翟彥飛

（雅安職業(yè)技術(shù)學院，四川 雅安 625000）

1 車削表面數(shù)據(jù)測量與去噪

應用數(shù)控機床對45鋼進行車削加工，獲取粗糙度值為Ra=1.6、Ra=3.2和Ra=6.3的加工表面。本文選擇徠卡3D共聚焦輪廓顯微測量儀(DCM-3D)，如圖1所示。

圖1 徠卡3D共聚焦輪廓顯微測量儀

在用測量儀測量車削加工表面時，由于測量環(huán)境等的干擾，測量獲得的數(shù)據(jù)存在噪聲點。選取粗糙度值Ra=3.2的車削表面點云數(shù)據(jù)在MATLAB中繪制其三維原始形貌，如圖2所示。從圖2可以更加直觀地觀察到噪聲點的存在。如果這些噪聲點不被去除掉，會影響后期表面的模擬精度。本文選用正交整體最小二乘平面擬合法去除噪點。去噪點后的三維形貌圖如圖3所示，從圖3可以更加清楚地看到之前的一些噪點已被去除，證明本文所選用的去噪點方法可用。

圖2 Ra=3.2車削粗糙面原始三維相貌圖

圖3 Ra=3.2車削粗糙面去噪點后三維相貌圖

2 數(shù)據(jù)精簡

采用徠卡3D共聚焦輪廓顯微測量儀對不同粗糙度值的車削加工表面進行測量時所得點云數(shù)據(jù)量非常大，大約有40萬個點云數(shù)據(jù)。本文選用CATIA軟件進行逆向建模，將這么大量的數(shù)據(jù)導入CATIA軟件中需要很長的時間，也對電腦硬件的要求很高。為了提高建模的效率，在保證表面形貌不失真的前提下，對點云數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)精簡。本文選用CATIA軟件中數(shù)字化曲面設計(Digitized Shape Editor)模塊中公差球方式對點云數(shù)據(jù)進行精簡。選用這種方式進行數(shù)據(jù)精簡是因為這樣過濾的點云數(shù)據(jù)較平均，不會影響表面整體形貌。數(shù)據(jù)精簡前、后點云圖如圖4所示。

圖4 點云數(shù)據(jù)精簡對比圖

3 粗糙表面建模

選用CATIA軟件進行逆向建模，是因為這款軟件有很強的曲面建模模塊。CATIA逆向設計包括兩個模塊：數(shù)字化曲面設計(Digitized Shape Editor)和快速曲面重建(Quick Surface Reconstruction)。數(shù)字化曲面設計模塊主要用于逆向建模前期處理，主要包括點云數(shù)據(jù)導入、數(shù)據(jù)精簡和合并等。在CATIA軟件中完成前期處理后，再使用快速曲面重建模塊進行曲面創(chuàng)建并對曲面進行編輯，完成曲面建模設計，兩個模塊界面如圖5和圖6所示。

圖5 Digitized Shape Editor模塊

圖6 Quick Surface Reconstruction模塊

圖7 為粗糙度值Ra=1.6車削表面逆向建模過程，首先在MATLAB軟件中對點云數(shù)據(jù)進行去噪點操作，去噪點后的點云數(shù)據(jù)導入CATIA軟件中進行逆向建模。在CATIA軟件中，首先對點云數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)精簡，然后在Digitized shape Editor模塊和Quick Surface Reconstruction模塊中完成車削表面模型創(chuàng)建。粗糙度值Ra=3.2和6.3車削真實粗糙表面逆向建模過程跟Ra=1.6完全相同。為了驗證逆向建模所得粗糙表面的可行性，將逆向建模粗糙表面與Leica測量形貌進行對比，如圖8所示。由圖8可知逆向建模圖與測量圖有很好的相似性，從而證明了此方法的可行性。圖9為采用逆向建模法所得的不同粗糙度值車削三維實體模型。

圖7 CATIA逆向建模流程圖

圖8 逆向建模表面與測量表面對比

圖9 不同粗糙度值車削表面

4 結(jié)語

本文探索了一種應用CATIA軟件進行粗糙表面建模的方法。本方法所建立的粗糙表面與測量的三維形貌圖進行了比較，對比結(jié)果表明，逆向建模獲得的表面與測量的三維形貌圖非常接近，證明了逆向建模方法的可行性。利用本方法來創(chuàng)建真實車削表面、銑削表面，為機械結(jié)合面間面-面接觸特性研究做模型支持。