样板模拟量逆向构建数字模型技术研究

李仁花，程世明，陈志敏，刘洋洋

（航空工业洪都，江西 南昌，330024）

0 引言

样板、样件及模具等工装长期以来是制造和检验航空钣金件的依据。近年来，数字化技术在航空制造中的应用发展迅速，在新机型的生产过程，从设计到制造的全过程数字化已经可以实现[1]，如：样板制造采用激光下料、零件下料采用数控下料铣、成形模具设计制造也都采用数字化建模与数控加工。洪都在产的机型中存在大量的模拟量，均已不适应当前数字化下料和制造的要求，包括以XX1为代表的老机型，只有理论外形数模，无样板、模具等数据量作为制造或检验依据；以XX2为代表的新机型，使用的展开样板由于生产过程中反复手工更改，与现存的电子数据之间存在较大偏差。因此，迫切需要开展样板模拟量逆向构建数字模型技术研究与开发。

在航空领域中，目前西飞、哈飞和沈飞等单位已开展逆向工程相关的研究，并且取得了一定的成果。

西飞公司较早开展了逆向工程，采用LaserQC高精度二维激光扫描设备自动识别样板的轮廓边界[2]，对轮廓进行拟合和光顺处理，最终生成样板的二维轮廓图，用于数控下料；并且通过相应的切面样板数据在CATIA中重构出三维产品数模。

沈飞公司通过逆向设计把展开校正后的展开件生成二维dxf数据，用于数控切割，使加工过程得以简化，精度得以提高，大大缩短了加工周期；用三维激光测量系统进行产品实物扫描，获取零件点云数据，在CATIA软件中建立三维数模，完成逆向工程工作，保证了模具零件设计和制造工艺及NC加工程序中的正常使用[3]。

目前，洪都面临老机型样板电子数据空白的现状，急需从根本上改变企业老机型传统的制造方式，可进行数字化制造，提高产品制造精度和生产效率。

（1）建立XX2机型展开样板电子数据，便于数控下料

XX2机型总共4000多个零件图号的样板，展开样板大概3000多块，其中2500多块展开样板没有电子数据，导致钣金件毛料不能完全实行数控下料，极大影响了XX2零件的批量生产；并且由于XX2研制过程中零件的频繁更改，导致展开样板的反复手工更改，造成重新设计的展开样板与以往老样板出现很大误差，因此，产生了部分样板无电子数据、部分样板电子数据与实际有偏差而无法直接用于生产的问题。

（2）建立XX1老机型展开样板电子数据，便于数控下料和模具再制造

XX1均有共8000至9000块的样板，只有全机理论外形数模，无零件数模，无样板、模线的电子数据。由于大部分样板存在变形、生锈、腐烂、字迹模糊等问题，无法使用；对于某些无法翻修的模具，则需要重新设计和数控加工。目前，每年XX1仍有几十架份的订货，迫切需要开展样板数据的逆向重建，形成用于数字化制造的电子数据集。

1 样板模拟量逆向构建数字模型研究内容

本文以XX1、XX2为载体，以样板、模具为对象，开展模拟量数字测量逆向重构数字模型方法的研究。

在模拟量逆向重构数字化模型技术开发过程中，模线所人员需要提供缺少电子数据的样板和模具实物，并且配置相应的测量设备，搭建测量系统。因此，本项目首先需要研究数据的测量方法和测量规范，因为不同类型的零件其测量方法和测量规范是不同的；其次，通过测量系统获得实物的轮廓数据或表面的点云数据[4]；将轮廓数据文件导入到CATIA中，用相应的算法对数据点进行处理，并拟合成符合精度要求的样条线，即可得到样板的二维轮廓外形[5]；进而通过切面样板平面在飞机坐标系中的准确定位，构成零件外形的三维线架模型，最后经过相应的算法进行曲面重构；将点云数据文件导入CATIA中，首先需要经过相应的算法对所得的数据进行预处理，最后再重构出零件的理论外形[6]。

1.1 数据获取

本文采用理论分析、算法设计和试验验证相结合的方法建立模拟量数字测量逆向重构数字模型技术方案。

1）数字测量方法和规范的研究：不同类型零件有不同的测量方法和规范，对于样板等二维零件，需要用二维测量装置对其轮廓线数据进行提取，还要对测量的数据进行初步的筛选，使数据更合理。该方面主要是通过借鉴国内外先进的测量方法和规范，并且通过做大量的测量实验来形成一套新的适用于企业发展的测量方法和规范[7]。

2）样板扫描后二维轮廓重构算法研究：利用二维激光扫描系统能够自动识别样板的轮廓边界，并自动生成二维矢量图。在对曲线进行拟合处理时，首先计算出建曲线需要的节点，节点的分布根据曲线曲率分布的不同而采用不同的方法。在曲线建立过程中，先用较少的点生成曲线，然后根据理论图公式计算出曲线各点之间的中间点，与曲线进行距离分析，若超差，则在超差部分加点，再生成曲线[8]。重复以上过程，直到曲线满足逼近精度要求。曲线逼近精度选在±0.02mm以内。生成的曲线还要进行光顺处理，光顺的偏差要保持在±0.01mm以内，对曲线连续性、多项式次数、波动及自相交等分析检查。

3）切面样板数据重构零件理论外形算法研究：将样板图形矢量数据导入CATIA中，根据基准线结合样板图及图样，利用CATIA曲面造型模块中的移动、旋转及平移等相关功能得到这些样板轮廓在飞机坐标系中的真实准确位置，构建曲面的最终三维线架模型，最后通过扫掠得到零件的理论外形，这些都可通过相应的算法实现[9]。

由于企业新老机型并存，数字量和模拟量并存，钣金件制造模拟量向数字量转换是实现无纸化设计、数字化定义制造的有效方法之一。

1.1.1 模拟量的实物来源

模拟量的实物来源分为以下两类：

1）样板：样板是表示工件真实形状的平面型刚性量具，反映飞机零组件的外形、展开、切面、工艺孔位、弯边、下陷等具体特征。

2）二维展开毛料：表示有弯边的平面零件或者单曲面零件展平后的准确形状的平面型刚性量具，用于钣金件下料。

1.1.2 向数字量转换目的

针对老旧机型的样板、展开毛料等实物，当前生产机型的零件实物等模拟量，通过测量、预处理和建模，转换成数字模型，作为零件建模、工装设计、工装制造、下料等制造环节的依据，提高钣金件制造的效率和准确度。

1）用于毛坯数字化下料：通过对展开样板、展开毛料转换为数字量，实现毛坯数字化切割下料。

2）用于工装数字化制造：通过对样板、工装转换数字量，实现工装的数字化设计和制造。

3）用于零件数字化建模：通过对样板扫描，逆向建立零件三维模型。

1.1.3 数据转换基本流程

从模拟量向数字量转换的基本流程如图1所示，包括4个步骤：数据采集、数据预处理、模型构造和偏差分析。

图1制造模拟量向数字量的转换过程

1.1.4 数据采集要求

1）过程描述

①对样板等进行必要的修整，以提高转换后数字量的精度；

②校核扫描设备，如有必要需执行对应的补偿程序，在保证扫描精度、测量环境温度满足要求的情况下开展扫描工作，以提高扫描数据的准确度；

③通过测量设备扫描模拟量的整体外形轮廓或表面，将扫描形成的点云数据离散点或三角网格格式输出，形成数据文件。

2）使用的软硬件设备：平板件扫描设备。

平板件扫描设备：对于样板、展开毛料等二维模拟量，采用如图2所示的VQC（Visual Quality Contro视觉质量控制）系统进行扫描和数据采集。

图2 VQC扫描设备

1.2 数据转换基本原则

1）原始定义不变

应尽量采用原始工件的形位数据，尤其是各类功能性和定位性的约束，要予以保留；延续零组件初始设计时采用的方案和设计意图，缩小自由发挥的空间。

2）协调关系不变

不突破原始实物与协调配合零件的分界面与边界，如果因实物特征缺失、曲线曲面光顺困难等情况，须引入与原始实物相协调配合的外部约束，以进行整体优化。

3）建模偏差可控

尽可能地减小每一步的偏差，将每一步的近似或拟合最大化地向原始点云数据靠拢，使最终数字模型与点云的最大偏差控制在允许范围之内。

2 样板模拟量逆向构建数字模型过程

二维模拟量向数字量转换是通过扫描样板、毛料等平板件，将外形和内形轮廓数字化，得到工作边数据，经过数据去噪、筛选和修补，通过曲线拟合、拼接转换为相应的数字量。

2.1 样板检修

因样板在复杂工况下使用，不可避免存在工作边磨损或超差、局部翘曲、局部不平整、工作边毛刺、标记不清等问题，样板的检修包括：①校平；②对使用磨损痕迹进行修复；③比对样板与模线，检查各形位数据的有效性。

2.2 数据预处理

利用VQC设备扫描的样板数据是使用直线、圆、圆弧对样板实际曲线拟合而成，连线不够光顺，有很微小的锯齿和台阶，扫描软件也会出现连线错误问题。因此，扫描拟合数据会在局部特征上存在较大的偏差，如图3所示。

图3切面样板的扫描数据及存在的较大偏差图

图示典型拟合误差均为使用短的小直线段近似拟合生成的较长样条曲线，可通过以下步骤进行处理，减小误差：

1）将扫描拟合数据经过CAD软件图形处理，直观显示，经人工判断，找到偏差明显较大的地方，使用近似直连法处理。

2）扫描线点云一般采用等间距缩减方法来精简。

3）通过CAD软件对图形进行修改，与实物比对，标识误差较大的局部位置，对较大误差进行修正。

4）根据辅助工具线进行修补转为基准线，再去掉多余的样板轮廓，如图4所示。

图4修整后样板图

2.3 模型构造

在对数据噪点进行筛选、对缺陷进行适当的修补之后，将测量点拟合成光顺样条，生成数据为平面二维样条图，根据生成的二维样条图可构建曲面的最终三维线架模型，要求二维样条光顺、平滑，零件特征明显、准确，并且符合精度要求。

1）在曲线拟合时，并不一定严格要求拟合曲线一定要经过每一个数据点，只要拟合曲线能反映这些离散点数据的变化趋势，且数据点的总误差平方和最小，一般要求拟合的光顺曲线与扫描数据的误差范围在±0.02mm以内。

2）为了获得较为理想的工作边线，要将小直线段拟合为长曲线，如图5所示利用样条线定义，选取控制点拟合光顺曲线。

图5光顺曲线曲率

3）对于曲率变化较大的局部区域 （如图6所示），若存在较大偏差，采用增加控制点或局部加密点的方法，以得到较为理想的曲线。如图7所示迭代拟合曲线，直至CAD软件数据与实物数据最大误差降低至误差允许范围内。

4）曲线的光顺直接决定由曲线生成的曲面的精度和光顺性。对曲线的分析对比如图8所示，通过将原曲线特征点云化，经采点后重新拟合为曲线，对曲线进行光顺优化，得到曲率较为连续的B样条曲线，新光顺曲线和原曲线的偏差要尽量控制在±0.01mm以内。

5）二维样条图构建曲面的最终三维线架模型：

导入优化后的各切面样板的样条线二维图到CATIA软件，按照样板实际使用的位置建立坐标系，把各个切面样条线依次移动到实际使用的站位，在飞机坐标系中的准确定位，依次选择各站位上的样条线进行曲面的建立，构成零件外形的三维线架模型，如图9所示，最后经过相应的算法进行曲面重构。

图8曲线光顺性优化图

图9三维线架模型图

2.4 偏差分析

1）将扫描后生成的数据制成数字模型，对于样板数据，使用高精度模线绘图机绘制明胶图，对于毛料数据，则使用数字下料机制成毛坯。

2）与检修后的平板件进行比对，校核数字模型的精度。对于局部数据超差较大的情况，对超差数据进行测量，再对电子扫描数据转换后的模型进行迭代修形，直到与模拟量偏差在±0.2mm内，以满足精度要求。

3 结语

本文研究了以轮廓点集数据重建光顺曲线的技术，建立了一套对扫描后的数据进行预处理和快速、准确地拟合的方案，实现了无数字模型样板电子数据的建立，便于批产后的数控下料，改变了研制过程中零件频繁更改引起样板的反复手工更改的现状，可进行样板数字模型的直接更改，使新样板的电子数据得到有效验证。对无法使用和缺失的样板和模具进行再制造，改变老机型部分样板和模具无法使用的状况，同时可扩展至其它型号产品的电子数据的建立，在企业中应用前景比较广阔。