基于三维扫描的铝合金压铸件的精度提高方法-3D扫描与CAD数据比较校正模具设计 (20 words)

HOS T E D B Y可在www.sciencedirect.com网站上查阅计算设计与工程学报2（2015）96www.elsevier.com/locate/jcde基于三维扫描的铝合金压铸件濑野隆a，n，大竹丰a，菊池雄二b，斋藤纪明b，铃木弘昌a，永井由纪惠aa日本东京大学bKIKUWA Corporation，日本2014年11月25日收到;2014年12月4日收到修订版;2014年12月8日接受2015年1月7日在线发布摘要铝合金压铸是机械零件的重要制造工艺众所周知，压铸比其他类型的铸件更精确本研究的目的是开发铝压铸件的免通过校正金属模具，期望提高平面和圆柱形零件的精度在所提出的方法中，通过3D扫描测量由初始金属模具制成的铸铝的形状。3D扫描数据包括关于在铸造期间发生的变形的信息。因此，可以通过将3D扫描数据与产品计算机辅助设计（CAD）数据进行比较来估计变形量和校正量。我们修正了模具CAD数据的平面和圆柱部分。此外，我们使用校正后的模具数据校正了金属模具的平面部分。通过对采用修正后的模具制造的铸铝件的精度提高进行评价，证明了该方法的有效性&2015 年 CAD/CAM 工 程 师 协 会 。 由 Elsevier 制 作 和 主 持 。 这 是 一 个 在 CC BY-NC-ND 许 可 证 下 的 开 放 获 取 文 章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。关键词：几何造型;铝压铸件;模具修正;三维扫描;网格变形1. 介绍压铸是一种金属铸造，通过在高温、高速和压力下将熔融金属压入金属模具中，可以在短时间内生成大量表面质量优异的铸件[7]。一般来说，压铸产品具有优越的尺寸精度，表面质量和强度相比，其他铸造工艺。然而，压铸的精度还不够精确，特别是尺寸精度。压铸过程中的热变形会导致铸铝件尺寸精度的降低。当熔融金属在高温下被压入金属模具中时，模具腔的形状此外，铸铝在变冷时会收缩。由于这些变形，铸造具有精确形状的铝是困难的。因此，在许多情况下，压铸铝被加工以提高其精度。n通讯作者。电子邮件地址：seno@den.t.u-tokyo.ac.jp（T. Seno）。同行评审由CAD/CAM工程师协会负责。压铸后的机加工对于生产率和质量都是不期望的。例如，在压铸期间在铸铝的表面上形成提高强度的激冷层然而，机械加工会破坏这一层并降低强度。第二个问题涉及气孔。气孔是由于铸件冷却时在铸件内形成气泡或空隙而引起的如果气孔靠近表面，则可以通过机加工将其暴露此外，加工复杂形状是昂贵的。由于这些原因，加工过程是不期望的。在本文中，我们提出了一种方法，以提高准确性，通过校正金属模具进行压铸在所提出的方法中，我们采用三维扫描测量铸铝的形状铸铝的3D扫描数据包含有关压铸变形的信息;因此，可以通过将扫描数据与产品CAD数据进行比较来估计通常，3D扫描技术用于机械产品的检测[3，5]。然而，据我们所知，以前的所有尝试都只是为了检查，基于3D扫描的压铸模具校正尚未报道。http://dx.doi.org/10.1016/j.jcde.2014.12.0042288-4300/2015 CAD/CAM工程师协会。&由Elsevier制作和主持。这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。T. Seno等人/计算设计与工程学报2（2015）9697另一种可能的模具校正方法是基于物理分析。然而，在压铸中，基于物理分析的模具校正方法并没有导致令人满意的结果，因为压铸期间的热变形是复杂的。 我们在图中显示了基于3D扫描数据的凝固收缩模拟结果。1.一、这些颜色图说明了与产品CAD数据的差异左边的颜色图是仿真和正确的颜色映射是铸铝三维扫描数据的差异。此图表明，模拟无法像3D扫描那样有效地捕捉小变形我们认为，热膨胀的模拟是必要的，以估计这样的小变形。然而，由于高温，热膨胀难以模拟。因此，在本研究中，我们采用三维扫描来捕捉铸铝的形状。图1.一、产品CAD数据与仿真结果（左）和3D扫描数据（右）之间的比较图二. 这项研究的概述。图3.第三章。用于平面和圆柱校正的机械部件，（a）平面部分和（b）圆柱部分。98T. Seno等人/计算设计与工程学报2（2015）962. 模具CAD数据在本节中，我们将描述所提出的用于校正模具CAD数据的算法。研究过程的概述如图2所示。我们提出的方法包括四个步骤。1. 铸铝的3D扫描。2. 注册铸铝扫描数据、产品CAD数据和模具CAD数据。3. 将扫描数据与产品CAD数据进行比较，并进行修正估计。4. 使用估计修正量修正模具CAD数据在第3中说明修正结果。扫描数据A（相移法）扫描数据B（一种空间编码方法）扫描数据C（线段法）扫描数据D（X射线CT扫描）图四、四种类型的扫描数据;平面部分（左）、圆柱部分（右）、扫描数据A（相移方法）、扫描数据B（空间编码方法）、扫描数据C（线截面方法）和扫描数据D（X射线CT扫描）。T. Seno等人/计算设计与工程学报2（2015）96992.1. 3D扫描要校正的目标形状是机械部件的平面和圆柱形部分，如图3所示。我们使用了三台光学3D扫描仪和一台X射线CT扫描仪来扫描铸铝。我们根据成功扫描的区域和测量精度选择扫描数据扫描数据如图所示。 四、扫描数据A、B和C分别使用相移法、空间编码法和线-截面法使用X射线CT扫描仪获得扫描数据D 在图的一些图像中。 4、扫描面的底面或背面（蓝色部分）可观察到因扫描失败。扫描数据B在平面和圆柱扫描中都有几个缺失部分，可用于本研究。在扫描数据A、C和D上完全扫描平面部件然而，圆柱形部分的扫描数据A和C仅在扫描数据D上完全扫描因此，我们使用扫描数据D来校正圆柱形部分。对于平面部分，我们将扫描数据A、C和D与包括该平面部分的平面进行在图5中，我们示出了说明平面组件的扫描数据的差异的 很明显，扫描数据D [图1]。5（c）]不能捕获变形，而扫描数据A和C [图5（a）和（b）]可以捕获变形。根据与CMM测量点比较的精度，扫描数据D不理想;因此，我们使用扫描数据A或C进行平面校正。我们使用千分尺来选择最合适的数据（A或C）。通过测量铸铝上的几个点，扫描数据C看起来比扫描数据A更精确因此，我们将扫描数据C用于平面校正，将扫描数据D用于柱面校正。2.2. 登记我们现在有三种数据：模具CAD数据、产品CAD数据和铸铝扫描数据。为了简单起见，我们将CAD曲面转换为三角形网格，我们在本文中称之每个数据集位于不同的坐标系中。因此，为了进行比较，必须登记数据。虽然迭代最近点（ICP）[6]是一种常用的配准方法，但在本研究中，我们使用了加工模具和测量铸铝的基准进行配准。使用基准允许受影响最小的配准通过压铸中的变形。图中所示的机械部件。 6的基准面由两个圆柱部分和一个平面组成，如图6所示。我们根据以下步骤确定了全局坐标系。1. 调整红色轮廓的圆柱形部分（图6），使其轴与x轴重合2. 通过绕x轴旋转，y轴基于橙色轮廓的圆柱形部件的中心轴进行调整。3. 我们平移机械部分，使平面（绿色）适合yz平面。为了评估这种配准的准确性，我们将CMM测量点与扫描数据的配准结果进行比较。 如图 7、CMM点位于铸铝的平面和圆柱形部分上。如果配准的精度足够高，则从每个CMM点到扫描数据的距离几乎等于零。这些距离如图8所示。这些曲线图表明，对于平面部分中的大多数点，配准误差在10mm以内，而在圆柱部分中，配准误差在大约20mm以内。当与扫描数据C和D的扫描仪规格相比时，配准足够准确。2.3. 变形和校正矢量在这一小节中，我们提出了一个算法，用于纠正模具CAD网格。主要的校正策略是根据见图6。 机械零件基准。图五、与平面（包括平面部分）的差异的颜色图（a）扫描数据A，（b）扫描数据C，和（c）扫描数据D图。100T. Seno等人/计算设计与工程学报2（2015）96图7.第一次会议。平面和圆柱形零件上的CMM测量点，（a）平面零件，和（b）圆柱形零件。图8.第八条。配准后CMM测量值和扫描数据的比较，（a）平面部件和（b）圆柱形部件。见图9。 校正向量估计。见图10。 校正向量引起的问题。上：自相交，下：悬挑。通过比较产品CAD网格和扫描数据来估计变形我们引入一个校正向量来移动模具CAD网格的顶点 如图 9中，如 下估计第i个顶点pi模的校正向量c i。1. 从pimold[2]中搜索产品CAD网格上的最近点piprod。我们使用k-d树来快速搜索最近的点[4]。见图11。 校正向量的偏移。T. Seno等人/计算设计与工程学报2（2015）96101¼-¼-见图12。 连接部件修改。2. 在来自piprod的扫描数据上搜索最近点piscan。3. 估计铸铝的变形矢量为dipi扫描pi生产4. 通过反转变形向量di，将校正向量估计为ci di。通过上述过程获得的校正矢量这种多方向性可能导致结构的悬垂形状或自相交。图13岁平面部分校正。（更正金额放大100倍。图十四岁模具CAD网格校正前后的色差图图十五岁圆柱形零件的平滑校正量的效果彩色图指示校正量（a）在拉普拉斯平滑之前，以及（b）在约束拉普拉斯平滑之后。102T. Seno等人/计算设计与工程学报2（2015）96我的朋友们我我模具CAD网格（图10中红色圈出）。为了避免这些问题，校正矢量的方向被限制为法向矢量的方向。如下获得在p1模处的校正向量的法向分量c1范数规范我其中，ni是在模具上的单位法向量，并且朝向模具的内部。代替ci，使用ci范数作为校正向量。为了简化通过机械加工对实际模具的校正，期望仅进行去除机械加工的处理。为此，所有校正矢量都应朝向模具内部。如图11所示，我们偏移校正向量，使得它变得大于或等于零。更具体地，根据以下公式修改校正向量ci范数c~nor m¼cnor m-minjcj·njni2注意，通过校正矢量的偏移，我们只能期望改善粗糙度或圆度。如果尺寸精度，例如，厚度或半径也是必需的，我们需要根据校正向量重新创建实际的模具，而不需要偏移ci范数。2.4. 连接部件修改使用上述算法校正平面和圆柱形部分;然而，校正的部分不平滑地连接到其他部分，如图13的左图所示。为了获得光滑的表面，我们还需要修改连接部分。为此，我们使用Laplacian平滑[1]。图16. 修正的铸铝。连接修改如图12所示。我们将拉普拉斯平滑应用于连接部分（红色圆圈）中的校正向量（绿色箭头）。一般来说，拉普拉斯平滑被定义为多元函数的二阶导数之和。在这种情况下，该操作符可以在网格上离散化。图3所示的机械部件具有倒角边缘。在这部分中，我们对校正向量采用拉普拉斯平滑，其中边界顶点处的修改量被设置为零。由于该部分中的校正向量是用边界条件平滑的，因此该修改将校正部分连接到修改后的连接部分。3. 结果在本节中，我们展示了平面和圆柱形零件的校正数据。对于平面零件，根据修正后的模具CAD数据加工实际金属模具，得到修正后的铸铝件。我们通过比较校正前后产品的CMM测量值来评估平面零件的精密度的改善。此外，我们扫描了校正后的铸铝，并显示了指示校正后的铸铝的结晶度的彩色图。通过将颜色图与图18.铸铝修正量与计算修正量的比较。图十七岁平面部分校正的评估;校正前（绿色），校正后（红色）。T. Seno等人/计算设计与工程学报2（2015）96103图十九岁产品CAD表面与铸铝扫描数据校正前（左）和校正后（右）对比的彩色图对校正前的铸铝扫描数据，我们重新评价了校正效果。3.1. 修正模具CAD网格我们在图13中示出了针对平面部件校正模具CAD网格的结果。在此图中，校正量放大了100倍。图13还示出了对连接部分的校正的效果。通过拉普拉斯平滑处理，使边缘部分平滑连接。图14是校正前后模具CAD网格之间的差异圆柱形部分校正的结果如图所示。 15（a）.此颜色图显示校正前后模具CAD网格之间的差异模具校正量是有噪声的，这直接反映了3D扫描噪声。在圆柱校正中通常，X射线CT扫描数据包括比光学扫描数据多得多的噪声。因此，在圆柱形部分校正中使用的扫描数据具有粗糙表面，并且校正矢量受粗糙表面的影响。为此，校正向量应通过针对CAD网格的圆柱形部分的尽管拉普拉斯平滑减少了噪声的影响并且能够产生足够的校正向量，但是如果过度执行，则其可能影响模具校正。为了避免这种情况，我们为拉普拉斯平滑设置了一个约束。约束拉普拉斯平滑的校正量如图所示。 15（b）.3.2. 修正铸铝基于校正后的CAD网格，我们加工了一个真实的金属模具，并使用校正后的金属模具获得了校正后的压铸铝，如图16所示。根据修正后的数据加工出初始模具的平面部分。机械加工仅应用于内部0.75 mm的区域。平面部分的边界。我们使用CMM测量评估了可重复性的改善。我们测量了与图7所示相同的点，并将结果与校正前铸铝上的点的测量结果进行了比较。该比较的结果示于图17中。在该图中，绿色条表示校正前的铸铝测量值，橙色条表示校正后的测量值。测量点2、5、6和图17中的11缺少数据，因为这些点靠近边界并且未被加工。这些结果表明，结晶性明显改善。接下来，我们检查了可扩展性是否按预期得到了改善。图图18显示了铸铝的校正量（橙色点）与计算的校正量（绿色点）的比较。这两个量显示出几乎相同的行为。因此，如预期的那样改善了透明度。我们还对校正后的铸铝进行了扫描，并与校正前的铸铝扫描数据进行了比较。产品CAD表面和铸铝扫描数据之间差异的彩色图如图19所示。左图是校正前铸铝扫描数据的彩色图，右图是校正后的彩色图。虽然这些彩色图受到3D扫描噪声的影响，但可以观察到透明度的改善4. 结论和今后的工作提出了一种铝合金压铸模具校正的新方法。我们使用3D扫描仪扫描由初始金属模具制成的铸铝。然后，我们将产品CAD数据与扫描数据进行比较，并使用扫描数据校正CAD数据。对于平面零件的修正，根据修正后的CAD数据加工金属模具，得到修正后的铸铝件。104T. Seno等人/计算设计与工程学报2（2015）96我们还表明，通过这种校正，平面部分的可测量性得到了改善。这些评价表明我们的方法的有效性。在未来的工作中，我们打算纠正各种形状，并生成一个数据库的变形模式，发生在铝压铸。我们希望这个数据库将有助于压铸复杂的分析和实现模具校正没有三维扫描。利益冲突作者声明没有与本手稿相关的利益冲突。确认本文中使用的一些扫描数据是由尼康3D扫描仪获得的。LC15Dx用于光学扫描，XTH 225 ST用于X线CT扫描。引用[1] Mario B，Leif K，Mark P，Pierre A，Bruno L. 多边形网格处理。印度：A K Peters有限公司; 2010年。[2] 埃里克森角实时碰撞检测（Morgan Kaufmann交互式3D技术系列）。圣地亚哥：摩根考夫曼出版公司; 2004年[3] GOM mbH. GOM ： ATOS Core-Industries;2014. http ： //www.atos-core.com/zh/industries.php登录（03.12.14）.[4] Bentley JL.用于关联搜索的多维二叉搜索树。ACM通信1975; 18：509-17。[5] Noel J. North Star Imaging Inc. CT在工业零件3D扫描中的优势。3D扫描技术杂志2008; 1：18-23.[6] Besl PJ ， McKay ND. 一 种 用 于 3D 形 状 的 配 准 的 方 法 。IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 1992;14：239-54.[7] 安德雷森W.压铸工程：液压、热、机械过程。 美国：CRC出版社，2004年。