基于逆向工程的闸门底枢磨损量测量

龚壮辉， 苏丹， 胡远航， 彭巍， 洪俊鹏， 袁泽坤

（三峡大学 机械与动力学院，湖北 宜昌433002）

0 引言

随着人们生活水平的提高，水上运输对人们生活有着重要的影响，闸门作为水上运输的重要组成部分，且运行的环境比较复杂，因此使得故障率大大上升[1]。闸门底枢蘑菇头在水下长期处于低速、重载工作环境，频繁开关，会导致底枢摩擦副失效。人字闸门底枢摩擦副在运行时由于复杂环境而导致的失效问题显得突出[2]。

蘑菇头磨损量最直观表现形式在于蘑菇头上有磨屑产生。传统蘑菇头磨损测量方法包括法向尺寸测量法、磨痕法、表面轮廓测量法[3]、放射性同位素法[4-5]和铁谱技术方法[6]等，磨损量的评定方法有线磨损量率、质量磨损量率及体积磨损量率等，传统磨损量测量方法虽能精确地测量出零件磨损前后质量的差异，但是不利于测量磨损前后性状变化，其评定指标也不能显示出磨损前后零件性状变化[7]。

针对以上的现象，应用传统的方式去测量曲面零件的磨损量需求存在一定的难度。本文提出一种基于逆向工程技术的测量方法，能有效地满足该需求。逆向工程技术不仅用于新产品设计、造型优化、磨损件测量与还原，而且在艺术品、文物、生物工程均有广泛运用。本文主要运用逆向工程技术对磨损件的测量，分别获得磨损试验前后底枢摩擦副试样的三维数字化模型，通过逆向工程软件对模型数据进行对比分析，最终获得磨损量。

1 逆向工程

逆向工程（Reverse Engineering，RE），也称为反求工程[8]。逆向工程这一思想最初来自于从油泥模型设计得到产品实物这一过程。它将数字化技术、曲面重构技术和先进产品制造技术三者融合[9]。传统的设计方法是将思维图样化，进而再制造出产品，这一方法被称之为正向工程，与之相反，逆向工程是由现有的产品生成图样，然后再根据图样制造产品。它以较为先进产品设备的实物、模型为研究对象，采用计算机相关软、硬件设备作为工具，进而设计出相较于原产品更科学的产品。这种方法充分吸纳原有技术中的分析方法，再将其与现代先进技术相融合[10]。

图1为基于逆向工程技术的底枢磨损量测量流程。首先使用三维扫描仪采集底枢磨损前后的三维点云数据。再通过点云处理手段，获得所需要底枢特征与数据。将底枢磨损前后的三维数字化模型进行对齐，对其进行对比分析，可以获得直观的磨损分布和磨损量大小。

2 底枢的数字化测量与点云处理

2.1 底枢的数字化测量

将物体的表面形貌转化为空间三维坐标点，获得逆向工程处理的初始数据。底枢的数字化测量方法跟表面轮廓法一致，采用非接触测量方法中的结构光法。

2.1.1 底枢的预处理

为了准确地获得扫描数据，需要在测量前对底枢试样进行预处理。在测量前，要做好零件的表面清理、表面预处理、零件结构分析等工作，以最少的扫描点获得零件的基本特征。

1）喷漆。在扫描过程中，金属表面存在反光的情况，并不能完整地把试件扫描出来，存在大面积的空白，针对金属和会反光表面需要在表面均匀地喷上白漆。

2）底枢结构分析。在对零件进行测量之前，应该明确零件的结构特点并对磨损部位进行分析，这样可以减少不必要的测量，为后面的处理过程减少工作量。分析零件的形状和需要扫描的区域，根据扫描设备的性能参数，确定扫描方案。

图2为蘑菇头的形状特征。蘑菇头基本形状特征为半球体、轴颈、底座和圆周线。后期处理的特征为半球体和圆周线，扫描的过程中需要扫描到全部的有用特征，其他部位可以不扫描或者不全扫描。

2.1.2 测量过程

三维扫描软件与三维扫描仪配套使用，扫描时大部分工作都是在软件中操作，扫描系统的操作流程如图3所示。

图1 基于逆向工程技术的底枢磨损量测量流程

图2 蘑菇头形状特征

图3 扫描系统操作流程图

标定过程中，被扫描物体表面的三维位置与其在图像中对应点间的关系是由成像的几何模型的模型参数解确定。标定精度直接影响扫描精度[11]。

一般以下情况需要进行标定：1）扫描仪首次使用，或放置长时间后使用；2）扫描仪使用时有过碰撞，相机位置产生偏移；3）由于扫描范围更改，相机相应位置调整；4）扫描仪在运输过程中发生严重震动；5）扫描过程中察觉到精度严重下降时，如拼接错误、失败等情形频繁出现；6）对扫描精度有高要求时，可进行重新标定。

很多情况下，并不能通过单次扫描获得满意的结果，需要对被测件进行多次扫描。多次扫描就存在将扫描的若干个单片模型之间整合拼接的问题。根据扫描件的具体情况，有手动拼接与自动拼接方式可供选择：1）手动拼接。对于尺寸较小、表面细节过于复杂的物体，手动拼接方式更能准确拼接。2）自动拼接。如果物体大小适中，表面纹理简单，且表面有较多的平坦区域，则自动拼接方式比较方便。

图4为蘑菇头磨损前后扫描点云。没有完全对蘑菇头底座喷漆，有底座的轮廓没有完全扫描出来。并不能很直观地观察出蘑菇头的表面特征，需要对扫描点云再进行处理。

图4 蘑菇头扫描点云

2.2 点云处理过程

1）点云裁剪。裁剪后的点云数据如图5所示。从图5可以看出，裁剪后的点云底部有些许残缺，主要是因为喷漆过程对这部分喷漆不全面，不是主要特征，对结果没有影响。为了更准确地提取出半球体的特征，还需要对点云进行三角网格化和再一次提取特征。

图5 裁剪后的点云

2）点云三角网格化。点云三角网格化可以更好地展示点云，可以很直观地观察实物的外观，系统直接生成的是具有渲染效果的三角形网格化点云，三角网格化效果如图6所示。可以看出磨损前模型表面非常平滑，没有凹坑和凸起，而磨损后模型表面比较粗糙，有较多的凹坑。该测量技术可以准确地呈现蘑菇头表面形貌和结构。

3）特征提取。在蘑菇头点云对比时，需要对比的特征是半球体，而轴颈残缺不全，没有完整的特征，因此需要进一步获得半球体的特征信息。图2中半球体与轴颈之间存在一条特征线，为半球体最底端的圆周线，这是用于对齐的基本特征依据。由图6可以很清晰地看见圆周线的位置，处理结果如图7所示。

图6 点云三角网格化效果

图7 圆周线

3 磨损前后点云对齐

3.1 点云对齐理论

对处理后的两点云进行对齐。多视点云对齐、与CAD模型对齐是逆向工程中的两大对齐方式。多视点云对齐主要面向扫描物体时点云的拼接过程，需要对齐才能准确地拼接；与CAD模型对齐则是为了检验原始点云与重建后模型的差别。

在Imageware软件中，主要有基于特征对齐和直接对齐两大类对齐命令。

1）基于特征对齐。特征对齐是以零件的基本特征为基础的命令。基本特征包括点、线、面、圆、圆柱体、圆锥体、球体等。

表1为不同特征在对齐前后的对比。这类命令就是将相同的基本特征进行对齐，具体的对齐方式为：点与点重合、线与线共线、矢量平行/同向/重合、平面共面等。

表1 基本特征对齐对比

首先观察和分析可用于对齐的特征，再将基本特征处点云数据截取，将其拟合为相应的基本特征，最后将拟合后的基本特征与需要对比的基本特征进行对齐。通过限制点云的自由度，可以用较少的特征进行对齐，从而获得较好的对齐结果。

2）直接对齐。直接对齐命令是在点云基本特征不明显，无法进行特征对齐时使用。直接对齐命令一般用于提高对齐精度，常用于这几种情形中：需要对齐的点云之间非常接近，此前已有对齐，已经简单地移动到一处。

3.2 蘑菇头点云对齐

蘑菇头点云对齐方案：首先在此前处理过的蘑菇头磨损前后点云做辅助线，用作对齐特征；再创建一条矢量线和一个与之垂直的平面；最后分别将磨损前后点云对齐到平面和矢量线与平面的交点。

采用基于特征对齐命令中的逐步式对齐命令，它的优点是每组特征配对后，图形都会更新，有利于实时观察对齐效果。

对齐过程如图8所示。将磨损前蘑菇头点云与创建的特征对齐，如图8（a） 所示，隐藏点云；再将磨损后蘑菇头点云与创建的特征对齐，如图8（b）所示；显示隐藏的点云，此时两个点云已经对齐到相同的特征中了，如图8（c）所示。

可以看出，磨损后的蘑菇头点云基本上都被磨损前的点云所包络，由于蘑菇头轴颈处扫描不全，所以在此部位能看出两个点云确实存在而且对齐效果良好。

图8 磨损前后蘑菇头点云对齐过程

3.3 数据结果分析

磨损前后蘑菇头点云之间对齐之后，可进行点云之间比较。磨损前后蘑菇头点云间的差异就是磨损量，其磨损分布状况如图9所示。磨损分布通过颜色表示出来，对照右侧的颜色栏可以看出半球体上磨损深浅，根据颜色栏可以读出最大磨损深度为0.58 mm。图9与表面轮廓测量得到的图10相比，由于在底枢的预处理过程中，对底枢进行了喷漆处理，喷漆会掩盖一部分磨损特征，所以磨损分布图存在差距，并不能看出两条环状磨损带；而且喷漆的过程中，手工喷漆并不能保证喷漆厚度均匀，加上在软件中点云处理和对齐时存在的误差，导致磨损深度偏大一些；但是两者磨损严重区域基本重合，而且最大磨损深度与最小区域法[12]所求结果（约为0.27 mm）相差不大，因此可认为两种方法的结果具有很大的可信度。

图9 磨损分布图

图10 磨损分布云图

4 结论

采用逆向工程技术进行底枢磨损量测量：1）对底枢进行预处理，包括表面清理和喷漆显像；2）使用三维扫描仪对底枢进行扫描，获取点云数据；3）对点云进行处理；4）将磨损前后底枢点云进行对齐，获得底枢磨损分布图和磨损深度。

获得的磨损深度与表面轮廓法方法相差不大，可认为这两种方法都可以成功对底枢磨损量进行测量。