大规模包含缺陷直齿圆柱齿轮CAD模型样本库的构建方法

大规模包含缺陷直齿圆柱齿轮cad模型样本库的构建方法
技术领域
1.本发明涉及计算机辅助几何设计技术领域，更具体的说是涉及面向大规模包含齿面缺陷的直齿圆柱齿轮cad模型样本库的构建方法。


背景技术：

2.大数据以及深度学习算法引发了各个领域的技术变革，其中大数据显然发挥了至关重要的作用，现有的诸如图像、视频等数据可以通过大量的采集设备以及公共媒体所分享的内容来构建。但是在三维cad模型数据格式中，尽管已具备相对成熟的3d传感器和三维设计软件，其获取的人工和时间成本仍是十分巨大的，且相对其他格式数据，三维模型构建的操作复杂性也更高。
3.目前，现有的cad模型样本库构建技术存在以下三种严重缺陷：
4.(1)cad模型数据的获取多是由开源社区或软件的用户提供，模型质量和数量难以自主控制。
5.(2)现有cad模型数据库的多样性大多体现于零部件类别、尺寸参数信息或所包含加工特征的组合及数量，并未集中地表达某零件存在的各类缺陷情况。
6.(3)现有的基于参数更改、变动操作及模块化的三维模型设计方法可实现不同尺寸参数、拓扑结构模型的快速构建，加快产品的设计制造周期，但并不能自动生成批量的cad模型。而当前以典型结构模板库为基础的cad模型仿真生成方法中，模板的构建规则异常复杂，其基本特征(模板)的扩展存在诸多限制。
7.因此，如何降低机械零件cad模型的扩展难度，构建缺陷模型数据库是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现要素：

8.有鉴于此，本发明提供了一种大规模包含齿面缺陷的直齿圆柱齿轮cad模型样本库的构建方法，提出易拓展的、包含各缺陷的机械零件cad模型批量生成方法，且生成的模型可支持转化为离散化数据(点云、网格)，进而为深度学习等人工智能技术在工业检测领域的探索与验证提供数据支撑。
9.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
10.大规模包含缺陷直齿圆柱齿轮cad模型样本库的构建方法，包括以下步骤：
11.步骤1：构建正常零件库，预设缺陷类型、基本特征类别以及待构建样本库中缺陷规则；正常零件库中包括正常齿轮模型、基本参数及标识齿关键点信息；所述缺陷规则为待构建样本库中各类缺陷的数量之间应遵循的差异范围；
12.步骤2：基于直齿圆柱齿轮中各类缺陷的真实拓扑结构，利用基本特征类别中基本特征的组合表示各类缺陷的外形，构建缺陷结构规则；
13.步骤3：采集实际直齿圆柱齿轮中各类缺陷的位置信息，映射各类缺陷的基本特征与所述正常齿轮模型的相对位置，构建缺陷位置规则；
14.步骤4：根据步骤1中预设的缺陷规则建立各类缺陷频次调控约束；
15.步骤5：根据所述正常齿轮模型，再结合所述缺陷结构规则和所述缺陷位置规则搭建样本库构建模型，生成缺陷齿轮样本，实现正常齿轮上各类缺陷的生成，利用所述各类缺陷频次调控约束调整所述样本库构建模型生成的缺陷齿轮样本的类型，样本构建模型生成的所有缺陷齿轮样本组成大规模包含齿面缺陷的直齿圆柱齿轮cad模型样本库。
16.优选的，缺陷类型包括点蚀、胶合、轮齿折断和齿面磨损等；基本特征类别包括圆柱体凹槽、长方体凹槽和三棱柱凹槽。
17.优选的，构建缺陷位置规则的具体过程为：
18.步骤31：确定直齿圆柱齿轮中单齿缺陷位置；
19.步骤311：构建单齿的草图平面，以及位于草图平面上齿面的缺陷；
20.步骤312：根据草图平面确定各类缺陷在齿面坐标系的变动范围；构建草图平面坐标系，确定各类缺陷在草图平面坐标系中的分布范围；
21.步骤32：根据正常齿轮模型对应的标识齿关键点信息中的关键点坐标确定各齿在齿轮坐标系中的位置，依次进行每个单齿缺陷位置在正常零件的齿间转换，获得缺陷位置规则；
22.齿轮不同齿间，各齿上相对位置相同的关键点坐标转换公式为：
[0023][0024]
其中，ng为齿轮的齿数；若标识齿上的关键点p的坐标为(x,y)，则间隔n齿的随机示例齿上与标识齿上的关键点p相对位置相同的关键点p`的坐标值为(x`,y`)。
[0025]
优选的，步骤4的具体实现过程为：
[0026]
步骤41：预设待构建样本库的数据格式；
[0027]
步骤42：根据数据格式确定数据采集策略；
[0028]
步骤43：根据数据采集策略和缺陷规则，构建各类缺陷频次调控约束，计算获得均衡参数；
[0029]
各类缺陷频次调控约束表示为：
[0030][0031][0032]
其中，i表示各类齿面缺陷中的一种缺陷；xi表示各类缺陷对应的均衡参数；p表示cad模型样本库中样本的序号；n
all
表示样本库中cad模型总数；n表示齿面缺陷总数；m表示各类齿面缺陷中一种缺陷的序号；n
p,i
和n
p,m
分别表示p模型中i种缺陷和m种缺陷的数量；nf
p,i
和nf
p,m
分别表示p模型中i种缺陷和m种缺陷包含的基本特征数；fs
p,i
和fs
p,m
分别表示p模型中i种缺陷和m种缺陷包含的各个基本特征的面数。
[0033]
优选的，步骤5的具体过程为：
[0034]
步骤51：从正常零件库中选择正常齿轮模型作为待添加缺陷齿轮模型，并读取其对应的齿数、标识齿关键点信息；
[0035]
步骤52：确定待构建样本库中待生成的缺陷类型；
[0036]
步骤53：按照缺陷添加顺序依次确定缺陷参数；缺陷添加顺序为按照点蚀、胶合、断齿和磨损依次进行判断添加；缺陷参数包括缺陷数量、缺陷所在齿数和组成缺陷基本特征数量；
[0037]
步骤54：根据待生成的缺陷类型和缺陷参数，结合缺陷结构规则和缺陷位置规则利用createpocketfeature函数在待添加缺陷齿轮模型中创建缺陷，生成缺陷齿轮样本；
[0038]
步骤55：根据均衡参数控制各种类型的缺陷齿轮样本数量，生成的所有缺陷齿轮样本构成直齿圆柱齿轮cad模型样本库；
[0039]
预设数量上限，每生成一个缺陷齿轮样本，均利用公式(2)计算每种缺陷的均衡参数，根据公式(3)的约束条件，当缺陷齿轮样本数量大于数量上限时，如果各种类型缺陷的均衡参数存在数量级上的差异，即超出缺陷规则，则强制取消下一轮样本库构建模型生成缺陷齿轮样本时均衡参数最大的缺陷类型的添加，直至生成缺陷齿轮样本的数量达到样本库规模上限。
[0040]
上述技术方案的技术效果为，利用随机分布的圆柱体凹槽表达齿轮接触疲劳引发的点蚀缺陷的拓扑结果；胶合是齿轮运动期间由于两个齿的相对滑动而形成于齿面之上的，其结构近似于带有尖端的不规则凹槽，可用交错的三棱柱凹槽组合表示；齿轮上裂纹的出现易导致断齿的发生，通过边界相接的三棱柱凹槽模拟其结构；齿轮中磨损缺陷的产生与润滑剂中的异物有关，常表现为齿面近似平行的划痕，采用并行排列的一系列长方体凹槽来表示。
[0041]
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种面向大规模包含齿面缺陷的机械零件cad模型样本库构建方法，通过基本特征组合来表示复杂的缺陷结构，再结合实际缺陷的出现位置将上述缺陷结构添加到正常机械零件中，并利用二次开发技术实现上述缺陷模型的自动生成，其中缺陷的结构表达和产生位置为模型生成的基本规则。本发明对包含缺陷的零件进行几何设计和表示，构建个性化cad模型数据库，改善人为收集策略于模型类别、质量上的不可控性，为深度学习技术在工业领域的进一步应用提供数据基础；以缺陷类别模板库及缺陷实际生成位置为基础制定缺陷模型构建规则，提高缺陷模型的真实性，同时可人为控制各类缺陷的出现频次保证数据库中各类型样本的均衡性；结合“特征组合思想”和二次开发技术在实现缺陷模型自动批量构建的同时，保证数据模型是矢量化的，进而可支持后续各分辨率的重采样工作(点云或网格模型获取)，扩大数据库的应用范围。
附图说明
[0042]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0043]
图1附图为本发明提供的包含缺陷的齿轮模型示例示意图；
[0044]
图2附图为本发明提供的包含缺陷的齿轮模型示例放大示意图；
[0045]
图3附图为本发明提供的基本特征向缺陷模型的转化示意图；
[0046]
图4附图为本发明提供的设定不同结构和位置规则所得不同用途模型示意图；
[0047]
图5附图为本发明提供的自动生成的缺陷齿轮cad模型示例示意图；
[0048]
图6附图为本发明提供的各正常齿轮的cad模型示意图；
[0049]
图7附图为本发明提供的各齿面缺陷几何结构的表示效果示意图；
[0050]
图8附图为本发明提供的齿轮某齿处的曲面构成及某些关键边界点示意图；
[0051]
图9附图为本发明提供的齿面坐标系构建示意图；
[0052]
图10附图为本发明提供的齿轮端面结构示意图；
[0053]
图11附图为本发明提供的齿轮标识齿的关键点示意图；
[0054]
图12附图为本发明提供的样本构建模型的搭建流程图；
[0055]
图13附图为本发明提供的缺陷选择流程示意图；
[0056]
图14附图为本发明提供的缺陷齿轮cad模型及其点云采样结果示意图；
[0057]
图15附图为本发明提供的包含缺陷的齿轮cad模型示意图；
[0058]
图16附图为本发明提供的一种缺陷的齿轮cad模型示意图；
[0059]
图17附图为本发明提供的多种缺陷的齿轮cad模型示意图。
具体实施方式
[0060]
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做出创造性劳动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。
[0061]
本发明实施例公开了一种面向大规模包含齿面缺陷的机械零件cad模型样本库构建方法，利用基本特征组合的方式表达缺陷，实现包含各齿面缺陷齿轮的几何仿真表示，即缺陷零件数据化；利用圆柱体、长方体、三棱柱状凹槽的组合表示点蚀、胶合、断齿和磨损缺陷，并以此获得包含缺陷的齿轮数据模型，无需扫描真实零件；设定简易可行的cad模型构建规则，实现模型或缺陷类别的高效更换。如图1-2所示为构建的包含缺陷的齿轮数据模型。
[0062]
如图3所示为基本特征向缺陷模型的转化关系示意图。可将cad模型构建所需遵循的规则分为结构、位置两种，分别代表各类缺陷的拓扑结构及产生位置。依托于“特征组合”的模型生成基本原则，只需更改结构和位置规则样式便可构建适用于其他的功用的数据集，示例可见图4。图4(a)为可用于齿轮齿面缺陷检测的cad模型，图4(b)为可用于零件加工特征分析的cad模型。
[0063]
结合catia二次开发技术自动批量生成个性化cad模型，减少人为干预，实现数据获取智能化。
[0064]
图5为自动生成的缺陷齿轮模型示例，实际生成时每个模型中缺陷的类型、数量和位置都不尽相同。
[0065]
图6为本发明选用的正常齿轮cad模型，其关键参数信息如表1所示。
[0066]
表1各正常齿轮的关键参数信息
[0067][0068][0069]
本发明的具体构建过程为：
[0070]
s1：根据所需样本库内容自主选定正常零件、缺陷类型和基本特征类别；分别对应于本发明中的正常齿轮，缺陷类型包括点蚀、胶合、断齿和磨损缺陷，基本特征类别中的基本特征包括圆柱体凹槽、长方体凹槽和三棱柱凹槽；
[0071]
s2：基于所选齿轮零件中各类缺陷的真实拓扑结构，利用s1中基本特征的组合对各缺陷的外形进行表示，即构建缺陷结构规则；
[0072]
s3：基于所选齿轮零件中各类缺陷的真实存在位置，划定s2中表示各缺陷的特征与正常齿轮的相对位置，即构建缺陷位置规则；
[0073]
s4：基于s1所研究的缺陷齿轮样本库对各类样本分布的需求(如，各类缺陷的数量应保持在同一数量级)，设计模型生成过程中各类缺陷出现频次的调控方法，保证样本库的均衡性。当各类缺陷中最大的某缺陷累积生成数量/最小某缺陷累积生成数量》10时，抑制此缺陷生成，直至不再存在失衡情况；
[0074]
s5：基于visual studio平台，遵循s2和s3中的结构和位置规则搭建样本库构建模型，自动生成具有典型齿面缺陷的齿轮模型。同时，采用s4中的调控方法保证各缺陷样本间的均衡性，最终构建大规模包含齿面缺陷的直齿圆柱齿轮cad模型样本库。
[0075]
为了进一步优化上述技术方案，对于正常零件及对应的缺陷类别、基本特征的选取，本发明所提出的包含缺陷的cad模型样本库构建方法可适用于齿轮、螺栓等多种机械产品，针对不同的需求只需写入新的零件、对应缺陷及规则即可。本发明以齿轮为研究对象进行展示，缺陷类型选择典型的点蚀、胶合、断齿和磨损四种齿面缺陷，圆柱体、长方体和三棱柱则凹槽作为基本特征。
[0076]
为了进一步优化上述技术方案，利用基本特征组合的方法表示各齿轮齿面缺陷，构建缺陷结构规则时，基于轮齿啮合过程常出现的点蚀、胶合、轮齿折断和齿面磨损等缺陷的真实拓扑结构，利用已选定的基本特征(圆柱体、长方体和三棱柱凹槽)表示对应缺陷的几何外形。其中，齿轮接触疲劳会引发点蚀的出现，利用随机分布的圆柱体凹槽可表达其拓扑结构；胶合是齿轮运动期间由于两个齿的相对滑动而形成于齿面之上的，其结构近似于带有尖端的不规则凹槽，可用交错的三棱柱凹槽组合表示；齿轮上裂纹的出现易导致断齿的发生，通过边界相接的三棱柱凹槽模拟其结构；齿轮中磨损缺陷的产生与润滑剂中的异物有关，常表现为齿面近似平行的划痕，本发明用并行排列的一系列长方体凹槽来代替。各齿面缺陷几何结构的表示效果如图7所示，图7(a)为点蚀缺陷，图7(b)为胶合缺陷，图7(c)为断齿缺陷，图7(d)为磨损缺陷。
[0077]
为了进一步优化上述技术方案，结合实际缺陷发生位置规定各缺陷的分布状况，构建缺陷位置规则时，为确定各缺陷的生成位置，需制定位置规则用以限制各缺陷与正常齿轮的相对位置。本发明将齿轮的位置规则的构建分为单齿缺陷位置选定及缺陷位置齿间转换两部分；
[0078]
s31：单齿缺陷位置选定
[0079]
齿轮各齿的结构相同，本发明首先探究某一齿上的缺陷生成位置选定。组成各缺陷的基本特征是由草图拉伸而得，为此应确定各齿上草图平面的选取和构建方法。
[0080]
1)各齿上草图平面的选取和构建
[0081]
如图8(a)所示为齿轮某齿处的曲面构成，轮齿一侧由5张曲面构成，而齿面缺陷大多发生在面4和面5上。如图8(b)所示为齿轮某齿处的某些关键边界点，a、b、c和d为面4和5(以及轮齿另一侧与面4相对的曲面)的底边角点，e、f分别为线bc和ad的中点。将分别过线ab和ef且与齿轮端面垂直的平面作为草图平面，用以表达各缺陷在轮齿上的相对位置，进而构建分别出现于面4(点蚀、胶合及磨损)和面5(断齿)上的缺陷。
[0082]
2)各缺陷在齿面坐标系的变动范围的确定
[0083]
已知草图平面位置，仍需确定各缺陷在齿面坐标系的变动范围，首先构建如图9所示的草图平面坐标系；图9(a)中oa、ob分别为草图横轴(x)和纵轴(y)方向，且ob与全局坐标系z轴方向(垂直于齿轮两端面)相同；结合实际，点蚀缺陷在横轴方向正态分布，且正态分布的均值位置与分度圆位置相同；而其在纵轴方向是随机分布的；胶合缺陷的不规则形状角点不应超出草图区域；磨损缺陷均匀分布于整个草图区域；图9(b)中坐标系的构建形式与图9(a)相同，且两图中的黄色箭头方向为凹槽的拉伸方向；断齿缺陷所占区域不应超出图9(b)中草图区域的四分之三；
[0084]
s32：缺陷位置齿间转换
[0085]
同一齿轮中各齿结构近似相同，图10所示为某齿轮的端面示意图，齿轮的齿数为ng(18)；若标识齿上某关键点p的坐标为(x,y)，则间隔n齿的随机示例齿上的关键点p`(其中p与标识齿的相对位置和p`与随机示例齿的相对位置相同)的坐标值(x`,y`)可由式(1)计算得出；
[0086][0087]
基于上述分析，只需事先记录每个正常齿轮某齿的关键点坐标，如图11所示，其中齿轮标识齿上的关键点采用红色标记点示意，图中箭头方向表示齿轮轴向，便可得知各齿上的对应关键点信息及各齿在齿轮坐标系中的位置，再结合已探究的单齿缺陷构建方法进而可将各缺陷添加到任一齿上。
[0088]
为了进一步优化上述技术方案，需调控样本库中各缺陷的均衡参数，具体步骤如下：
[0089]
s41：确定样本库对数据格式(cad模型、网格或点云等)的需求
[0090]
优质的数据集在具备足够的多样式数据的同时，也应保证各类型样本的数量相对均衡，进而使人工神经网络等技术方法能提取并理解各类样本的准确特征。不同的数据处
理、分析方式对应不同的个体及不同的数据集需求。比如，缺陷特征的直接分析，应以cad模型数据库各个模型中组成各缺陷的每个基本特征为单个样本；而若需先均匀的在cad模型各面上采集点云信息再分析点云数据，则应以各缺陷采集到的每个点为单个样本。
[0091]
现阶段，通常在将三维模型离散化后才能利用神经网络进行分析，本发明以点云数据格式缺陷模型分析的数据需求为例，解释均衡参数的调控。
[0092]
s42：根据s41中预设的数据格式，确定数据采集策略；
[0093]
为分析点云数据格式缺陷模型，本发明拟在构建的缺陷齿轮cad模型库中各模型面上进行均匀采样，以构建缺陷点云模型数据库。
[0094]
s43：根据s42中的数据采集策略，设计cad模型生成过程中各类缺陷出现频次的调控方法，保证样本库的均衡性；
[0095]
用i表示各类齿面缺陷中的一种缺陷；xi表示各类缺陷对应的均衡参数；p表示cad模型样本库中某样本的序号；n
all
表示样本库中cad模型总数；n表示齿面缺陷总数；m表示各类齿面缺陷中一种缺陷的序号；n
p,i
和n
p,m
分别表示p模型中i种缺陷和m种缺陷的数量；nf
p,i
和nf
p,m
分别表示p模型中i种缺陷和m种缺陷包含的基本特征数；fs
p,i
和fs
p,m
分别表示p模型中i种缺陷和m种缺陷包含的各个基本特征的面数，则存在如下关系：
[0096][0097][0098]
在模型构建过程中，只需时刻记录式(2)中各个缺陷的均衡参数，并判断是否满足式(3)，若不满足则抑制数值较大的均衡参数所对应缺陷的生成，便可使各缺陷包含的采样点总数处于同一数量级。其中，直接将该类缺陷设为不可选择为抑制其生成的直接措施。
[0099]
为了进一步优化技术方案，需基于上述理论分析，搭建样本库构建模型自动实现各流程(如图12所示)，具体步骤如下：
[0100]
s51：正常齿轮选择及对应参数读取和计算
[0101]
构建每个缺陷模型时，应先从基体齿轮库(包含参数不同的正常齿轮，见附录)中选择待添加缺陷的齿轮模型，读取其齿数、齿宽及标识齿上的关键点坐标等信息，并结合流程3中的公式(1)计算该齿轮其他各齿的关键点坐标；
[0102]
s52：待生成的缺陷类型选择
[0103]
之后，参照图13进行缺陷类型选择。先利用“随机数函数”为四种缺陷(点蚀、胶合、断齿和磨损)分别随机生成整数0或1，其中1代表存在缺陷，0代表不存在缺陷。若四种缺陷类别对应随机整数均为0，则利用另一“随机数函数”随机生成整数0、1、2或3，各数字分别代表将选择点蚀、胶合、断齿和磨损缺陷进行生成。通过上述随机数的配合可保证至少存在一种缺陷；
[0104]
s53：待生成缺陷的参数选定
[0105]
随后按照点蚀、胶合、断齿和磨损的顺序依次判断是否添加此类缺陷，若需要则进一步计算缺陷数量(利用随机数在范围1～3间选择)、缺陷所存在的齿数(为每个齿进行数字编号，随机生成齿数范围内的整数，并与各齿进行对应)、组成缺陷基本特征的数量(同样
可利用随机数进行选择)；
[0106]
s54：基于步骤2-3中的缺陷类型和参数，在步骤1选定的正常齿轮上生成对应缺陷
[0107]
以s52-53中的缺陷类型和参数，结合缺陷结构、位置规则利用createpocketfeature函数创建对应缺陷；
[0108]
s55：模型保存及均衡参数的计算
[0109]
待完成所有缺陷添加后便可进行模型保存，并利用流程4中的公式(2)计算并记录每种缺陷的均衡系数。当样本数量大于100(可自行定义数值大小)时，若各缺陷的均衡系数存在数量级上的差异，应强制取消下次模型样本构建时步骤2中该类缺陷的出现。
[0110]
重复上述s51-55，当已完成指定数量的模型构建后，程序停止，生成结束。
[0111]
模型重采样的可行性验证
[0112]
如图14所示为缺陷齿轮cad模型及其点云采样结果，本发明采集了所构建数据库中某些模型的点云信息，证明了此方法生成的cad模型重采样的可行性。其中灰色、黄色、蓝色、红色、绿色和紫色分别表示采集自正常齿轮的边线、正常齿轮的面、断齿、胶合、点蚀和磨损缺陷面上的点。
[0113]
实施例
[0114]
基于catia二次开发技术的齿轮缺陷模型自动构建，可自动生成大量缺陷零件样本，节省人工和时间成本，且所生成的样本中各缺陷的类别和数量也不尽相同。其中既包含只有一种缺陷的零件，也存在多种缺陷共存的情况，如图15-17所示。图15为包含缺陷的齿轮cad模型，图16只包含一种缺陷的齿轮cad模型，图16(a)为点蚀缺陷模型，图16(b)为胶合缺陷模型，图16(c)为断齿缺陷模型，图16(d)为磨损缺陷模型，图17同时包含多种缺陷的齿轮cad模型，图17(a)同时包含点蚀、胶合和磨损，图17(b)同时包含胶合、断齿和磨损。
[0115]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0116]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。