基于激光扫描技术的模具修复方法与流程

本发明涉及一种模具修复方法，属于熔模精密铸造修复技术领域。

背景技术：

三维激光扫描技术不断发展并日渐成熟，三维扫描设备也逐渐商业化，三维激光扫描仪的巨大优势就在于可以快速扫描被测物体，不需反射棱镜即可直接获得高精度的扫描点云数据。这样一来可以高效地对真实世界进行三维建模和虚拟重现。因此，其已经成为当前研究的热点之一，并在文物数字化保护、土木工程、工业测量、自然灾害调查、数字城市地形可视化、城乡规划等领域有广泛的应用。

熔模铸造的优点是铸造产品尺寸精度高，结构复杂，缺点就是产品生产周期长、工艺复杂。因其产品结构复杂，所以在铸造过程中，产品尺寸的变化较大并且变化不均匀，产品尺寸精度要求又高，因此产品的尺寸控制是难点。常规的工艺方法是不断的增加反变型修改模具来提高产品精度。现由于模具修复次数较多或已经定型产品使用一段时间后随着工艺改变或模具磨损，就需要对模具进行再次修复，这时模具状态与理论数据相差非常大，无准确数据给模具的修复带来的很大的困难，以往都是钳工通过经验进行修复，但这样误差大很难达到预计的效果，因为是手工修复对模具表面质量影响较大。

技术实现要素：

本发明目的是为了解决现有技术基于工作人员的工作经验对熔模铸造的模具进行修复，修复误差大的问题，提供了一种基于激光扫描技术的模具修复方法。

本发明所述基于激光扫描技术的模具修复方法，该修复方法包括：

s1、采用激光三维扫描仪对破损模具的每个活块进行分块扫描，分别扫描每个活块的两个型面，获取每个型面的扫描数据和基准点数据，然后将两个型面的扫描数据和基准点数据分别进行拼接，形成点数据库；

s2、将每个活块的点数据库中的数据进行拼接，按照坐标系对齐；

s3、采用逆向辅助技术对数据库中的数据进行逆向建模；

s4、根据建模数据编制数据加工程序，通过数控加工机床对模具进行修复。

优选的，s3所述逆向建模的方法包括：

s3-1、对数据库中的数据进行云优化；

s3-2、对优化后的数据按照特征的分类进行数据构建；

s3-3、将构建的数据与s1获取的点数据进行误差分析，根据误差对构建的数据进行调整，使误差小于0.05mm；

s3-4、采用调整后的数据构建成三维数模，完成逆向建模。

优选的，s3-1所述云优化的方法包括：

将杂点和体外弧点去除，然后进行平滑处理；

抽取关键特征点；

对关键特征点按照点距5mm进行简化，获取优化后的数据。

本发明的优点：本发明提出的基于激光扫描技术的模具修复方法，应用三维激光扫描技术对无实际数据的模具实体进行还原，从而进行模具的修复工作。

1、对原有破损模具进行修复重新得到使用，降低生产成本，并为后期修复和重新加工提供完整数据，使产品尺寸合格。

2、对原有模具进行再次准确的反变型优化，提高产品质量，并为后期修复和重新加工提供完整数据。

本发明采用激光三维扫描的方法可得到准确的数值，再能进软件进行优化处理最终实现模具的准确修复。

附图说明

图1是本发明所述基于激光扫描技术的模具修复方法的流程框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

具体实施方式一：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式所述基于激光扫描技术的模具修复方法，该修复方法包括：

s1、采用激光三维扫描仪对破损模具的每个活块进行分块扫描，分别扫描每个活块的两个型面，获取每个型面的扫描数据和基准点数据，然后将两个型面的扫描数据和基准点数据分别进行拼接，形成点数据库；

s2、将每个活块的点数据库中的数据进行拼接，按照坐标系对齐；

s3、采用逆向辅助技术对数据库中的数据进行逆向建模；

s4、根据建模数据编制数据加工程序，通过数控加工机床对模具进行修复。

本实施方式中，所述活块是成型模具的组成部分，是根据工艺需要(比如退料或退模)可以活动的部分。

进一步的，s1所述活块需满足以下条件：

活块表面平整；

活块表面均匀分布3或4个标点，标点之间的距离为100～150mm。

本实施方式中，满足上述条件的活块能够兼顾两次扫描，能够保证活块拼接的精度，均匀分布的3或4个标点能够使激光三维扫描仪在扫描过程中完成自定位。

再进一步的，s2所述按照坐标系对齐的对齐方式包括：最佳拟合对齐、特征对齐和定位点系统对齐。

再进一步的，s3所述逆向建模的方法包括：

s3-1、对数据库中的数据进行云优化；

s3-2、对优化后的数据按照特征的分类进行数据构建；

s3-3、将构建的数据与s1获取的点数据进行误差分析，根据误差对构建的数据进行调整，使误差小于0.05mm；

s3-4、采用调整后的数据构建成三维数模，完成逆向建模。

再进一步的，s3-1所述云优化的方法包括：

将杂点和体外弧点去除，然后进行平滑处理；

抽取关键特征点；

对关键特征点按照点距5mm进行简化，获取优化后的数据。

本实施方式中，由于扫描时为检测分析全面准确数据要覆盖整个产品每一个细节，所以扫描数据非常大，达到360mb以上，而逆向过程中数据过大会导致处理起来难度加大，并且一些较平坦面不需要太多点，所以需对数据进行简化，将该产品将数据按点距5mm进行简化。

再进一步的，s3-2所述特征的分类包括：点、线、面和体。

虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。

技术特征：

1.基于激光扫描技术的模具修复方法，其特征在于，该修复方法包括：

s1、采用激光三维扫描仪对破损模具的每个活块进行分块扫描，分别扫描每个活块的两个型面，获取每个型面的扫描数据和基准点数据，然后将两个型面的扫描数据和基准点数据分别进行拼接，形成点数据库；

s2、将每个活块的点数据库中的数据进行拼接，按照坐标系对齐；

s3、采用逆向辅助技术对数据库中的数据进行逆向建模；

s4、根据建模数据编制数据加工程序，通过数控加工机床对模具进行修复。

2.根据权利要求1所述基于激光扫描技术的模具修复方法，其特征在于，s1所述活块需满足以下条件：

活块表面平整；

活块表面均匀分布3或4个标点，标点之间的距离为100～150mm。

3.根据权利要求1所述的基于激光扫描技术的模具修复方法，其特征在于，s2所述按照坐标系对齐的对齐方式包括：最佳拟合对齐、特征对齐和定位点系统对齐。

4.根据权利要求1所述的基于激光扫描技术的模具修复方法，其特征在于，s3所述逆向建模的方法包括：

s3-1、对数据库中的数据进行云优化；

s3-2、对优化后的数据按照特征的分类进行数据构建；

s3-3、将构建的数据与s1获取的点数据进行误差分析，根据误差对构建的数据进行调整，使误差小于0.05mm；

s3-4、采用调整后的数据构建成三维数模，完成逆向建模。

5.根据权利要求4所述的基于激光扫描技术的模具修复方法，其特征在于，s3-1所述云优化的方法包括：

将杂点和体外弧点去除，然后进行平滑处理；

抽取关键特征点；

对关键特征点按照点距5mm进行简化，获取优化后的数据。

6.根据权利要求4所述的基于激光扫描技术的模具修复方法，其特征在于，s3-2所述特征的分类包括：点、线、面和体。

技术总结
基于激光扫描技术的模具修复方法，属于熔模精密铸造修复技术领域，本发明为解决现有技术基于工作人员的工作经验对熔模铸造的模具进行修复，修复误差大的问题。它包括：采用激光三维扫描仪对破损模具的每个活块进行分块扫描，分别扫描每个活块的两个型面，获取每个型面的扫描数据和基准点数据，然后将两个型面的扫描数据和基准点数据分别进行拼接，形成点数据库；将每个活块的点数据库中的数据进行拼接，按照坐标系对齐；采用逆向辅助技术对数据库中的数据进行逆向建模；根据建模数据编制数据加工程序，通过数控加工机床对模具进行修复。本发明用于模具修复。

技术研发人员：李宪辉;高亚龙;朱秋菊;刘彦昌;刘艳波
受保护的技术使用者：哈尔滨鑫润工业有限公司
技术研发日：2020.05.25
技术公布日：2020.08.28