基于Imageware软件的Bezier曲面重构研究

引言

逆向工程(ReverseEngineering,RE）也被称为反向工程,是将已有的实物模型的形状几何进行逆向转变成为工程设计模型和概念模型,并以此为基础对产品进行解剖、优化和再创造的一种应用技术组合。

Imageware软件是由美国EDs公司研发的逆向工程软件,被广泛应用于航空航天和汽车制造业,甚至应用于计算机零部件设计领域。Imageware软件主要产品有:（1）surfacer逆向工程工具和ClassI曲面生产工具:(2）Verdict对测量数据和CAD数据进行对比评估:(3）Buildit用于提供实时测量能力,验证产品的制造性:（4）RPM快速成型数据。Imageware逆向流程遵循点一曲线一曲面原则,根据数据能够构建高品质的曲面。

1点云数据预处理

1.1数据采集

逆向工程的首要任务是获取实物模型的三维信息,数据质量对曲面的重构和制造起着决定性作用。近几年根据获取方式的不同,物体表面三维数据的获取大致可以分为两大类:接触式数据获取和非接触式数据获取。本文采用三维扫描仪进行点云数据的获取。

1.2点云数据预处理

由于外界环境,如细微的震动、空气流动、温度的影响而引起的噪声以及光束本身的性质即离散性,使得数据采集接收到不同的物体返回的反射光束而产生噪声。噪声点大致分为:（1）漂移点:（2）孤立点:（3）冗余点。这3种可直接利用Imageware软件进行点处理。Imageware软件对点云数据的处理主要包括点云数据精简、多边形网络化处理、点云分割。

1.3曲面重构

曲面重构是三维重建的一个重要研究领域。曲面重构的目的就是恢复实物模型的曲面形状,使得重构的曲面形状尽可能反应三维模型的表状特征。前在点云生成曲面的过程中,采用Berzier曲面为基础的曲面构造方案。

2实验内容

三维激光扫描技术可以真实地描述被扫描物体的整体结构及形态特征,快速准确地生成三维数据模型,相比于三维坐标测量机,其对测量物体磨损更少,测量费用更低,并能够更快获取三维数据。

本研究采用双目蓝光高精度三维扫描仪（NanKe3D-BI）,如图1所示。该扫描仪采用蓝色光栅扫描技术,具有以下优势:（1）应用场合广,扫描时不受环境光源干扰,可直接扫描物体反光面及暗面:（2）扫描速度快,单面扫描时间小于5s,扫描小型零部件仅需要几分钟:（3）高精度,高保真,可生成密集的点云数据,即使是复杂表面,数据捕捉也可清晰表达。

图1NanKe3D-B1扫描仪

2.1点云处理

由NanKe3D-BI扫描仪获得的点云数据高达几百万个,为了后期更好、更快地处理点云,对点云进行处理是模型重构前的重要阶段,直接影响模型重构的质量。点云处理阶段具体包括点云数据的精简、多边形网络化处理、点云分割等操作,以提高建模效率,优化模型质量。

（1）点云数据精简。在Imageware软件中通过【评估】一【信息】一【对象】查看原始点云数据量,点云数据量巨大,原始点云图如图2所示。采用均匀采样方式可使点云数据量压缩89%,如图3所示,大大加快了后续的操作速度,有效提高了建模效率。

图2原始点云图

图3简化后的点云图

（2）多边形网络化处理。在实际应用中发现,点云数据非常不容易显示出对象的特征形状,通过对点云数据进行多边形网络化处理,可以使用户了解点云成型后的特征,并且方便建模。在1mageware软件中通过【构建】二【三角形网络化】二【点云三角形网络化】,使点云数据可视化,如图4所示。

图4可视化点云

(3）点云分割处理。为了方便构建三维模型,根据曲率将物体安全帽分为上部分圆形大面部分和帽檐部分。在1mageware软件中通过【评估】二【曲率】二【点云曲率】进行曲率计算;通过【构建】二【特征线】二【根据色彩抽取点云】,【修改】二【抽取】二【圈选点】进行点云分割,如图5所示。

图5点云分割图

2.2点到线的处理阶段

此阶段主要目标是由点构造出曲线,主要分为两大类:(1）根据原始点云数据结构手动构建;(1）利用1mageware软件提供的拟合功能自动创建。在初始曲线生成后,需要对曲线进行合理化处理,以满足精度要求。采用公差拟合曲线的方式,如图6所示。

图6拟合曲线图

2.3线到面的处理阶段

在曲面重构过程中有两方面尤为重要,首先是曲面的光顺度,其此是曲面与点云的重合度。曲面的光顺度主要由曲线的光顺度决定。此阶段目的主要是为生成曲面做准备,在拟合曲面之前还需要对曲线进行改变起始点、协调曲线方向、重新参数化曲线等操作,保证曲面的光顺度和曲面与点云的重合度。

(1）改变起始点。本例曲线为闭合曲线,需要调整曲线的起始点,通过一条参考直线将参考线与若干条曲线设为起始点。

(2）协调曲线方向。进行曲线方向一致性的调整,在拟合曲线时应考虑曲线方向,使得在执行"放样曲面"命令时,曲面能够沿着正确方向从一侧拟合到另一侧,避免出现曲面扭曲、翻转等。

(3）重新参数化曲线。曲线有方向、节点、始末点、控制点等要素,尤其要合理设置控制点数,控制点数太少可能使曲线丢失特征;控制点数太多会造成曲线不平滑,产生褶皱。本实验控制节点设置为20。

参数化前后的曲线分别如图7、图8所示。

图7原始曲线

图8参数化后曲线

2.3曲面重构

在1mageware软件中曲面建模方式有很多种,包括由点创建曲面、由点云特征手动创建曲线再经过一定变换生成曲面等。在此次实验中,采用通过Bezier曲面构造头盔曲面。

Berzier曲面的s(u,w）是控制特征网络的大致形状的函数,P(u,w）是逼近特征的网格多面体的数学模型,控制顶点Pij(i=0,1,1,3,…,n）分别沿着u和w方向构成m+1和n+1个控制多边形,一起组成曲面的特征多面体或控制特征网络,参数方程为:

通过Berzier曲面最终形成一个完成的曲面,如图9所示。

图9头盔曲面完成图

2.4曲面品质评估

头盔的曲面重构品质评估主要分两个方面:一个是头盔曲面与点云的拟合度,另一个是头盔曲面的光顺性。将头盔曲面与原始点云数据进行比较,拟合最大误差为0.311mm,平均误差为m.m36mm,符合点云拟合度要求:光顺性检测采用曲率分析,采用反射线检查的方式,如图1m所示,等高线不相交,满足曲面光顺性要求。

图10曲面光顺分析

3结语

本文结合逆向工程技术,研究了物体的非接触式测量技术和曲面重构技术。针对以光电非接触式测量方式和三维重构这两个研究热点,以头盔的整体表面为研究对象,使用高精度三维激光扫描仪获得点云数据,利用逆向工程软件Imageware进行点云预处理,运用Berzier曲面重构理论,最终得到高精度的头盔完整曲面,拟合最大误差为0.311mm,平均误差为0.036mm,实现了物体逆向制作的快速设计和研发,大大缩短了产品的研发周期,具有一定的实际应用价值。