基于逆向工程的模具修复讨究及应用

时间:2017-08-12 论文范文 我要投稿

  摘要:随着工业的发展,模具在制造业种的地位日益突出,在航空、汽车、轮船等行业中应用较为广泛,因此对模具的修复工作也显得极为重要。论文基于逆向工程技术对模具修复工作进行研究。首先,简单介绍了逆向工程的概念及应用领域;其次,对逆向工程在模具修复中的关键技术进行了详细的阐述;最后通过对一汽车冲压件模具修复工作为例,验证了逆向工程技术在模具修复中的可行性。为模具修复工作实现高精度、高效率、低成本提供了指导意义。
  
  关键词:逆向工程;模具修复;冲压模具
  
   引言
  随着现代工业的发展,模具在制造业中的地位日益突出,在航空、汽车、轮船等行业中应用较为广泛。优质、高效、低成本一直是制造技术发展追求的永恒的目标,模具作为现代工业不可缺少的工艺装备,是提高产品质量、提高生产效率、节约能源和原材料、体现模具生产制品技术经济性地有效手段,已成为当代工业生产的工艺发展方向和产品参与生产竞争的主要关键。然而,由于自然磨损及操作人员操作不当等原因,造成模具的磨损或严重磨损。并且对于进口的模具,往往因为某一个部位的磨损而报废,如果重新制造模具不仅费时费力,还额外增加制造成本,严重影响生产。因此,模具的修复工作显得尤为重要。
  
  传统的模具修复方式主要是采用普通计量器具检测、采用极限量规测量、采用直线度误差的测量、平面度误差的测量、圆度误差的测量和制造专用量具等对磨损区域进行测量,然后根据模具磨损程度制定修复方案。这些模具修复方式成本高、效率低、修复精度难以达到要求,远远不能满足现代模具的需要,并且对于结构较为复杂的模具更是束手无策。基于逆向工程技术的模具修复是一种较为先进的模具修复方式,并在模具修复领域有着良好的发展前景。
  
  1 逆向工程
  “逆向工程”(Reverse Engineering,简称RE),也称反求工程、反向工程等,即实体转变为CAD模型相关的数字化技术、几何模型重构技术、模型制造技术的总称 。即针对物品或样件,利用数字化测量仪进行测量,得到点云数据,进而对点云数据进行点云预处理、模型重构,然后运用数控机床或快速原型技术对其加工制造,最终实现成品的生成。逆向工程产品设计下游向设计上游信息反馈的回路。逆向工程通常包括几何形状反求、工艺反求和材料反求,在工程领域中,几何形状反求得到广泛的应用。
  
  逆向工程技术应用极为广泛,主要应用于:① 新产品的设计;② 对已有产品的仿制、复制,再现设计意图;③ 损坏或破损产品的还原和修复;④ 产品的检测等方面。逆向工程在模具行业的应用主要是模具设计制造和模具的修复,即在只有设计样件而没有设计图纸和设计文档的情况下,利用逆向工程技术对原有的模具在结构方面进行创新设计和对磨损的模具磨损部位修复。
  
  2 逆向工程在模具修复中的关键技术
  2.1 三维实体模型数字化
  三维实体模型数字化是基于逆向工程的模具修复过程中的首要环节,其测量的数据将直接影响到模型重构的效果。由于模具的型腔处于模具内侧,加上其结构本身比较复杂,目前较为常见的数字化测量设备如激光式、结构光式和光栅式扫描仪等不能直接测量其轮廓,而层析法和工业CT法由于成本太高,不切合生产实际,因此采用阴阳模法对其进行修复。阴阳模法就是利用油泥或其他材料根据模具型腔结构制成模具型腔的阳模或样品零件,然后利用三坐标测量仪、光栅测量仪及激光测量仪等数字化测量方式对模具型腔阳模或样品零件轮廓进行数字化采集获取其点云数据,然后利用逆向工程软件进行点云预处理得到满意的点云数据模型,并对其进行曲面模型重构,待模型重构完成后再利用三维CAD软件反推出模具型腔的模型。

  模型轮廓数字化采集步骤为:
  (1)选定测量部位
  根据样品结构和用户的具体要求,分析样件需要重点测量的部位。在对模型进行三维实体模型数字化之前,应对模型轮廓以及模型的特征进行详细的分析,确定模型的磨损区域。选择测量部位时,在选择被测件的磨损区域同时,还需选择未磨损或磨损区域较轻的区域以及具有基本特征的区域。这些区域的点云将用于后续的测量点云的多视拼合、模型对齐等,以保证磨损量分析的精度。
  
  (2)选择测量设备
  常用的数字化采集方法分为接触式和非接触式 。由于测量原理的不同,各种数字化设备各有所长,对不同类型的模具所选用的测量方法也有所不同。因此在选用数字化测量方法时应注意一下因素:① 对于磨损面积较大的模具,应选择测量速度较快的数字化设备,提高测量效率;② 对于结构复杂的模具,应选用课测量复杂轮廓的测量设备;③ 数字化设备的测量精度应该高于后续分析的精度,一般来说,进行零件的磨损规律研究,需要高精度的测量系统。
  
  (3)选择测量方案
  对于一些形状比较特殊的模型,由于自身所具有的因素无法通过一次测量完成对整个模型轮廓的测量,这些因素包括:① 复杂型面在投影上往往存在投影编码盲点和视觉死区,无法一次完成全部型面的测量;② 对于大型轮廓模型,由于受测量系统范围限制,必须实行分区域测量。在对模型进行三维模型数字化之前,首先要分析被测对象的形状、需要扫描的区域,并结合所选测量设备的特征参数(如测量范围、测量精度等)制定出一套合理的测量方案。
  
  (4)测量模型
  根据已选定的数字化测量仪和制定的测量方案对拟定好的测量部位进行测量。
  
  2.2 点云数据预处理
  在三维实体模型数字化过程中,无论是接触式测量还是非接触式测量,在扫描过程中都不可避免地引入数据误差,尤其是在尖锐边缘和产品边界附近的测量数据误差。因此,在对模具模型进行三维数字化之后,有必对离散点云数据进行预处理,获得满意的数据。数据预处理的目的是获得完整、准确的测量数据以方便后续的造型工作。数据预处理主要包括多视点云拼合、点云数据滤波及平滑、数据精简和数据分块等几个方面。
  
  (1)多视点云拼合
  在对模具外轮廓的测量过程中,由于轮廓的几何特征及其他因素,往往造成无法通过一次完整的对模型轮廓的测量得到完整的数据,而是把模型表面分为多个局部相互重叠的子区域,从多个视觉角度获取各个子区域的表面信息。将这些子区域的点云通过变换或统一到同一坐标系中,称为多视点云拼合。
  
  多视点云拼合获得的数字化模型应该满足 :① 磨损型面数据完整;② 能保证与磨损前模型对齐的精度达到磨损分析的要求。目前,对于多视点云的拼合的方法,有通过专用测量装置实现测量数据的直接拼合和事后数据拼合处理两种方法。通过专用测量装置实现测量数据的直接拼合是指通过专用测量装置,直接记录工件测量中的移动量和转动角度,并通过测量软件直接对数据点进行运动补偿进而实现点云数据的拼合。
  
  事后数据拼合处理分为数据的直接拼合和基于图形的拼合两种:① 数据的直接拼合就是直接对数据点集进行操作,实现点数据的拼合,以获得完整的数据信息和一致的数据结构,重构出原型;② 基于图形的多视对齐,就是对各视图数据进行局部造型,最后再拼合这些几何图形。
  
  (2)点云数据过滤及平滑
  由于受到不可避免的测量误差和人为因素(如测量中的异常振动、光学式测量仪的电器误差等)的影响,采样点云并非完全落在原物体上,易出现“疵点”(extraneous data) ,并往往带有许多无用信息,这些噪声数据将直接影响重建曲面的品质。数据平滑可降低或消除测量过程中人为或随机因素引起的误差,常用的方法有标准高斯法、平均滤波法或中值滤波算法 ,其中高斯滤波法能较好地保持原数据的形貌,中值滤波法则在消除数据的毛刺方面效果较好。在实际应用时,可以根据点云质量和建模要求选择合理的滤波方法。对于体外较明显的噪声点,可以直接用手工删除。

  (3)点云数据精简
  在三维实体模型数字化过程中,将会得到海量点云数据,冗余的点云会导致计算机运行、存储和操作的效率降低,生成曲面模型需要消耗更多的时间,并且还要影响重构曲面的光顺性。因此,在保证一定精度的前提下,逆向工程中测量数据的精简是重要的研究内容之一 。不同类型的“点云”可采用不同的精简方式,散乱“点云”可通过随机采样的方法来精简 ;对于扫描线“点云”和多边形“点云”可采用等间距缩减、倍率缩减、等量缩减、弦偏差等方法;网格化“点云”可采用等分布密度法和最小包围区域进行数据缩减。另外,还有基于灰色系统理论的数据滤波后产生的空穴填补办法和基于面密度概念的数据简化方法 。
  
  (4)点云数据分块
  对于模具样件,其外表轮廓往往由多张曲面混合组成。点云分块是根据实体外形曲面的自取面类型,将属于同一自取面类型的数据成组,将全部数据划分为代表不同类型的数据域,模型重构时,再经过曲面的过渡、相交、剪裁等方法将多个分块的曲面组成一个整体。目前,点云分块分为基于测量的分割和自动分割两类 。基于测量分割的方法使用于机构特征比较明显的物体,操作者的水平和经验将直接影响结果。自动分割法分为基于边和基于面分块两种方法。基于边的分块方法首先根据相同类型的边界点连接形成边界环,判断点集是否属于环内,实现点云分块。基于面的方法是尝试推出具有相同曲面性质的点,然后进一步决定所属的曲面,最后义相邻的曲面决定曲面间的边界。
  
  2.3 曲面模型重构
  在逆向工程中,模型重构是利用数字化测量仪所获得的点云数据,通过插值或者拟合构建一个近似实体原型的模型。模型重构是整个逆向工程中最关键、最复杂的环节 。常见的模型重构方法有两种:①先将数据点通过插值或逼近拟合成曲线,再利用造型工具将曲线构建成曲面;② 直接对测量数据点进行曲面片拟合,再经过对曲面片的过渡、拼接、裁剪等操作完成曲面模型的构建。另外还有基于产品几何特征及约束特征的模型重建方法,该方法可以根据模型的整体属性,较清晰地表达模型的集合特征之间的约束关系。
  
  3 应用实例
  本实验室拥有一套北京博维恒信科技公司生产的三维彩色数字化测量系统——3D CaMega光学扫描仪。该系统采用了光学照相式的快速摄影方式,与高精密数控旋转台配合使用,从不同方位自动对被测物件进行图像采集;经三维图像处理软件的计算,自动生成具备各像素对应点空间坐标和色彩复合数据的三维彩色数字图像。
  
  针对该模具实例,按照型腔结构制作出一冲压件,利用三维数字化测量系统获得冲压件外表面轮廓的模型三维点云数据。利用逆向工程软件Geomigic Studio对获得的点云数据进行多视点云拼合、数据滤波、平滑处理、数据精简,得到较为满意的数据,接着对点云数据进行分割,把属于同一类型的数据点划分到同一区域,对划分的区域利用曲面重构技术选取特征截面、建立特征线、特征网格,再对网格线进行光顺,最后由曲线拟合成曲面。根据所显示的磨损程度,制定模具是修复方案,实现对模具的精确修复工作。
  
  4 结束语
  实践证明,逆向工程为模具修复技术提供了一种新的技术手段。逆向工程技术使模具修复工作和先进的计算机辅助设计技术、先进的数据测量技术、快速制造技术紧密结合,提高模具修复精度、效率,大大降低模具的成本,延长了模具是使用寿命和工作周期,从而提高了产品的竞争性。

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