基于激光扫描的零件毛坯优化设计技术研究,西安福川电子科技有限公司

基于激光扫描的零件毛坯优化设计技术研究
2020-07-28 10:16:07

提高整体结构件的用量是面向装配的飞机设计技术的重要方向。与传统铆接件相比，整体结构件零件数量少、精度高且装配质量好，在减轻飞机结构重量、提高飞机性能方面取得了良好的效果 [1]。近年来，机械加工技术的快速发展使得大型整体结构件的应用成为可能，从铰链、支座到梁肋再到整体壁板，整体结构件在飞机上的用量不断扩大。毛坯尺寸、加工设备与工艺参数是影响零件加工质量的重要因素，毛坯数模设计是零件机加过程中的重要环节，受到诸多因素的影响。实际应用中由毛坯尺寸引起的零件超差、材料浪费等问题层出不穷，国内外学者针对毛坯尺寸的优化设计开展了诸多研究。Parsa 等[2] 应用理论解析法完成毛坯优化设计；孙开胜等 [3] 提出了毛坯迭代修正法；兰箭等 [4] 将有限元分析法应用于毛坯的初始优化设计，取得了一定的成果，对于毛坯的优化设计做出了有益的探索与贡献。

以激光跟踪仪、激光扫描仪为代表的数字化测量设备广泛用于飞机零件测量、部件装配等过程，提高了零件测量的精度与速度，实现了部件装配的柔性化与自动化。测量范围广、数据采集速度快是数字化测量设备的典型特点。以T–Scan 激光扫描仪为例，可以实现线宽 90mm、深度 78mm、20000 点 /s 的扫描速度与 0.02mm 的扫描精度 [5]。基于激光扫描设备在零件测量方面的优势，本文首先提出一种机加零件毛坯优化设计方法，用于某飞机机加零件的毛坯优化设计。

1 基于激光扫描的零件毛坯优化技术概述

机加件通常由铸造或锻造等方法得到带有加工余量的毛坯，经过数控加工最终得到零件成品。技术人员根据零件 CAD 数模与加工工艺、经验求解出毛坯尺寸参数，由零件数模推导出毛坯数模完成毛坯的下料，毛坯数模的生成如图1 所示。

毛坯数模的推导并不能产生精确的尺寸形状，不仅过程繁琐并且往往存在部分区域余量过大，导致材料浪费和部分区域余量过小导致无法加工 [6] 的问题，尤其对于复杂结构小余量机加件，这类问题就更加突出。航空材料成本高昂且加工困难，对毛坯数模的精确设计具有较强的现实意义，若能够实现毛坯的最优化设计，将在加工工时、刀具磨损、零件合格率、材料用量等方面产生积极的影响。针对机加件毛坯数模生成中存在的问题，将传统毛坯模型生成方法与激光扫描技术相结合。

依据零件模型完成初始毛坯数模的近似设计与下料，由激光扫描仪采集初始毛坯外形点云数据，将初始毛坯点云与零件数模进行拟合匹配，求解各加工区域毛坯点云与零件数模的偏差，评价毛坯的可加工性。针对余量不足与余量过多区域依据两者偏差进行毛坯数模修正，完成毛坯数模的优化设计，最终得到既有充足加工余量又避免材料浪费的零件毛坯，实现毛坯可加工性与经济效益的平衡，总体技术路线如图 2 所示。

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基于激光扫描的毛坯优化技术旨在解决传统毛坯数模生成中存在的计算量大、尺寸不准确、过程繁琐等问题。一方面可以简化初始毛坯的设计过程，仅需得到近似毛坯数模而不必对毛坯尺寸精确计算，利用拟合后偏差对初始毛坯进行优化修正，偏差数据的直观性加快了毛坯数模的设计速度；另一方面实现了毛坯加工余量的优化分布，使得各加工面具有适宜、均匀的加工余量，能够有效提高零件成品率、刀具使用寿命并且减少材料的浪费。该技术具有以下特点：

（1）利用成熟的激光扫描技术，较好地解决了零件毛坯加工余量不足或加工余量过多的问题，提高了毛坯数模的设计速度与准确度。

（2）深化了数字化技术在零件加工中的应用，建立毛坯—零件测量数据体系，明确零件加工过程中尺寸数据的演化，便于零件加工误差的溯源与质量管理。

2 基于激光扫描的零件毛坯优化关键技术

利用激光扫描仪获取初始毛坯的点云数据，将点云数据与零件数模拟合，计算两者在加工区域的偏差，以此为依据完成毛坯数模的优化设计。其关键点在于快速、准确地获取初始毛坯的点云数据并且采用适宜的方法完成点云与零件数模的拟合。大型零件或者具有复杂结构的零件毛坯，受制于激光扫描仪的量程与空间开敞性，往往难以在一个站位下完成毛坯点云的采集。实际情况下通常采用多视点云拼接的方法 [7] 实现不同站位下点云数据的拼接，从而得到完整的毛坯点云数据。因此，该技术主要包括激光扫描、点云拼接、点云与CAD 拟合以及 CAD 设计技术，如图 3 所示。

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2.1 激光扫描技术

激光扫描仪由激光发射器、聚光镜、接收镜以及 CCD 相机等组成 [8]，采用光学三角法原理进行工作。由激光发射器发出一束平行光聚焦在物体表面，物体表面产生的漫射光通过接收透镜成像在 CCD 光敏面上，当被测物体沿着激光入射方向移动时，表面上光斑相对会聚物镜的位置发生改变，其像点在光敏器件上的位置也发生改变，精确测量像点在 CCD 上的位移就可以得到被测物体的位移量，将承载了位移量信息的光学信号转换为电信号，经过计算机处理最终得到被测量物体的外形

根据激光束的不同入射方式可以分为直射式和斜射式两种。直射式即入射激光束垂直于被测物体表面，主要接收物体表面的散射光；斜射式即入射激光束与被测物体表面不垂直，而是与被测物体表面的法线成一定角度，主要接受物体表面反射光。两种方式具有不同的优缺点，如表 1 所示。直射式工作原理如图 4 所示，若光点的像在 CCD 光敏面上移动 x′，利用相似三角形的关系，可以求出物体表面沿着法线方向的移动距离为：

2.2 点云拼接技术

ICP 算法是点云拼接常用算法，具有强大的功能与较高的准确度 [9]，该算法基于迭代优化的思想，通过指定待拼接点云对应的点集，求解坐标变换矩阵，再进行迭代直到误差能够满足拼接精度的要求，从而实现多片点云的拼接。

针对待拼接的点云 A 和点云 B，保持点云 B 不变，将点云 A 拟合到点云 B 下，实现点云的拼接。A、B 两点云存在重合区域，在 B 点云中寻找相对于 A 点云中需要用于匹配点的最近点，并建立两点坐标变换的偏差目标函数。理论上当两点云完全匹配时偏差目标函数变为零，但是由于点云采集过程中噪声的存在，并不总是存在对应点，因此当偏差目标函数取最小值时，就可以认为获得了最优匹配解，实现不同区域点云的最佳拼接。

已知点云 A={a1，a2，…，an}，点云 B={b1，b2，…， bm}，它们的初始坐标变换矩阵为 R0、T0 ，寻求平移矩阵与旋转矩阵使得误差函数为：

η 是由 R 和 T 构成的坐标变换关系，对于采用点对点的 ICP 算法，误差函数可以表示为：

其中，bki 是点 ai 在点集 B 中的对应点。对于点到平面的 ICP 算法，误差函数可以表示为：其中，Si 表示为点 ai 在点集 B 中对应点bki 的切平面。当偏差目标函数达到最小值，即可结束迭代运算，完成点云的拼接。

2.3 点云与CAD拟合

为了使零件毛坯能够在机床上准确地装夹定位，部分零件会在毛坯上预先做出凸台、孔等基准要素，并保证毛坯基准要素的位置准确性，便于毛坯在加工中的定位找正，针对这类零件基准要素在零件加工阶段不需进行额外加工，只完成待加工表面的加工。而某些零件毛坯不预先做出定位基准，在机床上定位找正之后，完成全部加工面的加工。

因此，针对这两种零件加工方式，为了使毛坯点云与零件 CAD 拟合后的结果恰当反映毛坯的可加工性，采用不同的拟合方法。

（1）基于最小二乘法的拟合方法。该种拟合方法将毛坯点云作为一个整体，计算点云整体上每一个点到零件 CAD 数模对应点的偏差，使得点云上每个点到零件 CAD 数模上对应点的距离最小，即实现整体点云的偏差最小，完成数据的最佳拟合。此时毛坯各区域的偏差自由分布具有整体的最小偏差，毛坯点云应在各处包络零件数模。假设点云 A（测量坐标系）和数模 B（设计坐标系）中有 n 个相同特征点，分别为 ai =(xi，yi，zi)T，i=1，2，3，…，n ；bi =(xi，yi，zi)T，i=1，23，…，n。利用最小二乘算法求解目标函数使目标特征点集 ai （i=1，2，…，n）与参考特征点集 bi（i=1，2，…，n）具有最优解 R 与 T[10]。求解 R 与 T 之后，即得到测量坐标系与数模坐标系的转换矩阵，实现点云数据与 CAD 数模的拟合。

（2）基于基准特征的拟合方法。该种拟合方法是以基准特征为求解测量坐标系与设计坐标系转换矩阵的桥梁，转换矩阵求解过程中，直接以基准要素之间的拟合偏差作为目标函数而不考虑其他点云的偏差，当基准要素拟合偏差达到最小时完成拟合。此时基准处的偏差几乎为零，达到最小，加工区域处的偏差自由分布，毛坯点云应均匀包络加工区域。针对激光扫描、多视拼接与点云– 数模拟合，激光扫描仪采用 Hexgon Romer 7525SEI 关节臂测量机内置式RS2 激光扫描仪，扫描景深 20cm、采点速度 25000 点 /s、采点精度0.038mm，较好地满足了激光扫描技术的要求；数据处理软件采用 Geomagic Control 软件，能够完成点云的读取、采样、去噪与删减，提供 N 点拼接、工具球拼接等多种多视点云拼接方法 [11]，具有最佳拟合、 RPS 拟合、特征拟合等多种点云 – 数模拟合方法，较好地满足了点云后处理技术的要求。以RS2 激光扫描仪与 Ceomagic Control 软件为载体，搭建激光扫描系统完成毛坯优化参数的计算，为毛坯的优化设计提供直观依据，如图 5 所示。

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