一种再制造零件缺陷模型体积算法
【专利摘要】本发明公开了一种再制造零件缺陷模型体积算法，通过三维扫描仪加逆向软件处理后得到缺陷零件的模型数据，再将缺陷零件在绘图软件中实体化，与原始设计模型求差得到缺陷模型，对缺陷模型进行分层，提取每层的边界点，将边界点拟合成一条曲线，通过曲线求得每一层的面积和体积，最后将所有层的体积相加，得到零件缺陷模型体积；本发明通过得到的零件缺陷模型体积进行配料，能够精准的把握缺陷零件再制造修复中所使用物料的量，并有效的减少物料的浪费，最终以最低的成本、最少的能源资源消耗完成产品的再制造。
【专利说明】
一种再制造零件缺陷模型体积算法
技术领域
[0001] 本发明属于再制造领域，具体涉及一种再制造零件缺陷模型体积算法。
【背景技术】
[0002] 逆向工程产品设计是用一定的测量手段对已经存在的实物或模型进行测量，根据 测量数据通过三维几何建模方法重构实物的CAD模型(包括设计图纸和数字模型）的过程。
[0003] 再制造是以旧的机器设备为毛坯，采用专门的工艺和技术，在原有制造的基础上 进行一次新的制造，并且重新制造的产品无论是质量还是性能都不亚于原先的新品。因为 大部分的机械设备及其零部件仅仅是因为在其局部出现了磨损、腐蚀等状况而导致损坏或 失效的，再制造则主要以先进的表面工程技术为修复手段来修复损坏的零件表面。
[0004] 目前再制造技术领域主要的再制造修复技术有:激光修复(激光熔覆)技术、热喷 涂修复技术、等离子喷涂技术、微脉冲电阻熔焊及高频熔焊修复技术、胶粘修复技术、纳米 电刷镀修复技术等。但是通过上述修复技术进行再制造的零件，目前在使用过程中对出现 的缺陷进行表面修复时，不能准确把握缺陷修复的形状与对应的修复材料用量（即缺陷体 积），所以需要根据缺陷体积进行配料，就需要准确的体积量作为参考。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于克服上述不足，提供一种再制造零件缺陷模型体积算法，解决 了再制造修复技术中所需的修复材料体积参数的问题。
[0006] 为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：
[0007] 步骤一，将缺陷零件在三维激光扫描仪下扫描出点云数据，由逆向软件对点云数 据处理并封装后，在三维绘图软件中实体化，再将缺陷零件与原始模型进行布尔求差对比， 得到缺陷模型；
[0008] 步骤二，对缺陷模型按照一个微厚度Alu进行分层，每个模型就可以分为Μ层；
[0009] 步骤三，提取每一层图像的边界点A^As，…，Αη，再将每层的边界点拟合成一条曲 线L，得到曲线L函数；
[0010] 步骤四，根据拟合的曲线L的函数得出每层的面积51，再乘以每层的微厚度Alu得 出每层的体积Vi;
[0011] 步骤五，将每层的体积累加，得出零件缺陷模型体积V。
[0012] 所述逆向软件采用Geomagic，绘图软件采用UG或CRE0。
[0013]所述步骤三中，提取每一层图像的边界点&，如，…，六"的具体方法如下：
[0014]第一步，在每层图像上建立坐标系；
[0015] 第二步，根据坐标系确定每一层图像的所有边界点Χ= (χι，Χ2,…，xn)和Y= (yi, y2，···，yn)，得到边界点Ai = (xi，yi)，A2 = (X2，y2)，......，An=(xn，yn)。
[0016] 所述步骤三中，拟合方法采用最小二乘法、高斯曲线或样条曲线。
[0017] 所述采用最小二乘法得到曲线L的函数的具体方法如下：
[0018] 第一步，求取曲线L的参数，参数为p(x(i))对于y(i)的拟合，其中i = (l，2，···，n);
[0019] 第二步，输出的结果P为一个长度为n+1的行向量，多项式按降幂排列的系数即为 向量的元素，P=(P1，P2，···，p n，pn+l);
[0020] 第三步，最终得到曲线L的拟合多项式y = f (X) =piXn+P2Xn-i+'H+PnX+Pn+l。
[0021 ] 所述步骤五中，零件缺陷模型体积^ =+ G +…+匕+ ··· += Σ 。
[0022] 与现有技术相比，本发明通过将缺陷零件在绘图软件中实体化，再得到缺陷模型， 对缺陷模型进行分层，提取每层的边界点，将边界点拟合成一条曲线，通过曲线求得每一 层的面积和体积，最后将所有层的体积累加，得到零件缺陷模型体积;本发明通过得到的零 件缺陷模型体积进行配料，能够精准的把握再制造修复中所使用物料的量，并有效的减少 物料的浪费，最终以最低的成本、最少的能源资源消耗完成产品的再制造。
【附图说明】
[0023] 图1为本发明的流程图；
[0024] 图2为本发明建立的缺陷模型示意图；
[0025] 图3为缺陷模型空间某层算法示意图。
【具体实施方式】
[0026] 下面结合附图对本发明做进一步说明。
[0027]参见图1，图2和图3，本发明包括以下步骤：
[0028] 步骤一，将缺陷零件在三维激光扫描仪下扫描出点云数据，由逆向软件对点云数 据处理并封装后，在三维绘图软件中实体化，再将缺陷零件与原始模型进行布尔求差对比， 得到缺陷模型，其中一案例如图1;
[0029] 步骤二，对缺陷模型按照一个微厚度ΔΙη进行分层，每个模型就可以分为Μ层；
[0030] 步骤三，在每层图像上建立坐标系，根据坐标系确定每一层图像的所有边界点χ= (xi，X2r"，xnWPY=(yi，y2，."，yn)4l^lJ&WAAi=(xi，yi)，A2=(X2，y2)，......，A n=(xn， yn)，提取每一层图像的边界点，再将每层的边界点拟合成一条曲线L，得到曲线 L函数；
[0031] 步骤四，根据拟合的曲线L的函数得出每层的面积51，再根据每层的微厚度Alu得 出每层的体积Vi;
[0032] 步骤五，将每层的体积相加，得出零件缺陷模型体积V， M:
[0033] Z = G + .K. + + C + …+ ^ = y 5^. χΛΜ。 ?'.=1
[0034] 优选的，逆向软件采用Geomagic，绘图软件采用UG或CREO。
[0035] 优选的，拟合方法采用最小二乘法、高斯曲线或样条曲线。
[0036] 采用最小二乘法得到曲线L的函数的具体方法如下：
[0037] 第一步，求取曲线L的参数，参数为p(x(i))对于y(i)的拟合，其中? = (1，2，···，η);
[0038] 第二步，输出的结果Ρ为一个长度为n+1的行向量，多项式按降幂排列的系数即为 向量的元素，P=(Pl，P2，···，p n，pn+l);
[0039] 第三步，最终得到曲线L的拟合多项式y = f (X) = piXn+P2Xn-k'.+PnX+Pn+l。
[0040] 再制造技术和产业的发展，能够实现废旧资源重新利用，节能减排，使现有资源达 到最有效的循环使用，实现可持续发展，有利于降低生产成本，提高企业竞争力，具有很强 的实践指导意义。
[0041] 表1为三维软件计算结果和体积算法计算结果的对比分析，由简单的两组计算结 果的对比可知算法可行。本发明算法为再制造生产中目标修复量(所用材料量)提供参考依 据，以更加准确的数据去指导生产实践，达到合理的节能节材的目的。也进一步提高再制造 技术水平，丰富再制造产业的技术手段，推动再制造产业的发展。
[0042] 表1体积对比分析 单位:mm3
【主权项】
1. 一种再制造零件缺陷模型体积算法，其特征在于，包括W下步骤： 步骤一，将缺陷零件在Ξ维激光扫描仪下扫描出点云数据，由逆向软件对点云数据处 理并封装后，在Ξ维绘图软件中实体化，再将缺陷零件与原始模型进行布尔求差对比，得到 缺陷板型； 步骤二，对缺陷模型按照一个微厚度Ahi进行分层，每个模型就可W分为Μ层； 步骤Ξ，提取每一层图像的边界点Αι，Α2,…，An,再将每层的边界点拟合成一条曲线L， 得到曲线L函数； 步骤四，根据拟合的曲线L的函数得出每层的面积Si，再乘W每层的微厚度Δ hi得出每 层的体积Vi; 步骤五，将每层的体积累加，得出零件缺陷模型体积V。2. 根据权利要求1所述的一种再制造零件缺陷模型体积算法，其特征在于，所述逆向软 件采用Geomagic，绘图软件采用UG或CREO。3. 根据权利要求1所述的一种再制造零件缺陷模型体积算法，其特征在于，所述步骤Ξ 中，提取每一层图像的边界点Ai，A2，…，An的具体方法如下： 第一步，在每层图像上建立坐标系； 第二步，根据坐标系确定每一层图像的所有边界点乂=(^1，^，-，，^〇和￥=(71，72，···， 7。），得到边界点41=(町71)，42=(町72)，......,An=(xn,yn)〇4. 根据权利要求1所述的一种再制造零件缺陷模型体积算法，其特征在于，所述步骤Ξ 中，曲线拟合方法可采用最小二乘法、高斯曲线或样条曲线。5. 根据权利要求4所述的一种再制造零件缺陷模型体积算法，其特征在于，所述采用最 小二乘法得到曲线L的函数的具体方法如下： 第一步，求取曲线L的参数，参数为p(x(i))对于y(i)的拟合，其中? = (1，2，···，η); 第二步，输出的结果Ρ为一个长度为η+1的行向量，多项式按降幕排列的系数即为向量 的元素，Ρ=(Ρ1，Ρ2，···，Ρη，Ρη+1); 第；步，最终得到曲线L的拟合多项式y = f (X) =ρ?χη+ρ2χη-1+· · ·+ρηΧ+Ρη+1。 6 .根据权利要求1所述的一种再制造零件缺陷模型体积算法，其特征在于，所述步骤五 中，零件缺陷模型体巧
【文档编号】G06T17/10GK106097452SQ201610462843
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月22日
【发明人】边培莹, 张飘飘, 罗攀
【申请人】西安文理学院