[发明专利]一种基于模型的零件制造质量智能检测方法

权利要求书

1.一种基于模型的零件制造质量智能检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

坐标系配准：载入零件实物点云模型与该零件的CAD模型，将二者转化到同一模型坐标空间，得到两个模型所在坐标系之间的位姿变换矩阵，根据该位姿变换矩阵对所述点云模型进行处理，使点云模型中的点云处在CAD模型附近，获得配准后的点云模型；

检测信息的识别与特征重构：提取和识别CAD模型中的PMI及关联的几何信息，重构CAD模型的检测特征；检测信息的识别与特征重构具体包括：

载入CAD模型，提取其中的PMI信息，形成PMI集合；

遍历PMI集合中的PMI，对Fcf、Datum、SurfaceFinish、Dimension进行判断和处理，通过提取注释的语义及关联的几何信息，重构模型的检测特征；

配准后点云模型与CAD模型表面归属匹配：在检测特征的指导下，通过构建包围体的方式将配准后点云模型与CAD模型的表面进行归属匹配；配准后点云模型与CAD模型表面归属匹配具体包括：

获取检测特征中关联的测量面、基准面集合；

以测量面和基准面为中心，采用偏置算法构建包围体；

对配准后点云模型中的数据采用穷举搜索法，判断配准后点云模型与包围体的包容性，进而确定点云与测量面、基准面的归属；

制造质量的评价：根据检测特征的类型，自动对配准后点云模型调用相应的处理及评价算法，完成零件制造质量的评价工作。

2.如权利要求1所述的一种基于模型的零件制造质量智能检测方法，其特征在于，使用3-2-1法或ICP及其变种方法对实物点云模型和CAD模型进行坐标系配准。

3.如权利要求1所述的一种基于模型的零件制造质量智能检测方法，其特征在于，在进行制造质量的评价时，先对点云数据进行预处理，然后根据检测特征的类型调用相应的评价算法，进行零件制造质量的评价。

4.如权利要求3所述的一种基于模型的零件制造质量智能检测方法，其特征在于，使用的评价算法包括最小包容区域法、最小二乘法。

5.如权利要求3所述的一种基于模型的零件制造质量智能检测方法，其特征在于，对点云数据的预处理包括坐标坏点的剔除、简化、评价准则的选择。

6.如权利要求1所述的一种基于模型的零件制造质量智能检测方法，其特征在于，完成对零件制造质量的评价工作后，生成相应的检测报告。