王宏

摘 要：针对异构CAD全三维数字化协同研制需求，提出了一种基于点云数据异构CAD模型几何一致性对比检查的方法。首先，对原始异构CAD模型线、面进行分割，提取点云数据;其次，将点云数据导入待检测CAD软件中与转换后模型进行匹配;最终，通过计算点云数据中点到模型相对应线、面最小距离，实现异构CAD模型对比检查。该方法通过给定控制多边形的弦长比实现曲面点云提取的自适应调整，改进点云生成质量，同时运用线、面邻接关系，减少模型表面遍历次数，进而提高点云数据归属计算效率。

关键词：点云;异构模型;对比检查;自适应控制

中图分类号：TB 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.09.087

随着信息技术的不断发展以及复杂产品快速敏捷研制的要求，直升机等大型产品已全面走上国际协同研制的道路。但是，由于国际上各大直升机设计生产厂商使用CAD软件平台差异。如何保证转换模型与原始设计模型的数据一致性成为联合设计环境构建的难点。文献[1]采用XML对模型建模过程进行描述，实现异构CAD数据交换。文献[2]提出一种基于特征识别异构CAD模型对比方法。也有一些商业软件通过一种独立其他CAD软件的中间格式进行异构CAD模型的转换和对比。以上方法和工具都能部分解决异构CAD模型对比中的问题，但在实际应用过程中，没有很好的平衡对比精度与效率，或者需要对现有研制流程进行大规模改造，无法实现与现有数据管理系统高度集成。

在工程领域，为了完成复杂型面制造精度的快速检测，通常使用三坐标测量机或激光扫描仪获取被测型面点云数据，然后将产品的三维CAD模型与型面测量点云数据进行配准比较和误差分析，给出产品的制造精度。本文则借鉴复杂型面三维数字化检测技术实现异构CAD模型几何数据对比，首先对原始CAD模型线、面分割获取点云数据，然后导入转换或重建的CAD模型中，通过计算点云中各数据点和相应线、面之间最小距离，对转换或重建CAD模型几何精度进行检测。

1 点云数据的提取

1.1 直线、平面数据点提取

由于直线和平面数据描述比较简单，在CAD模型重建和转换过程中，出现问题的可能性比较小，為了提高点云提取效率，对于直线和平面，采用等步长分割方法进行采点。

如图1所示，通过面的遍历和识别获取平面数据后，首先取平面中某一顶点为原点，该顶点所在某条边线在该顶点处切线为x轴，平面法线方向为z轴，给定精度d为单位长度，建立空间直角坐标系。然后以单位长度为步长在x轴和y轴方向对平面切割，切割后四边形各顶点即为待提取点云数据。

1.2 曲线、曲面数据点提取

曲线、曲面分割在有限元网格划分领域有广泛的应用，网格划分是进行有限元分析的基础，直接影响有限元数值计算的收敛性、精度和效率。目前对于自由曲面网格划分主要有映射法、八叉树法、前沿推进等方法。在模型曲线、曲面数据点提取中，要求对曲面剧烈变化区域提取点应适当加密，这与有限元曲面网格划分中存在很大不同。本文采用Boehm插入节点的方法对曲线、曲面进行分割，通过给定曲线控制多边形弦长比，实现点云数据自适应提取。

对于Bezier型p阶样条曲线：

将节点t重复插入p-1次，则原B样条曲线以节点矢量t为分割点，形成两个Bezier型B样条曲线， NURBS曲线可以分别对WX，WY，WZ，W进行节点插入运算，实现NURBS曲线分割。

如图2所示，由于样条曲线的凸包性，曲线必定在其控制多边形所形成的凸包之中，对于给定曲线段，可以使用控制多边形的累积弦长（ab+bc+cd）与控制顶点两端点连接弦长（ad）的比值反映曲线弯曲程度，曲线弯曲程度与弦长比值正相关。同样，如果要满足相同的弦长比，曲线曲率越大的区域分割点越密集，反之越稀疏。通过给定控制多边形弦长比，实现对曲线分割的自适应控制。

B样条曲面、NURBS曲面分割是相应曲线分割在U、W两个方向的推广。在同一参数控制下，分别计算在U、W两个方向的弦长比，如果任意方向弦长比均满足控制参数要求，分别在U、W方向进行分割，这样原来p阶曲面被分割为4各小型p阶曲面。

计U、W方向的弦长比分别为R（U）、R（W），采用二叉树方式的递归分割算法如下：

2 点云数据的组织

用TXT文档作为点云数据传递的中性文件，采用自由格式的正文编码形式书写，清晰易懂且便于软件的解释和处理。为了提高后续点云数据与模型匹配准确性和效率，如图3所示，点云数据文件主要由4部分构成：基本属性;线、面邻接关系;边线点云数据;面点云数据。其中，模型属性信息包含模型实例名称、材料信息、审签信息、重量特性等对零件特性描述;线、面邻接关系主要是对模型边线与外表面邻接关系说明;边线点云数据包含直线边和曲线边切割后获得的点数据;面点云数据包含平面和曲面切割后网格的顶点数据。

3 点云数据与CAD模型的对比

点云数据与CAD模型的对比就是计算出点云数据与三维CAD模型的偏差，其实质就是点云数据中的点到模型对应边、面最小距离的计算。由于CAD模型的外表面由多个平面或曲面构成，因此，点云数据与CAD模型的对比主要分为两个步骤：点云数据与CAD模型中特定线、面的归属;本文在点云数据的组织基础上，通过线、面邻接关系减少对模型表面的遍历，提高点云数据归属计算效率。其基本步骤如下：

（1）读取点云数据传递中性文件，获取线、面邻接关系、边线点云数据、面点云数据。

（2）通过线、面邻接关系表获取点云数据中边线Line_m以及其邻接面Surface_a、Surface_b。

（3）计算边线Line_m所有点到CAD模型某条边线最近距离，并求平均值，遍历CAD模型中所有边线，获取平均距离最小值，其所对应CAD模型边线即为Line_m的归属边线，记为Line_M。

（4）分别在Surface_a、Surface_b随机选取若干点，构成点集{P}、{Q}。

（5）計算点集{P}中所有点到CAD模型边线Line_M某个邻接面最近距离，并求平均值，遍历边线Line_M所有邻接面，获取平均距离最小值，其所对应CAD模型的面即为Surface_a的归属面，记为Surface_A。

（6）同样通过点集{Q}计算Surface_b在CAD模型归属面，记为Surface_B。

（7）循环调用，知道点云数据中所有的线和面在CAD模型中找到相应的归属的线和面。

完成点云数据的归属计算后，计算点云所有点到相应归属线、面最小距离，并用色斑图进行可视化显示，支持后续检查报告生成和对比结果分析。

4 系统实现与验证

中方作为主体研制单位，为了保证中方获取的模型与原始NX模型几何数据的一致性，异构CAD模型几何一致性对比原型系统主要由模型数据提取和模型数据对比两个模块组成。

4.1 模型数据提取模块

模型数据提取主要包含对NX模型基本属性的提取以及点云数据的提取。基本属性提取可以直接调用当前模型的属性值获得。点云数据提取则由对NX原始模型边线和面进行查找、识别、分割以及分割点的获取等步骤组成。在NX二次开发中，通常采用Collection类进行迭代，获取模型边线及表面实例，随后使用SolidLineType、SolidFaceType方法完成对边线及面类型的判定。

4.2 模型数据对比模块

模型数据对比需要在CATIA软件中进行，包含模型基本属性对比和点云数据对比两种形式。模型基本属性对比可直接采用模板法进行。在基于CAA的CATIA二次开发中，使用QueryInterface接口对转换后CATIA中线、面进行遍历，再通过IsLyingOn方法判断这些线面的邻接关系，找出点云数据与CATIA模型线、面之间的对应关系，最后，运用CATCreateDistanceMinTopo接口求点到对应线、面的最小距离，并进行色斑图结果显示。

4.3 实例验证

本文选取100个直升机典型结构件NX模型，对其中50个模型使用CATIA重新建模，另外50个模型通过STEP中间格式转换为CATIA模型。进而对该方法及系统的有效性进行验证。首先，将模型在NX中打开，设置点云提取精度，对点云数据进行提取;随后，给定对比精度，采用批处理方式将点云数据与通过重建和转换获取的CATIA模型进行一致性对比，结果如表1所示。

由对比结果可知，重建模型有两个未通过检测，转换模型有一个未通过检测。提取相应模型并在CATIA中打开，并将相应点云数据导入到CATIA中，其中图4为重建获得的CATIA模型，从图中可以看到在模型表面变化剧烈地方，数据点采集明显变密。

将模型与点云数据手动对比一致性，对比结果分别如图5所示。经过分析，重建CATIA模型草图未完全约束，使得重建CATIA模型与原始模型存在误差。转换模型在转换过程中出现破面，造成部分点距离计算超差，无法通过检测。

5 结论

（1）借鉴实际工程中复杂型面制造精度的快速检测技术，提出了一种基于点云数据的异构CAD模型对比的方法。

（2）结合实际应用背景，开发了基于NX和CATIA的异构CAD模型检查系统，并进行实例验证，具有良好效果。

（3）点云数据提取中性文件为TXT文档格式，后续可以直接作为NX模型导入VPM系统中的验证文件，与TeamCenter和VPM具有很好的集成度。

（4）后续可以对模型中三维标注信息的对比检查进行补充，从而在工程中得到更好应用。

参考文献

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