1、基于機(jī)器視覺(jué)的反求加工技術(shù)是近十幾年來(lái)在快速成型加工領(lǐng)域涌現(xiàn)出來(lái)的一項(xiàng)新興技術(shù)。它在現(xiàn)代化制造、模具加工、自動(dòng)化裝配等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用需求，是自動(dòng)化制造設(shè)備中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。本文從數(shù)據(jù)采集、點(diǎn)云處理、曲面重構(gòu)以及數(shù)控加工四個(gè)方面分析和討論了反求工程在各個(gè)階段的關(guān)鍵性技術(shù)。構(gòu)建了完整的采集處理加工系統(tǒng)。鑒于數(shù)控系統(tǒng)可以加工三維打印機(jī)無(wú)法處理的金屬對(duì)象，在實(shí)際工程場(chǎng)合應(yīng)用更加廣泛，因此本文著重討論了數(shù)控系統(tǒng)刀具規(guī)劃技術(shù)，并基于數(shù)控系統(tǒng)對(duì)算

2、法可行性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和分析。本文的具體內(nèi)容如下：
　　1、分析了基于條紋編碼光的非接觸式三維數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，主要工作包括:1）研究了基于時(shí)空域的編碼光結(jié)構(gòu)特征，設(shè)計(jì)了具有條紋邊界特征編碼組合。2）討論了基于射影——放射——度量三個(gè)層次的分層重構(gòu)技術(shù)，更好地適應(yīng)了攝像機(jī)參數(shù)標(biāo)定不精確或無(wú)標(biāo)定的測(cè)量環(huán)境，更加便于引入最優(yōu)化算法。另一方面，相對(duì)于三維重構(gòu)的目標(biāo)歐式坐標(biāo)系而言，仿射坐標(biāo)系和射影坐標(biāo)系有著更加廣泛的應(yīng)用。3）構(gòu)建了主動(dòng)式雙目測(cè)量

3、系統(tǒng)，對(duì)三維目標(biāo)的空間信息進(jìn)行采集，并以點(diǎn)云形式進(jìn)行存儲(chǔ)。
　　2、對(duì)于散亂點(diǎn)云的處理技術(shù)進(jìn)行了研究，主要工作包括:1）逆向運(yùn)用最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣技術(shù)，提出了基于最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣快速行進(jìn)點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法。利用快速行進(jìn)算法來(lái)不斷擴(kuò)展采樣區(qū)域，同時(shí)利用最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣條件來(lái)篩選出符合條件的采樣點(diǎn)。2）根據(jù)點(diǎn)云噪聲特點(diǎn)，基于k-d樹(shù)模型和均值漂流技術(shù)設(shè)計(jì)了復(fù)合KMS點(diǎn)云去噪算法。首先基于k-d樹(shù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，根據(jù)點(diǎn)的法向量與相近點(diǎn)的法向量夾角選取初始鄰域，計(jì)算出

4、鄰域內(nèi)所有點(diǎn)的平均點(diǎn)距，當(dāng)某點(diǎn)到其余點(diǎn)的距離平均值大于平均點(diǎn)距的4倍時(shí)，將其作為奇異點(diǎn)噪聲剔除。然后利用概率密度函數(shù)作為聚類(lèi)點(diǎn)，用均值漂移迭代算法將每一個(gè)采樣點(diǎn)“漂移”到核密度估計(jì)函數(shù)的局部最大值點(diǎn)。這樣通過(guò)多次迭代，使點(diǎn)云逼近原始曲面的真實(shí)值，從而實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的快速高效去噪。3)對(duì)經(jīng)典徑向基算法進(jìn)行改進(jìn)，完成了點(diǎn)云模型孔洞修補(bǔ)。首先提取出孔洞邊界特征點(diǎn)，隨后根據(jù)孔洞周邊點(diǎn)的信息利用徑向基函數(shù)擬合出孔洞上的曲面，隨后根據(jù)一定的步長(zhǎng)，在曲

5、面上進(jìn)行采樣，所得的點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)最小二乘法的對(duì)所得到的點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，使得修補(bǔ)后的曲面能夠與周?chē)婀饣暯印?br>　　3、提出了基于三角網(wǎng)格模型建立NURBS曲面的思路，主要工作包括:1）在經(jīng)典BPA三角剖分算法的基礎(chǔ)上增加了夾角約束，對(duì)滾球過(guò)程中生成的新三角形進(jìn)行判別，以避免大量長(zhǎng)條三角形的產(chǎn)生，在這種約束的作用下，生成的三角形會(huì)進(jìn)一步向優(yōu)化過(guò)的Delaunay三角形靠攏，能夠更好的表現(xiàn)出三維物體的實(shí)際形態(tài)，優(yōu)化了三角剖分結(jié)果。同時(shí)，對(duì)

6、BPA算法的半徑選擇展開(kāi)了進(jìn)一步研究，闡述了半徑ρ大小對(duì)重構(gòu)表面的重要性，并針對(duì)實(shí)際的點(diǎn)云數(shù)據(jù)給出了較好的ρ的經(jīng)驗(yàn)值，對(duì)采樣密度不均勻的點(diǎn)云數(shù)據(jù)用BPA算法處理時(shí)遇到的問(wèn)題進(jìn)行了討論。2）分析了邊折疊網(wǎng)格簡(jiǎn)化技術(shù)，設(shè)計(jì)了球形約束，減小了簡(jiǎn)化造成的變形。3）基于Laplacian光順?biāo)惴ㄌ岢隽俗兂叨燃s束，將尺度因子作為參變量引入光順中，用變尺度曲面光順?biāo)惴▽?duì)模型進(jìn)行處理，以改善單尺度光順下的不足，減少了算法迭代次數(shù)，減輕了過(guò)光順現(xiàn)象。4）

7、采用有向權(quán)切片方法，首先對(duì)相鄰的三角面片建立有向加權(quán)排序，然后對(duì)于每個(gè)三角形面片記錄三條邊的權(quán)值，每條邊的權(quán)值定義為共用此條邊的三角形面片中與當(dāng)前三角形相鄰的兩個(gè)角的編號(hào)之和。按照此方式記錄每個(gè)三角面片的每條邊，將三角面片信息存放在鏈表結(jié)構(gòu)中，對(duì)建立的三角網(wǎng)格模型進(jìn)行切片分層，構(gòu)造了有序數(shù)據(jù)點(diǎn)集，并基于此點(diǎn)集進(jìn)行了NURBS曲線和曲面的插值。
　　4、研究了NURBS曲線插補(bǔ)的實(shí)現(xiàn)方法，主要工作包括:1）基于數(shù)控加工設(shè)備設(shè)計(jì)了刀具

8、切削路徑。根據(jù)NURBS曲線特征，首先采用行切進(jìn)行粗加工，然后采用有向權(quán)切片所得環(huán)形路徑進(jìn)行精加工。2）針對(duì)不同應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)了基于分?jǐn)?shù)次冪和Sigmoid函數(shù)的兩種速度控制策略?；诜?jǐn)?shù)次冪的模型將加速-勻速-減速過(guò)程分為15段，在保證加加速度、加速度以及速度連續(xù)的同時(shí)有效提高了速度變化率，適用于速度、精度要求高且計(jì)算能力強(qiáng)的加工場(chǎng)合?；赟igmoid函數(shù)的模型在基本保證加加速度、加速度以及速度連續(xù)的基礎(chǔ)上將加速-勻速-減速過(guò)程簡(jiǎn)化

9、為三段，適用于對(duì)精度要求不高且計(jì)算能力有限的加工場(chǎng)合。3）基于路徑曲率變化，設(shè)計(jì)了刀具加減速起始點(diǎn)前瞻算法。隨著加工路徑曲率的變化，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)刀具的加減速階段以及開(kāi)始減速的位置點(diǎn)。4）將用于求解常微分方程的Admas算法和Runge-Kutta算法引入到數(shù)控加工領(lǐng)域，并且采用差商替代微商，對(duì)原算法進(jìn)行了修正，設(shè)計(jì)了適用于NURBS曲線插補(bǔ)的位置參數(shù)計(jì)算方法，解決了Taylor展開(kāi)算法需要計(jì)算高階導(dǎo)數(shù)的問(wèn)題。5）分析各階B樣條基函數(shù)的關(guān)系，