逆向工程中点云数据的曲面重构方法研究

逆向建模过程中的曲面重构关键技术研究逆向工程是一项计算机辅助设计的新技术，它是在现有产品数字化基础上进行设计创新的，其关键技术主要包括：实物数字化、数据预处理、三维模型重建等。

本文总结了国内外的逆向工程技术研究现状，对其关键技术进行了研究，并概括了目前逆向工程在设计中的应用情况，并通过实例进行了讨论。

1引言作为计算机辅助设计的一项具体应用，逆向工程是近些年发展起来的消化、吸收先进技术的一系列分析方法及应用价值的组合。

传统的正向设计从实际需求出发得出产品的概念，进一步建立与之相符的CAD模型，通过一系列手段得到产品的实物模型。

相对于传统正向设计，逆向工程的过程采用了通过测量实际物体的尺寸并将其制作成CAD模型的方法，真实的对象可以通过如三坐标测量仪（Coordinate Measure Machine，CMM），激光扫描仪，结构光源转换仪或者x射线断层成像这些3D扫描技术进行尺寸测量，然后通过后续处理进而得到3D模型。

概括地说，逆向工程是由产品样件到数字化模型的过程，相比于传统的正向设计，它极大地缩短了产品的开发周期，提高了经济效益。

2逆向工程关键技术研究2.1数据获取数据获取是通过特定的测量设备和测量方法获取零件表面离散点的几何坐标数据，开发高精度、快速的数字化测量系统和测量软件，如何根据几何外形选取不同的测量方法一直是数字化技术的主要研究内容。

目前的三维数字化方法，根据测量探头或传感器是否和实物接触，可分为接触式和非接触式。

三坐标测量机法主要是利用三坐标测量机的接触探头逐点地捕捉样品表面数据。

但该方法是接触式测量，易于损伤探头和划伤被测样件表面，不能对软质材料和超薄形物体进行测量，对细微部分测量精度也受到影响。

被动式方法中较有前途的方法是立体视觉法，主要可分为双目视觉方法、三目视觉方法和单目视觉方法。

双目视觉方法是人类获取距离信息的主要方式，它是根据立体视差，即被测点在左右摄象机CCD像面上成像点位置的差异来进行测距，其中立體匹配问题始终是双目视觉测量的一个主要难点所在，国内外众多学者对此进行深入而持久的研究，提出了大量的匹配算法并进行了实验验证。

逆向工程(Reverse Engineering)指将实物转变为CAD模型相关的数字化技术、几何模型重建技术和产品制造技术的总称，是将已有产品或者实物模型转换为工程设计模型和概念模型，并在此基础上对已有产品进行解剖、深化和再制造的过程。

产品实物的逆向设计过程首先通过对实物或者模型的测量扫描以获得实物或模型的数据信息，然后采用先进的CAD软件对所得数据进行前期处理，之后根据不同的产品和实物具体要求快速、准确地建立实体几何模型。

在工程分析地基础上进行快速原型制造、数控加工生产制造或计算机辅助分析等工作，实现从产品或模型-设计-产品的整个生产流程。

1 逆向工程中应用的曲面重构技术逆向工程有两个主要的研究内容：一是实物模型表面数据获取技术；二是曲面重构技术。

数据获取和整合技术的发展为处理复杂物理模型提供了可能。

曲面重构技术就是根据测量获取的点云数据来恢复原始曲面的几何模型，是逆向工程中的最重要的一步，也是逆向工程中CAD建模的关键技术之一。

曲面重构是逆向工程中的重点研究内容。

根据实物外形的数字化信息，可以将测量得到的数据点分成两类：有序点和无序点(散乱点)，由不同的数据类型，形成了不同的模型重建技术。

目前较成熟的方法是通过重构外形曲面来实现实物重建。

常用的曲面模型有Bezier，B-Spline，NURBS和三角Beizer曲面。

在逆向工程的CAD建模中，曲面重构是最为重要和关键的一步。

重构曲面的品质和精度直接影响最终产品CAD模型的优劣。

通过处理测量数据，建立产品表面模型或实体模型的方法有很多，根据不同的应用对象和应用范围有不同的处理手段。

按曲面模型的表达形式分类，逆向工程中的曲面重构方法大致可分为”21：以B样条或NURBS曲面为基础的四边域曲面重构方法和以三角Bezier曲面为基础的三边域曲面重构方法。

基于B样条或NURBS曲面的四边域曲面重构方法适用于汽车、飞机、轮船等的曲面零件。

在目前的CAD/CAM系统中，大多采用B样条和NURBS曲面作为其内部统一的几何表达形式。

逆向工程中的三维模型重建与优化研究近年来，逆向工程技术在各个行业得到了广泛应用，尤其是在制造业领域。

逆向工程的一个重要环节是三维模型的重建与优化。

通过对物理对象进行数字化建模，不仅可以准确还原物体的形状和结构，还可以为进一步的设计、分析和优化工作提供基础。

本文将从三维模型重建和优化两个方面探讨逆向工程中的研究进展和技术挑战。

一、三维模型重建技术三维模型重建是逆向工程的核心内容之一。

其目标是通过扫描物理对象获取点云数据，并基于这些数据生成准确的三维模型。

目前，常用的三维模型重建方法主要包括点云配准、网格生成和曲面重建等。

1. 点云配准：点云配准是将多个点云数据合并为一个完整的三维模型的过程。

它需要解决点云之间的空间位置和姿态关系。

目前，常用的点云配准算法包括：最小二乘法、特征匹配和基于几何约束的方法等。

这些算法可以在不同的环境下根据特定的应用需求进行选择。

2. 网格生成：点云配准之后，需要将点云数据转化为网格表示，以便后续处理。

网格生成技术可以将离散的点云数据插值为连续的几何形状。

其中，常用的网格生成算法有：Marching Cubes算法、Delaunay三角剖分和体网格生成方法等。

3. 曲面重建：网格生成之后，需要对网格进行曲面重建，以得到更加平滑和真实的几何形状。

曲面重建算法可以分为基于隐函数的方法和基于拓扑结构的方法。

前者通过拟合隐函数描述物体表面，后者则通过优化三角化的拓扑结构来恢复物体的形状。

二、三维模型优化技术在获得初始的三维模型之后，为了满足特定的需求和要求，需要对模型进行优化。

三维模型优化是通过修复、改进和优化模型的形状和结构，提高模型的精度和质量。

1. 修复和填补：在点云数据获取的过程中，常常会出现噪声、缺失和孔洞等问题。

因此，需要借助修复和填补算法对模型进行处理。

修复算法可以通过空间平滑或拓扑分析等方法进行噪声的去除，填补算法则可以通过插值或生成曲面等方法对缺失和孔洞进行填补。

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。

隐式曲面重建方法研究文章通过研究逆向工程中的关键技术三维散乱点云曲面重建技术，对现有的隐式曲面重建方法进行了总结分析，比较各方法的优缺点，以便在实际应用中能根据不同的需求进行相应的选择，也为曲面重建技术的进一步研究提供了方向。

标签：逆向工程；散乱点云；隐式曲面重建逆向工程（Reverse Engineering，RE）[1]，主要是对已有实物的原型或模型进行三维扫描以获取点云数据，然后对点云数据进行曲面重建，在曲面重建结果的基础上进行分析和修改，重建出新产品的模型，最后通过先进的制造技术对其新产品进行生产制造。

逆向工程具有快速研发新产品的特性，其技术已在众多领域得到应用，如机械制造、现实虚拟仿真、3D游戏、3D打印、人体器官仿真等。

在逆向工程中，根据三维扫描设备获取的点云数据信息重建出三维物体模型表面的技术，称之为三维曲面重建技术，见图1。

图1 点云模型曲面重建近年来，隐式曲面因其具备易于实现交、差、并等集合操作，能表示拓扑结构复杂的几何形体，对轻微的噪声不敏感等特点，使得隐式曲面造型技术受到了越来越多专家学者的重视和关注，并提出了一系列有效的隐式曲面重建算法。

1 RBF方法Carr[2]等人将RBF函数插值方法应用于点云数据的曲面重建中，该类算法以散乱数据点作为径向基函数插值中心，计算权值构造插值函数逼近模型曲面的表达函数。

其优点是不需要知道任何散乱数据点之间的拓扑结构信息，重构得到的曲面光顺，曲面细节特征明显，具备良好的孔洞修复能力。

但是由于求解径向基函数权重的方程组随输入点数目的增多而不断扩张，当点云数据的数目增多时，运算量将迅速增大，这样使得由大规模点云数据构成的隐式曲面在赋值计算时非常耗时，极大限制了算法的应用范围。

2 MPU方法在隐式曲面重建算法中，多层次单元划分（Multi-level Partition of Unity Implicits，MPU）曲面重构算法颇受国内外学者的关注。