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SolidWorks逆向工程的方法与应用研究逆向工程是指通过对产品或零部件的实体进行逆向建模和分析，以了解其形状、结构和性能等特征，并可用于设计改进、制造、仿真模拟以及产品维护和更新等方面。
在逆向工程领域，SolidWorks是一种功能强大且广泛应用的三维计算机辅助设计（CAD）软件。
本文将研究SolidWorks逆向工程的方法与应用。
一、逆向工程的方法及流程1. 获取数据：逆向工程的第一步是通过使用扫描仪、激光测量仪或其他测量设备获取产品的实际几何数据。
这些数据可以是点云数据、网格数据或CAD文件等。
2. 数据处理：得到原始数据后，需要对其进行处理，以便在SolidWorks中进行后续操作。
这可能涉及到数据清洗、滤波、修复和曲线拟合等步骤。
3. 数据导入：将处理后的数据导入SolidWorks中进行后续操作。
SolidWorks提供了多种导入格式的选项，如STL、IGES、STEP等。
选择合适的导入格式可以确保准确导入数据。
4. 几何重建：在SolidWorks中，逆向工程的核心任务是重建三维模型。
可以使用多种方法进行几何重建，如NURBS曲线拟合、曲面重建、实体建模等。
5. 模型验证：在完成几何重建后，需要对重建的模型进行验证。
这通常涉及到与原始数据进行比较，进行误差分析，并采取必要的调整和修复措施。
6. 后续操作：完成模型验证后，可以进行后续操作，如设计改进、产品优化以及与其他软件的集成等。
二、SolidWorks逆向工程的应用逆向工程在各个行业都具有广泛的应用。
以下是SolidWorks逆向工程在几个行业中的应用案例：1. 汽车制造业：在汽车设计和制造过程中，逆向工程可以通过对现有车辆或零部件进行扫描和建模，以帮助设计师进行改进或重新设计。
通过SolidWorks的强大功能，可以更快速地进行设计评估和优化。
2. 工业制造业：逆向工程在工业制造过程中也发挥着重要作用。
通过对现有设备和零部件进行逆向建模和分析，可以帮助改进产品设计、提高生产效率以及优化设备维护等方面的工作。
论逆向工程关键技术研究现状摘要：本文介绍了逆向工程技术及其应用范围；对涉及到的关键技术：数据获取、数据处理与曲面重构等研究现状进行了系统地阐述。
关键词：逆向工程；数据获取；数据处理；曲面重构1 引言质量、成本、生产率三要素是制造业永恒的议题，在不同的时期有不同的内涵，各自的重要性也在悄然发生变化。
经济全球化的今天，制造业的外部环境发生了变化，用户需求呈个性化、多样化。
对企业而言，原来”规模效益第一”为特点的少品种、大批量的生产方式已不适合日趋激烈的国际竞争，而必须采取多品种、小批量、按订单组织生产的现在生产方式，同时要不断地迅速开发出新品种，变被动适应用户为主动引导市场[1]。
为缩短研发周期、提高产品设计和制造效率，从而提高企业对市场快速响应能力，一系列新产品快速开发技术应运而生，如cad/cam/ cae技术、逆向工程技术、快速磨具技术、虚拟设计技术以及并行工程等。
2 逆向工程概述及其应用领域广义上的逆向工程包括：实物逆向、软件逆向和影像逆向。
目前，国内外有关逆向工程的研究主要集中在几何形状逆向。
逆向工程（reverse engineering）也称反求工程，是针对现有工件（样品或模型，尤其是复杂不规则的自由曲面），利用3d数字化测量仪器准确、快速地测量出工件轮廓坐标值，通过数据处理、重构曲线曲面、编辑、修改后，将图档转至一般的cad/cam系统，再由加工机制做所需模型，或者用快速成型机将样品模型制作出来，这一流程称为逆向工程[2]，如图1所示。
逆向工程在工业制造领域的实际应用主要包括以下几个方面[3]：a）新零件的设计，主要用于产品改型或仿型设计；b）已有零件的复制和仿制，再现原产品设计，复杂产品仿制等；c）损坏或磨损零件的还原，以便修复或重制；d）产品的检测，例如检测分析产品的变形，检测焊接质量等，以及对加工产品与三维数字化模型之间的误差进行分析。
在制造业中，逆向工程己成为消化吸收新技术和二次开发的重要途径之一。
CAD软件中的逆向工程技巧逆向工程是一种通过对实物进行扫描和数学建模的过程，以创建物体的CAD模型。
逆向工程在许多领域中都有广泛的应用，如产品设计、汽车工程、航空航天等。
在CAD软件中，可以使用一些技巧来进行逆向工程，下面将介绍几种常用的技巧。
1. 点云数据处理：在逆向工程中，常常会使用3D扫描仪获取物体的点云数据。
这些点云数据可以通过CAD软件进行处理和转换。
首先，将点云数据导入到CAD软件中，并进行初步的清理和预处理操作，如去除杂点、修补缺失的数据等。
2. 点云数据重构：点云数据通常是离散的点集合，无法直接进行建模操作。
为了进行逆向工程，需要将点云数据重构为连续的曲面或实体。
在CAD软件中，可以使用曲面重构工具对点云数据进行处理，以生成光滑的曲面模型。
常用的曲面重构算法有Delaunay三角剖分、最小二乘等。
3. 模型修整：重构后的模型可能会存在一些不完美的地方，如面片之间的缝隙、尖角、凹凸不平等。
在CAD软件中，可以使用模型修整工具进行调整和修复。
通过优化面片的位置和法向量，可以使模型更加平滑和连续。
4. 辅助建模：逆向工程过程中，有时需要参考已有的CAD模型进行建模。
在CAD软件中，可以将已有的模型导入到场景中，作为参考或模板。
通过对参考模型进行调整、旋转或缩放，可以快速生成合适的几何体。
5. 模型拟合：在逆向工程中，有时需要根据已有的几何数据拟合出一个曲面或实体模型。
在CAD软件中，可以使用拟合工具进行拟合操作。
通过选择拟合的几何类型（如直线、曲线、曲面等），然后选择几何数据中的点集合，软件会自动拟合出相应的几何体。
6. 参数化设计：逆向工程常常需要将物体的几何数据转化为CAD软件中的参数化模型。
通过参数化建模，可以方便地修改模型的尺寸、形状等参数，以满足设计需求。
在CAD软件中，可以使用参数化建模工具进行设置和调整，将模型转化为可编辑的参数化模型。
7. 模型修复和检查：在逆向工程过程中，可能会出现模型不完整或有错误的情况。
逆向工程中数据处理方法机自13103201315010316在逆向工程过程中,形状测量是最基本和必要的一步。
实际问题中,许多模型具有非常复杂的自由曲面,其设计表达或数学模型的建立是非常困难的,因此,形状测量的速度和精度在逆向工程的全过程中占有很大的比重。
实物样件的测量数据通常不能直接用于其三维模型重建，必须将其输入CAD系统或专用逆向工程软件中经过一定的数据处理才能转化为造型所需的数据，称为造型数据【8】。
随着需求和科技的发展，出现了基于光学、声学、电磁学以及机械接触原理的各种测量方法。
划分测量方法的依据也很多，逆向工程中的测量方法大体分为接触式、非接触式、逐层扫描数据测量【1-5】。
接触式测量方法是通过物理接触被测样件来获取数据的方法。
接触式数据采集方法包括使用基于力的击发原理的触发式数据采集和连续式扫描数据采集、磁场法、超声波法. 接触式数据采集通常使用三坐标测量机。
非接触式数据测量利用光、声、磁等原理进行数据采集,其中光学方法细分有三角形法、测距法、干涉法、结构光法、图像分析法等。
非接触式数据采集速度快精度高,排除了由测量摩擦力和接触压力造成的测量误差,避免了接触式测头与被测表面由于曲率干涉产生的伪劣点问题,获得的密集点云信息量大、精度高,测头产生的光斑也可以做得很小,以便探测到一般机械测头难以测量的部位,最大限度地反映被测表面的真实形状。
逐层扫描数据测量前面介绍的两种方法虽然应用很广,但是存在无法测量物体内部轮廓的缺陷。
为了解决这一问题，一个很好的方法就是采用断层数据测量法。
目前断层采集法分为非破坏性测量和破坏性测量两种。
由于测量设备的缺陷、测量方法和零件表面质量的影响,通过测量所获得的数据不可避免地引入了误差,尤其是尖锐边和边界附近的测量数据,测量数据中的坏点可能使该点及其周围的曲面片偏离原曲面,所以要对原始点云数据进行预处理. 其主要的处理工作包括:去除噪声点、数据插补、数据平滑、数据精简、数据分割、多视点云的对齐等。
对逆向工程技术的点云数据处理的研究
摘要：几何造型与处理是国际上当前的研究热点，逆向工程技术作为其中一门重要的建模方法，在实际生产生活中有多方面的应用。
简单介绍了逆向工程技术中点云数据的概念，实际操作流程，指出了点云数据处理是逆向过程中不可缺少的一步；重点讲述了点云数据处理的数学模型，数据处理方法，最后通过深入浅出的例子总体表现逆向工程技术。
关键词：逆向工程catia matlab 点云数据消噪平滑滤波点云分层数据拼合精简
中图分类号：tp39 文献标识码：a 文章编号：1007-3973（2012）005-008-02
1 逆向工程技术点云数据概述
点云数据是逆向过程中通过三维测量机测出的保留有模型坐标
尺寸信息的数据。
由于受一些外界条件还有测量工具等等，点云数据中含有部分的噪声点和大量的冗余的数据，不利于模型的重构，影响模型的质量，所以逆向过程中点云数据处理是不可缺少的，它是模型重构前所必须做的。
2 逆向工程技术的数据处理模型
2.1 噪声点的去除和失真点的查找
在三维扫描测量过程中，由于测量设备精度不一样、所测量的物体的性质差异、所处外界环境的约束，从而很容易而且不可避免地
存在噪声点和失真点。
因此在逆向测量过后的数据处理，就首先要用相关的软件对点云数据进行处理，去除那些误差很大的噪声点和失真点。
主要有以下几种方法：
(1)直接观察法，去除那些直接能观察出来的噪声点和失真点，然后删除。
(2)弦高差法，连接检查点前后两点，计算检查点到连线(弦)的距离，如果 (为给定的允差)，则认为是坏点，应予以去除。
(3)角度判断法，检查点沿扫描线方向与前后两点形成的夹角是否小于允许值。
(4)曲线检查法，用最小二乘法拟合得到一条spline曲线，曲线通过截面的首末点，曲线的阶次可以根据曲面具体改变，然后分别计算中间数据点到spline曲线的距离，如果(为给定的允差)，则认为是坏点，去除该点。
2.2 点云数据的平滑处理
点云数据的平滑处理是逆向工程模型重构不可缺少的环节，因为点云数据有很大的随机性误差，而且误差很容易累计传递，这对于后期的重构曲面的质量有很大的影响，因此重构曲面之前要对点云数据进行平滑滤波处理，主要的平滑滤波处理方法有以下几种：均值滤波，利用统计平均值，代替原点，使数据光滑，达到平滑处理的效果。
中值滤波，利用相邻三个点的平均值代替原始点，实施平滑滤波
处理。
高斯滤波，高斯滤波是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波方法，尤其对处于正态分布的噪声有很大的效果。
因为高斯滤波能有效减小累计误差，所以它能较好地反应真实数据的特征，重构出真实的模型曲面，是一种常用的滤波方法。
具体实现方法，可利用matlab工具箱中的smooth（）函数，smooth （）函数表达式，ydata表示输入的一维数组，如坐标的数组；span 表示滤波的步长；method表示上述的滤波方法。
现在还有一种基于小波分析的平滑处理方法，该方法中将点云数据分解成具有不同频率的小波系数，以小波系数空间的重构完成点云数据的平滑处理，形成图像域与空间域的映射，这种处理方法的好处是克服了空间点云数据在坐标轴上的不等间问题。
2.3 数据点云的分层处理
传统的数据分层方法：先把自由曲面划分成栅格，然后以栅格为基元对数据点进行分层化。
在三维直角坐标系中，将数据点投影到某个坐标平面上，比如投影到xoz平面上，然后沿x轴方向划分成一系列等栅格的面，每一部分至少有一点簇。
传统的数据分层方法是将一定域内的点集近似等效为一个层面，这样实现起来也比较容易，从分层的方法上就可以看出曲面分层的精度不高，所以我们提出以扫描轨迹进行分层。
2.4 分层点云数据的拼合及精简
在逆向工程技术当中，为了完成对整个模型的测量，尤其在模型比较大的时候，需要从多个角度去测量。
不同角度测量时，它所对应的局部坐标系是不同的，所以要通过拼合把局部坐标系弄成一个坐标系，并且通过精简消除重叠的部分，这就是点云数据的拼合与精简。
主要方法有通过测量设备装备实现拼合对齐，还有就是通过软件进行多视对齐（如图1所示）等。
3 逆向工程技术研究实例
在扫描测量过程中，需要间隔一定的角度就要对模型测量一下，直到将模型所有的面被扫描测量完为止，这样才能把模型所有的特征记录下来。
而且特别要注意的是零件正在扫描的面要与上一次扫描的面要有共同的部分，共同的部分具有一些明显的特征点，便于后面的点云处理数据点的拼接。
如果模型比较大，发现特征点比较难找，可以在模型上做一些标记。
这样在后面的点云处理当中，可以很方便地找到这些点，进行数据点云的拼接，拼接完了以后删除这些标记的特征点，然后利用软件修复这些空白的面。
比如我们曾经对轮机叶片进行扫描就遇到了这个问题，三维测量机的扫描范围比较小，而轮机的叶片比较大，表面比较光滑，很难找到一些特征点，我们就找了一些乒乓球，隔一定的距离就往叶片上粘一个乒乓球，让乒乓球成为这些点云的拼接特征点。
我们对电话听筒进行了逆向，我们首先对模型表面进行了涂刷处理，刷上比较淡的白色，因为所使用的comet 400 测量系统对温度，
模型表面的色度要求都比较高，这样就便于数据采集以及数据的完整性。
测完点云数据后保存，然后把数据导入模型重构软件，proe，ug，catia中，进行数据处理，这里我们用catia软件进行模型重构，图2为重构的模型。
4 结束语
随着测量设备技术发展，相关软件开发技术的不断完善，必将形成集成化、智能化的逆向工程的开发系统，以软件实现发展，必将改变传统设计开发模式。
点云数据处理是逆向工程技术中的一个重要的环节，本文主要阐述了在点云数据分析中提出来的点云去噪，数据平滑滤波处理，数据分层及点云数据拼合和精简的模型思想，最终达到模型重构，对产品分析和设计。
