汽车转向节逆向重构与误差检测应用技术研究

2018-01-18

制造业自动化 2017年9期

（上海第二工业大学工程训练中心，上海 201209）

0 引言

当前，随着社会经济的迅速发展，市场全球化使各国及各企业之间竞争愈演愈烈，国家及企业的创新、研发能力是一个国家及企业能否在激烈的市场竞争中立足的关键所在。逆向工程技术作为一种引进、消化、吸收国外先进制造技术的重要手段，在制造业领域，尤其是新产品的研发过程中得到了更加广泛的关注[1]。20世纪80年代初，美国3M公司、日本名古屋工业研究所以及UVP公司提出并研究了逆向理论。逆向技术已被一些先进工业国家中，有远见的企业所采用。Riesenfeld等人在20世纪70年代就开始研究非均匀B样条曲线，随后Lane和Cohen等人提出分割技术和离散β样条，对于β样条曲线曲面Til1er做了详细的论证；Pigel，Tiller等人将以上方法统一于NURBS中，使之成为曲面重构的关键技术[4]。国外不但对逆向工程的理论有深入的研究，同时也开发了一批商业软件。Imageware系列、Geomagic系列、CopyCAD和RapidForm等软件一起被称为全球四大逆向工程软件。Imageware软件是应用四边域曲面重构方法的典型软件，作为著名的逆向工程软件，它被广泛应用于工业领域，如汽车、航空航天、机械、计算机零部件、家电等。美国Raindrop公司出品的Geomagic Studio软件是应用三边域曲面重构方法的逆向工程专用软件。该软件可轻易从扫描所得的点云数据创建出完美的多边形模型和网格，并可自动转换为NURBS曲面[5]。华中科技大学1995年开发了三维激光彩色扫描系统，并获得国家专利；对非均匀β样条与NURBS方法，北京航空航天大学做了系统的研究，并发表了大量的学术论文；浙江大学自主研发了商用的反求软件，并在CAD中心三角面建模方面取得很大成功。王卫东针对产品在仿生设计中进行了应用研究[6]；李红莉，王丹对于逆向工程在快速成型的应用进行了研究[7]；王秀英，刘锡国对于点云数据处理技术有了比较好的进展[8]；代菊英，涂群章，周建钊等针对机械装备零件如何在逆向建模中的处理数据进行了应用研究[9]；吴正洪，朱建能，卢耀晖等人基于光学三维扫描研究了逆向工程与数控加工的关系[10]。

逆向工程技术可以在缺乏原始设计图纸和CAD模型的情况下，可以根据产品实物模型构建出产品的CAD模型，为产品的深入研发提供了素材，从而了解设计者的设计意图，在原有模型的基础上进行再设计，实现引进技术的消化吸收和二次创新。同时，与传统的设计方法相比，逆向工程技术大大缩短了新产品的开发周期，产品质量得到了更加充分的保证。随着各个领域高科技技术的发展，逆向工程技术已经在在造船、航空航天、汽车、家电、医疗器械、快速模具、玩具等现代制造业中得到了越来越广泛的应用[2,3]。转向节是汽车转向系统中的关键零件，既承载一定的车体重量，又传递转向力矩和承受前轮刹车制动力矩，是确保汽车安全行驶的重要零件之一。该产品属于复杂枝杈类件，是形状极不对称、界面变化剧烈的零件[12]，因此对其模型进行逆向工程研究，可对各类转向节乃至其他汽车零部件的研发起到很好的指导作用。

1 汽车新型转向节三维数据信息采集及点云数据处理

1.1 汽车新型转向节三维数据信息采集

本论文利用非接触式测量设备——三维光栅式测量仪对某汽车转向节进行3D扫描，样件如图1所示。零件呈枝杈状，形状复杂，又由于测量条件的限制，存在着测量死角，所以转向节样件不可能在一次装夹中完成整个扫描数据，故需进从不同角度进行多次扫描，然后在后处理软件中进行视图拼接才能得到较完整的点云数据。

图1 新型转向节样件

1.1.1 喷涂反差显像剂和贴标记点

由于激光测头是利用被测物体对光的反射特点来接收数据的，所以被测物体的反光程度、表面颜色很大程度会影响扫描的数据完整性，也因此需要对被测零件进行喷涂反差显像剂，使得零件表面处于哑光状态，从而和周围环境中的其他光线形成反差，使零件表面的漫反射光线更好的被吸收，从而得到较完整的零件表面数据信息。之后，需要对喷涂的零件进行标记，以便使后续采集的多片点云数据更好地拼合在一起。标记后的转向节如图2所示。

图2 喷涂后的转向节样件

1.1.2 汽车新型转向节3D扫描

完成测量前的转向节分析和准备工作后，接着对转向节进行扫描。第一阶段扫描时尽量使面积较大的面正对激光测头，以便更好的采集数据。由于测量条件的限制和测量死角的存在，需要从不同角度扫描得到多片点云数据，以便后续拼合出比较完整的点云模型，如图3所示。

图3 转向节扫描图片拼接

1.2 点云数据处理

扫描完成后，需要对所获取的点云数据进行处理，包括数据精简、标记点对齐、数据面片的合成、孔洞补缺等。初始模型三角形为432976个，简化30%，新模型三角形为303082个。由于扫描过程中不可能实现所有细节的点云数据获取，就会造成“孔洞”，如图4所示，后处理时需要对这些孔洞进行填充，从而使被测件数据更加完整。孔洞补缺操作完成后，再经过适当的平滑优化等操作，点云数据的后处理基本完成，如图5所示。

图4 未处理的点云数据

图5 处理完成后的三维图形

2 汽车转向节三维模型重构及误差检测

2.1 汽车转向节三维模型重构

在Geomagic软件中，将已经优化处理后的模型依循表面曲率的变化生成轮廓线，从而完成对整个模型的曲面划分，如图6所示。通过手动的方式来划分初级曲面的类型，如锥面、自由曲面、圆柱面、旋转面及平面等。通过“拟合初级曲面”命令对所有经过分类并定义后的初级曲面进行拟合处理，通过“拟合连接”命令对延伸线所占区域即所有初级曲面连接处进行拟合处理，通过“修剪/缝合”命令对拟合后的初级曲面和连接处进行修剪缝合，使其成为一个整体，最终得到所要求的转向节CAD模型，如图7所示。

2.2 汽车转向节三维模型误差检测

由于逆向建模过程是一个由实物原型到重建产品CAD模型的过程，在整个建模过程中几乎每一步处理都会不可避免的产生误差，因此为了保证重构后的产品CAD模型符合精度要求，这就需要对重构后的CAD模型进行误差检测，通过检测分析其是否在所要求的精度范围之内，如果没有则需要对这个CAD模型进行重构或是修改以使其最终满足精度要求。

图6 轮廓线生成

图7 重构后的三维图形

2.2.1 重构模型整体偏差分析

重构好的CAD模型作为测试模型，原始点云作为参考模型，来实现重构CAD模型和原始点云模型的三维数据对比，并通过色谱图将偏差显示出来，如图8所示。

图8 重构模型整体偏差分析

根据图8偏差分析，可以得出最大偏差为0.856mm，-0.446mm，标准偏差为0.052mm。可以看出整体误差不大，满足所要求的精度范围。

2.2.2 重构模型关键部位精度分析

利用三坐标测量仪对转向节实物零件的关键部位进行测量，如图9所示，研究重构模型与实际零件模型在关键部位的误差，并生成误差分析报告，如图10所示。并将拟合后的关键位置尺寸在CATIA软件中测量出来，如图11所示，并将理论值和实际值进行比较分析。

图9 在三坐标测量仪上测量转向节关键部位

图10 转向节关键部位误差分析报告

通过表1，重构后转向节理论值和利用三坐标测量仪测量的实际值对转向节的关键部位进行误差比较分析，得出最大误差为0.3812mm，最小误差为0.0387mm，相对误差最大为1.19%，最小为0.07%，满足精度要求。

图11 转向节关键部位尺寸虚拟测量

3 结论

本论文应用3D扫描仪对汽车新型转向节逆向重构，结合逆向工程，对复杂零件表面进行三维数据采集，并进行点云数据处理，形成完整的三维数据模型，然后比较重构模型与原始点云的重合度，分析重构曲面品质的优劣，最后利用三坐标测量仪对转向节实物零件的关键部位进行测量，研究重构模型与实际零件模型的误差分析，并生成误差分析报告，最终得出重构模型满足精度要求，从而实现汽车转向节的数字化设计验证，大大缩短研发周期，为汽车零部件设计制造提出新的设计思路，对各车型转向节及其他汽车零部件的研发起到很好的借鉴作用。