，提高测量效率；② 对于结构复杂的模具，应选用课测量复杂轮廓的测量设备；③ 数字化设备的测量精度应该高于后续分析的精度，一般来说，进行零件的磨损规律研究，需要高精度的测量系统。
　　
　　(3)选择测量方案
　　对于一些形状比较特殊的模型，由于自身所具有的因素无法通过一次测量完成对整个模型轮廓的测量，这些因素包括：① 复杂型面在投影上往往存在投影编码盲点和视觉死区，无法一次完成全部型面的测量；② 对于大型轮廓模型，由于受测量系统范围限制，必须实行分区域测量。在对模型进行三维模型数字化之前，首先要分析被测对象的形状、需要扫描的区域，并结合所选测量设备的特征参数(如测量范围、测量精度等)制定出一套合理的测量方案。
　　
　　(4)测量模型
　　根据已选定的数字化测量仪和制定的测量方案对拟定好的测量部位进行测量。
　　
　　2．2 点云数据预处理
　　在三维实体模型数字化过程中，无论是接触式测量还是非接触式测量，在扫描过程中都不可避免地引入数据误差，尤其是在尖锐边缘和产品边界附近的测量数据误差。因此，在对模具模型进行三维数字化之后，有必对离散点云数据进行预处理，获得满意的数据。数据预处理的目的是获得完整、准确的测量数据以方便后续的造型工作。数据预处理主要包括多视点云拼合、点云数据滤波及平滑、数据精简和数据分块等几个方面。
　　
　　(1)多视点云拼合
　　在对模具外轮廓的测量过程中，由于轮廓的几何特征及其他因素，往往造成无法通过一次完整的对模型轮廓的测量得到完整的数据，而是把模型表面分为多个局部相互重叠的子区域，从多个视觉角度获取各个子区域的表面信息。将这些子区域的点云通过变换或统一到同一坐标系中，称为多视点云拼合。
　　
　　多视点云拼合获得的数字化模型应该满足 ：① 磨损型面数据完整；② 能保证与磨损前模型对齐的精度达到磨损分析的要求。目前，对于多视点云的拼合的方法，有通过专用测量装置实现测量数据的直接拼合和事后数据拼合处理两种方法。通过专用测量装置实现测量数据的直接拼合是指通过专用测量装置，直接记录工件测量中的移动量和转动角度，并通过测量软件直接对数据点进行运动补偿进而实现点云数据的拼合。
　　
　　事后数据拼合处理分为数据的直接拼合和基于图形的拼合两种：① 数据的直接拼合就是直接对数据点集进行操作，实现点数据的拼合，以获得完整的数据信息和一致的数据结构，重构出原型；② 基于图形的多视对齐，就是对各视图数据进行局部造型，最后再拼合这些几何图形。 （科教范文网 lw.nseaC.Com编辑发布）
　　
　　(2)点云数据过滤及平滑
　　由于受到不可避免的测量误差和人为因素(如测量中的异常振动、光学式测量仪的电器误差等)的影响，采样点云并非完全落在原物体上，易出现“疵点”(extraneous data) ，并往往带有许多无用信息，这些噪声数据将直接影响重建曲面的品质。数据平滑可降低或消除测量过程中人为或随机因素引起的误差，常用的方法有标准高斯法、平均滤波法或中值滤波算法。。 ，其中高斯滤波法能较好地保持原数据的形貌，中值滤波法则在消除数据的毛刺方面效果较好。在实际应用时，可以根据点云质量和建模要求选择合理的滤波方法。对于体外较明显的噪声点，可以直接用手工删除。