氣力推進艇螺旋槳葉片逆向建模及誤差分析*

馬榮影,儲江偉,李宏剛,高偉健,管湘源

(東北林業大學 交通學院，黑龍江 哈爾濱 150040)

0 引言

逆向工程是近年來迅速發展起來的一種綜合產品功能信息分析與模型重建等技術的方法[1]。對于某些外形輪廓復雜的零件，其結構尺寸難以通過測量得到時，可通過逆向工程技術對零件進行再制造。其主要方法為：首先獲取模型數據，然后重建模型并進行誤差分析。如：基于Imageware技術平臺,運用逆向工程技術對整體式葉輪進行曲面模型的重建[2]；應用三維數字化激光掃描采集數據，用曲面擬合方法實現對葉片實體模型的重建[3]。

1 逆向建模流程

通常逆向工程建模的流程為數據采集、數據處理、模型重建及重建模型的誤差分析。本文基于逆向工程設計的對象為螺旋槳葉片，其形狀是較為復雜的螺旋曲面，有必要對點云截面與重建模型截面的數據進行誤差比較，控制兩者差值在允許的公差范圍內，以提高建模質量。逆向建模流程如圖1所示。

圖1 逆向建模流程圖

2 點云數據采集

2.1 采集方法

本文逆向設計的為氣力推進艇螺旋槳葉片，其長度為845 mm，最大寬度為235 mm，葉片表面是由扭曲的螺旋曲面構成，如圖2所示。

圖2 氣力推進艇螺旋槳葉片

數據采集使用OKIO非接觸式光柵三維掃描儀，其系統組成為計算機、光柵發射器及攝像機，掃描精度為0.03 mm～0.01 mm，單片掃描采樣時間小于5 s。適合于表面明亮但不反光的物體；在掃描測量過程中，可實時顯示拍攝圖像、三維數據結果及掃描誤差。

掃描前，應先進行攝像機定標，以獲得實體點的三維坐標與其圖像上所對應點的函數關系，既是掃描校準過程，也是決定掃描精度的重要因素。

2.2 數據采集誤差

點云數據在采集過程中主要存在系統誤差和隨機誤差。系統誤差主要是受掃描儀器精度和校準過程的影響，其中校準誤差可通過嚴格執行操作規范以盡可能地將其減少。為保證掃描過程中零件每個部位的細節都能被完整掃描，需要多次調整攝像機角度和高度，因而可能會產生隨機誤差。一般要求調整的幅度不能過大，以避免出現掃描誤差大的情況。如果被掃描的零件本體顏色深或者有反光時應噴白色顯像劑，從而提高采集數據的準確性。

3 螺旋槳葉片模型重建

3.1 常用軟件

常用的三維曲面重建軟件有Geomagic、Catia和犀牛等。本文使用的是Geomagic系列軟件，它是一款可用于正逆向建模的軟件，其具有逆向建模軟件采集原始掃描數據并進行預處理的功能。逆向建模的方法是根據點云數據得到優化的面片，然后再在面片的基礎上構建出精確的模型。

3.2 葉片模型重建

3.2.1 預處理

當零件的掃描與拼接完成后，將零件的掃描數據以STL格式導入到逆向建模軟件中；由于掃描過程中存在著隨機誤差，導致掃描的點云數據有雜點、冗余點等，因此應在預處理的過程中將其刪除。

對預處理后的點云數據再進行面片處理，形成由一系列點、邊、面組成的基于多面體的3D數字化數據。在片面三角化的過程中可能會生成不規范的三角形，可使用網格醫生命令進行釘狀物刪除、空洞修復及搭橋填充等，對缺陷進行修整或者刪除；然后，使用自動修復命令進行整體修復，以提高整體數據的精確度。

3.2.2 模型構建

逆向建模技術中主要有兩種重建方法：一種是基于實體特征的建模方法，適用于規則曲面；另一種是基于曲面特征的曲面擬合逆向建模方法。對于葉片這種曲面復雜的零件，為保證重建的曲面模型與掃描的實體有更高的吻合度，選擇手動創建曲面。手動創建曲面需要相對較多的人機交互操作，但能建立合理的特征分布曲面網格，擬合出更高精度的曲面。具體操作為先提取輪廓線，構建曲面網格，然后擬合曲面網格，如圖3所示。

圖3 擬合曲面網格

重建的螺旋槳葉片模型如圖4所示。重建模型數據為：面數567，邊線數1 134，點云數569，體積為3.50×106(mm3)，面積為3.3×105(mm2)。

3.3 重建模型誤差分析

3.3.1 誤差分布狀態

如圖5所示，可以在重建模型表面顯示誤差分布狀態，以不同顏色表示誤差大小，圖中標注有相應誤差程度的色標尺度。

圖4 重建模型

圖5 誤差分布色譜圖

在圖5中，只有少部分邊緣區域呈現淺藍色(圓圈標示的部位)，其他部分都為吻合程度較高的綠色。由軟件給出的體誤差統計結果如表1所示。

表1 體誤差統計結果

本文設公差為0.2 mm，上偏差為0.1 mm，下偏差為-0.1 mm。從表1中可看出：重建模型相對于掃描點云模型的平均誤差為-0.007 mm，總體誤差值在允許的偏差范圍內。

3.3.2 誤差類型及原因

以手動方式構造曲面，每次人機交互操作提取出的輪廓線都不相同，因此存在著隨機誤差。輪廓曲線提取過程中往往會存在一些問題，如平面區域兩端點間輪廓線彎曲、相鄰輪廓線端點不重合、缺少輪廓線以及生成的輪廓線與模型邊界位置不重合等；此外，計算機構造曲面網格劃分與片數也會對重建模型誤差有很大的影響。

3.4 螺旋槳葉片主要截面尺寸誤差

3.4.1 特征截面尺寸及誤差比較

在逆向軟件中，通過創建貫穿對象截面可獲得螺旋槳葉片的任意截面尺寸數據。氣力推進艇螺旋槳葉片一般是以安裝半徑0.7R處截面的結構尺寸作為其特征參數，因此本文在此處創建截面，截面尺寸如圖6所示。

使用葉片命令中的截面分析命令，可獲得弦長、厚度、半徑等相關參數數據，如表2所示。統計得翼型中線長度為193.605 mm。

3.4.2 其他截面主要尺寸及誤差比較

點云數據是整個逆向模型重建的基礎，重建模型的精確度直接受點云數據的影響。選取點云截面與重建模型截面的最大弦長和最大厚度兩個主要尺寸的數據進行比較，如表3所示。

經統計，最大弦長的誤差平均值為0.504 mm，最大厚度的誤差平均值為0.038 mm。從表3中可看出最大弦長的誤差與體偏差相比較大，分析其原因如下：

(1) 因為體偏差的結果是基于模型整體計算得出，而最大弦長的誤差平均值是選取9個主要截面得出的。

(2) 由于提取的邊界輪廓線誤差較大。

圖6 在0.7R處的截面尺寸

名稱點云值(mm)重構值(mm)相差值(mm)弦長195.333194.3420.991前緣半徑0.7620.6900.072后緣半徑2.0612.5130.452最大厚度24.62424.6200.004最大弦長195.333194.3420.991

表3 點云與重建模型數據比較

4 結論

(1) 重建模型相對于掃描點云模型的總體平均誤差為-0.007 mm，誤差值在允許的±0.1 mm偏差范圍內，故重建模型滿足設計要求。

(2) 主要截面的重建模型相對于掃描點云模型的最大弦長誤差平均值為0.504 mm，最大厚度誤差平均值為0.038 mm；弦長平均誤差較大，說明上下兩曲面交界處的輪廓線提取時存在誤差。