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一种基于点云数据的铸件结构逆向建模方法

文献发布时间:2024-01-17 01:23:59


一种基于点云数据的铸件结构逆向建模方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域,尤其是涉及一种基于点云数据的铸件结构逆向建模方法。

背景技术

毛坯在完成锻件后送入下一工艺前,没有一个精确的外形三维数据,如毛坯锻件相比于设计模型存在少肉的情况,就无法加工成需要的成品。判断锻件是否满足下一道工序的加工要求,通常采用人工进行测量,存在测量速度慢、测量精度差的问题。

为了解决上述问题,将生产过程中的各个工艺过程中的结构进行三维重建。一般,简单的零部件采用正向设计进行建模;对于复杂的零部件采用正向建模难度系数大、成本高、时间长,存在无法准确并迅速的确定产品的正确形态。如:汽车、电力、机床制造、船舶、石化、兵器工业、轨道交通等重要产业的锻铸件,铸锻件具有外形轮廓复杂,自由曲面多,且不规则、无基准特征的特点,采用逆向建模也存在建模难度大的问题。

发明内容

本发明为解决复杂零件逆向建模难度大的问题,提供了一种基于点云数据的铸件结构逆向建模方法,对锻件进行无死角三维扫描,得到锻件的三维数据,并对数据进行整合分析,通过整合分析后的数据进行三维逆向建模。

本发明采用的技术方案是:

一种基于点云数据的铸件结构逆向建模方法,包括以下步骤:

S100、对锻件进行无死角的三维扫描,得到扫描数据;

S200、对扫描数据进行整合,得到锻件的三维扫描点云数据;

S300、对三维扫描点云数据进行处理;

S400、根据处理后的三维扫描点云数据进行点云坐标系的建立;

S401、分别计算三维扫描点云数据和参考模型的质心,并取质心坐标拟合空间直线;

S402、通过旋转和平移使得点云质心直线和参考模型的质心直线重合,得到点云旋转平移矩阵;

S403、将点云旋转平移矩阵移至参考模型的坐标系内;

S404、计算扫描点云的主轴长度D以及参考模型的主轴长度Dm,取(D-Dm)/2+D/2作为平移量,平移完成后完成点云坐标系的建立;

S500、当点云坐标系与参考模型的坐标系重合后,判断三维扫描点云数据相对参考模型是否存在多肉或少肉的情况,如果否,则进入后续步骤,如果存在多肉情况,对多肉位置进行标注,如果存在少肉情况,则放弃;

S600、根据三维扫描点云数据在重合后的坐标系内进行逆行建模。

可选地,在步骤S100中扫描设备具有多台,其中,扫描设备的精度±6mm,角分辨率0.08度,扫描速度25Hz,并采用最大180°的摆动机构进行摆动扫描。

可选地,步骤S300中对三维扫描点云数据进行处理包括对三维扫描点云数据进行滤波和网格化,去除安装架或夹爪的点云,得到锻件点云数据。

可选地,步骤S300中的滤波用于去除点云数据中的噪点。

可选地,步骤S300中的网格化是指将相邻的三个点云数据的点连接成面。

可选地,步骤S402中重复旋转和平移点云质心直线,直至旋转和平移的量小于最小阈值;其中,最小阈值为该铸件允许的最小公差。

可选地,当步骤S500点云坐标系与参考模型的坐标系重合后还包括步骤:

S501、沿主轴方向判断点云最大包络是否大于模型设计要求,如果是,则进入后续步骤;如果否,则结束该铸件的加工;

S502、将三维扫描点云数据和参考模型分别沿主轴方向分段切片;

S503、分段拟合各段内外圆环;

S504、对每一个圆环按不同角度切片分别计算内环和外环半径之差,通过半径之差判断铸件是否存在多肉和少肉的情况。

可选地,步骤S600中的逆向建模使用Solidworks的Scanto3D插件实现点云到模型的逆向建模或Geomagic进行逆向建模。

可选地,步骤S600中逆向建模得到的模型为通用格式的三维模型。

可选地,所述建模方法还包括:

S010、将铸件吊装至检测区域内,通过安装架或夹爪将其固定;

S011、导入目标的参考模型。

与现有技术相比,本发明的有益效果是:

本发明将锻件生产各个工艺过程中的锻件信息转化为机器可识别的信息,将锻件外形三维数字化,与参考模型直接对比,判断多肉少肉情况。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为基于点云数据的铸件结构逆向建模方法的整体流程结构示意图。

图2为基于点云数据的铸件结构逆向建模方法的坐标系建立的流程结构示意图。

图3为基于点云数据的铸件结构逆向建模方法的判断流程结构示意图。

图4为基于点云数据的铸件结构逆向建模方法的准备流程结构示意图。

图5为基于点云数据的铸件结构逆向建模方法中扫描设备安装的俯视结构示意图。

图6为基于点云数据的铸件结构逆向建模方法中扫描设备安装的侧视结构示意图。

图7为基于点云数据的铸件结构逆向建模方法中点云坐标系建立过程图。

图8为基于点云数据的铸件结构逆向建模方法中最大包络对比结构示意图。

具体实施方式

在下文中,仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样,在不脱离本发明的精神或范围的情况下,可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此,附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。

在本发明的描述中,需要理解的是,术语“长度”、“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“轴向”、“径向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,或者是本发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系,或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。

在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接,还可以是通信;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开,下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然,它们仅仅为示例,并且目的不在于限制本发明。

下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。

如图1和图2所示,本发明实施例提供了一种基于点云数据的铸件结构逆向建模方法,包括:

S100、对锻件进行无死角的三维扫描,得到扫描数据;

S200、对扫描数据进行整合,得到锻件的三维扫描点云数据;

S300、对三维扫描点云数据进行处理;

S400、根据处理后的三维扫描点云数据进行点云坐标系的建立;

S401、分别计算三维扫描点云数据和参考模型的质心,并取质心坐标拟合空间直线;

S402、通过旋转和平移使得点云质心直线和参考模型的质心直线重合,得到点云旋转平移矩阵;在此步骤中需要重复旋转和平移点云质心直线,直至点云质心直线的旋转和平移量小于最小阈值;其中,最小阈值为该铸件允许的最小公差。

S403、将点云旋转平移矩阵移至参考模型的坐标系内;

S404、计算扫描点云的主轴长度D以及参考模型的主轴长度Dm,取(D-Dm)/2+D/2作为平移量,平移完成后完成点云坐标系的建立。

S500、当点云坐标系与参考模型的坐标系重合后,判断三维扫描点云数据相对参考模型是否存在多肉或少肉的情况,如果否,则进入后续步骤,如果存在多肉情况,对多肉位置进行标注,如果存在少肉情况,则放弃。

S600、根据三维扫描点云数据在重合后的坐标系内进行逆行建模。

在另外一个实施例中,在步骤S100中扫描设备具有多台,多台扫描设备同时工作,对铸件进行扫描。其中,扫描设备的精度±6mm,角分辨率0.08度,扫描速度25Hz,并采用最大180°的摆动机构进行摆动扫描。

在另外一个实施例中,步骤S300中对三维扫描点云数据进行处理包括对三维扫描点云数据进行滤波和网格化,去除安装架或夹爪的点云,得到锻件点云数据。

在另外一个实施例中,步骤S300中的滤波用于去除点云数据中的噪点。

在另外一个实施例中,步骤S300中的网格化是指将相邻的三个点云数据的点连接成面。

在另外一个实施例中,如图3所示,当步骤S500点云坐标系与参考模型的坐标系重合后还包括步骤:

S501、沿主轴方向判断点云最大包络是否大于模型设计要求,如果是,则进入后续步骤;如果否,则结束该铸件的加工;

S502、将三维扫描点云数据和参考模型分别沿主轴方向分段切片;

S503、分段拟合各段内外圆环;

S504、对每一个圆环按不同角度切片分别计算内环和外环半径之差,通过半径之差判断铸件是否存在多肉和少肉的情况。

在另外一个实施例中,步骤S600中的逆向建模使用Solidworks的Scanto3D插件实现点云到模型的逆向建模或Geomagic进行逆向建模。

在另外一个实施例中,步骤S600中逆向建模得到的模型为通用格式的三维模型。

在另外一个实施例中,如图4所示,所述建模方法还包括:

S010、将铸件吊装至检测区域内,通过安装架或夹爪将其固定;

S011、导入目标的参考模型。

在具体操作过程中:

锻件吊入扫描区域,并固定在支撑架上,主控界面上选择锻件设计模型(即参考模型),启动扫描后系统。

为保证锻件的无遮挡扫描,采用多个扫描设备从不同角度对锻件进行扫描,扫描完成后自动完成所有设备的扫描数据的组合,得到锻件三维扫描点云数据。系统采用工控电脑作为主控和数据处理终端,扫描设备通过交换机与主控通信,主控软件直接控制多个扫描设备协同完成锻件的数据采集。三维扫描设备安装后,通过四台设备的现场扫描数据的精准拼接,可获取指定检测区域范围内的高精度三维点云。三维扫描设备现场安装后,通过调整和设置合适的扫描角度,可有效缩短扫描时间提高检测效率。

待检锻件绝大部分具有规则形状,复杂异形锻件数量极少,锻件多为圆饼、圆筒或圆棒。锻件均为重型锻件,采用四台扫描设备从不同高度、不同角度组合扫描实现无死角覆盖,2台设备安装在左右两侧中上位置,2台安装在两侧中下位置。如图5和图6所示,

锻件一般温度高,现场为高温工作环境,最大锻件尺寸20米左右,为保证设备可靠性和锻件表面点密度,使用激光三维扫描设备。

该激光三维扫描设备为GE_TC80A的三维扫描设备,该设备使用SICK的LRS4000二维扫描仪和旋转(或摆动)机构实现三维扫描,扫描仪精度±6mm,角分辨率0.08度,扫描速度25Hz,摆动机构采用高精度伺服电机驱动控制,可实现最大180°摆动扫描。GE_TC80A内置ARM处理器,可完成点云数据的预处理,并支持标准的TCP/IP协议命令交互,主控软件可通过该TCP/IP交互协议控制多个扫描设备协同工作。

数据分析的目的是对锻件的尺寸进行自动计算并和参考模型进行对比,进而对锻件的多肉和少肉情况进行判断;逆向建模则是根据处理后的三维扫描点云数据生成锻件的三维数字模型,逆向建模后的模型保存为通用格式便于数据留档和机加。处理流程包括:点云滤波、基本坐标建立、对比分析以及逆向建模。

在对三维扫描点云数据分析前对该数据进行滤波和网格化,去除安装架或夹爪的点云,得到锻件点云数据。由于安装架或夹爪的点云坐标固定,自动滤除该部分的固定坐标。

锻件扫描时摆放存在位置和姿态的随机性,测量数据和标准设计模型的比对必须先将扫描坐标系和参考模型的坐标系移动至重合状态。如图7所示。

1) 分别计算三维扫描点云数据和参考模型的质心,取质心坐标拟合空间直线,通过旋转和平移使得三维扫描点云数据质心直线和参考模型质心直线重合,得到旋转平移矩阵。

2) 将点云旋转平移至模型坐标系(此时还存在一个轴的偏移,设偏移轴为Y轴)。

3) 计算三维扫描点云数据在Y轴(即主轴)的长度D,计算参考模型的主轴长度Dm,取(D-Dm)/2+D/2作为主轴平移量,沿主轴平移点云,完成点云坐标系的建立。

4) 重复迭代上述过程,直到旋转平移量小于最小阈值

如图8所示,对比分析:在三维扫描点云数据的坐标系与参考模型的坐标系重合后,不同方向切片对比,得到对比分析结果。首先验证主轴方向判断三维扫描点云数据最大包络是否大于参考模型设计要求;最后将三维扫描点云数据和参考模型分别沿主轴方向分段切片,分段拟合各段内外圆环,对每一个圆环按不同角度切片分别计算内环和外环半径之差,评估多肉和少肉。

多肉则对多肉区域进行标注即可;少肉则放弃继续加工。

逆向建模:使用Solidworks的Scanto3D插件实现点云到模型的逆向建模,Scanto3D通过自动构建三角网格形成曲面实体模型。三维逆向过程中由于建模算法对点云数据的平滑等作用,三维逆向建模精度有所损失。基于点云的三维逆向建模功能亦可使用Geomagic等三维逆向建模软件完成。

最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

技术分类

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