外文翻译---在逆向工程中对适合曲线的数据点云的预处理 中文版.doc

在逆向工程中对适合曲线的数据点云的预处理逆向工程已经成为一种从现存物体通过CMM测量的数据点重建CAD模型的重要工具.在逆向工程中首要的问题是:测量到的点具有不规律形式和不对等分布很难用B-spline曲线拟合。这篇论文中介绍了一种在逆向工程中用预先处理数据点来拟合曲线的方法。适合B-spline形式之前来处理先前测量得到的数据点的方法已经得到了发展。通过这种方法产生的新的数据点形式，适合建立光滑精确B-spline曲线的要求。这种方法的整个的步骤包括：切片，弧度分析，分割，回归，和再生。在逆向工程中这种方法被实施和用于实践应用。重建的结果证实了此方法与目前流行的商业CAD系统的结合能力。关键字：拟合曲线；预先处理数据点。逆向工程1介绍随着计算机硬件的软件技术的发展，对促进产品发展的计算机辅助技术观念在工业领域已被广泛地接受通过新的CAD技术的发展,设计和制造之间的间隙已逐渐变得越来越密切。在正常的自动化制造环境下操作顺序经常是通过用CAD系统创建的几何模型的产品设计开始，在几何模型的基础上，产生机器制造指令将原材料转化成最终产品然后结束。由于意识到现代计算机辅助技术在产品发展和制造中的优势，因此在CAD系统着重要求创建物体的几何模型。然而，在创建CAD模型之前，产品发展的物理模型和样本先被产生出来。1例如，在设计汽车主体控制面板时，设计者和艺术家关于控制板的构想到底是在什么样的基础上制造黏土模型。2.没有最初的草图，确切的记录模型在哪里？3.在制造中由于设计的改变，CAD模型不得不重新修改的部分哪里？在所有这些情形中。物理模型或样本的建立是为了创建和建立CAD模型。与这些常规的制造顺序相反，典型的逆向工程从测量现存的物理实体开始，这样推断出来的CAD模型可以更好的利用CAD技术的优势。逆向工程经常可以细分为3个阶段：电子数据获取，数据分割，和用CAD模型构建一个物理模型。样本起先用CMM或激光扫描仪测量以得到以三维坐标形式存在的几何图案的信息。然后，为了更进一步的处理,测量结果被分割成拓扑状。就重建模型来说，每个小区域就代表一个简单的可以用数学方面知识描绘其简单外表的几何图案特征。CAD模型重建区域的表面是把这些表面连接成完整的可以描述被测量部分或样本的模型。然而，在实际测量方案中，存在物理样本或模型的几何图案信息不能被完全测量和准确重建一个好的CAD模型的情况。一些表面测量的数据可能是不规律的，还有一些测量误差或者表面是不要求的。如图1所示，测量物体的主要表面可能有这些特征：由于制造的不精确引起的凹坑，凸起，或噪声点，因此，CMM探针不能获取一套完全的数据点来重建整个物体的表面。图1，在一个实际测量情况中的一般的问题在逆向工程中，现存实体的测量，可以通过接触式测量或非接触式测量技术来实现。然而无论用什么技术，这里都有一系列获取数据的实际问题，例如，噪声和不完全数据。如果没有简单的程序去校对这些数据点。这些问题将引起令人不期望的CAD模型的重建问题。为了正确和满意的重建CAD模型，这篇论文中介绍了一种先处理数据点去拟合曲线的有用和行之有效的方法，用这种方法，数据点被按指定的形式重新生成，并适合指定拟合B-spline曲线的形式，而没有先前提到的问题。在拟合了所有曲线之后，模型的表面才可能完全和曲线结合起来。2B-spline曲线理论通过含参数的方程，绝大多数外观基础上的CAD系统都表达了构造模型的要求，如Bezier曲线或B-spline曲线形式，最长用的是B-spline形式，在目前商业系统中，B-spline曲线是标准的代表自由曲线和外表的曲线。B-spline曲线和Bezier曲线有许多共同的优势。用可预测的普通方法来移动控制点影响曲线形状，使它们两者成了构建曲面较好的曲线形式。这两种不同类型的曲线都具有控制点少，独立的对称轴和综合价值。都表现出了凸凹性。然而，在局部的控制曲线形状这方面，可能B-spline曲线表现出的优势超过了Bezier技术。如增加控制点而没有增加曲线的度数的能力。考虑到现实世界中应用的要求，在这篇论文中B-spline技术被用来代表曲线和曲面。一条B-spline曲线设定了连接n+1个控点。通过下面的列子给出了一条含参数的B-spline曲线：对于B-spline曲线，这些变量参数的度数经常通过参数K控制，它对应控制点的数量。一条B-spline曲线基本功能通过下面的表达式来定义：3.拟合如果从现存的数据中测量一些数据点，拟合曲线不许经过数据点。最新的拟合技术，用接近的算法规则，在迭代方法的基础上，一系列数据点形成了B-spline曲线。假如一系列数据点，在一条不知道参数值的曲线P中，K从1到N决定一个准确加入位置或者是好的拟合曲线P是必要的。为了解决这个问题，每个数据点的参数值必须被假定出来。矢量的节点和曲线的度数也是要求的。在实际应用中度数一般都是3，参数值的确定可以通过下面的方法：如果给定参数值，反映这些参数分布的节点如下面的形式。4适合B-Spline曲线的数据要求为了生成一条光滑准确的B-Spline曲线，还要求一系列数据点能适合呈现出的B-Spline形式的曲线特征。首先，数据必须有较好的排列顺序。当应用程序为了使一系列数据点能适合-Spline曲线，这些数据点必须以指定的顺序读入。如果数据点不是按顺序的，这将引起未预期的曲线或一条失去B-Spline曲线形状控制的曲线。其次，均匀分布数据点对拟合曲线来说是比较好的。在实际的测量中，一些因素如机器的颤抖，系统中的噪音，和被测量物体表面的粗糙，这都将影响测量的结果。所有这些现象都将引起在经过问题点的曲线的局部颤抖。因此，对于产生一个高质量的B-Spline曲线，光滑有序的点云数据是必须的。获得均匀分布的数据点，可以提高拟合B-Spline曲线参数的结果。就象在方程式（9）中数学方面所展示的那样，通过和数据点分布一致的参数UI决定的基本函数和数据点，确定了控制点。如果数据是不均匀的，这些控点也会分布不均匀还将引起拟合曲线的不平滑。正如上面所提及到的，在实际案例测量中