针对逆向工程零件切片图象特征提取问题分析

来源：发布时间：2014-07-22 12:40:13点击率：

1　概述

　　现代意义上的逆向工程（亦称反求技术），实际上是根据已有零件或产品原型来构造零件或产品的三维实体模型。目前，逆向工程技术已成为世界各国消化、吸收国外先进技术的重要途径。逆向工程的基本思想是对已有的外来产品，通过各种测量途径（如坐标测量机测得的原始数据，通过对产品进行断层扫描或切片，再采用工业CT扫描、扫描仪扫描或数字照相等方法来获得零件的断层图象）得到产品的数据信息，接着，对这些图象或数据进行一系列处理之后再进行特征识别，然后，利用这些已识别出的特征信息，借助商品化的几何造型软件进行实体造型形成零件的三维实体模型，再通过对重构的实体模型进行改进，在此基础上构造和设计出性能更好的新产品。当前，困惑逆向工程的主要问题是特征识别问题，从国内外的研究现状来看，基本上都是采用人机交互的方式对数据进行修复或手工处理的方式对原始的测量数据进行修补之后再进行特征识别，大大地延长了产品的制造周期。为此，本文研究了一种自动识别特征的方法，与现有的方法相比，大大地提高了特征识别的自动化程度，缩短了产品的制造周期。

2　算法的基本思想

　　在文献〔1〕中，我们讨论了产品切片断层图象的滤波和边界提取问题，从中我们可以得到有关产品断层截面的轮廓信息（即由一系列封闭的内外环组成）。本文的工作就是首先对这些轮廓信息（由一个个象素点组成）进行多边形化（即将该轮廓近似地由一个个小的直线段来逼近表示），接着对已经多边形化后的各层轮廓数据逐层进行环匹配，抽取出一系列可以用来进行特征造型的几何特征。，再利用商品化造型软件所提供的二次开发工具进行编程读取这些特征信息，自动进行实体造型，生成零件图纸以及可用于数控加工的NC代码或用于激光快速成型的STL文件，以便进行加工制造。
　　（1）边界轮廓的多边形化
　　经边界提取之后得到的零件的轮廓曲线（或内外环信息），都是由一个个相邻的图象元素连接而成，由于这样的曲线不仅包含的点数太多，而且还包含有图象处理中未能消除的噪声信息，不仅在特征识别处理时数据量大、效率低，而且，很难进行特征识别。因此，在特征识别之前，须对这些数据进行多边形化。
　　严格来说，计算机显示器所能显示的任何曲线都是多边形，因为屏幕上显示的任何曲线都是通过连接相邻两个象素的连线形成的。从理论上来说，对任何一条曲线和任意的精度要求，都可以通过多边形逼近达到。这里，我们采用多边形化的目的是为了尽量减少顶点数目。另外，前面已经提到，从前面预处理中获取的数据，往往包含了大量的噪声成分，对于这些未滤掉的噪声，也希望在多边形化时尽量清除掉。为此，在进行多边形化时，我们先将要多边形化的曲线轮廓点进行分组，接着分别检查每一组点是否共线，若不共线，则对该组的点继续分割，直到共线为止；同样地，对已经检查共线的相邻两组点，进行共线检查，若二者共线则合二为一，通过这样不断地进行分割和合并，直到所有的点组合部处理完毕为止。
　　这里主要有两个关键问题需要解决：其一是如何判断点集共线的问题。主要是如何确定共线的误差阈值，直接的方法就是通过判断点到直线的距离大小，但这种判断方法往往会引起图形失真

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