CN101739493A - 确定网格数据的方法和校正模型数据的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种确定网格数据的方法和校正模型数据的方法。校正根据参考模型数据制造的模具(S6)，并且利用测量仪器测量已校正的模具以提供三维测量模具数据(S7)。使用计算机识别并去除三维测量模具数据中的噪点区(112，114)(S9)。使三维测量模具数据和模型数据彼此接近，并且执行堆叠和变形处理，以将由模型数据表示的模型表面(116)投影到由三维测量模具数据表示的测量数据表面(110)上(S12)。仅在模型表面(116)的、与模具被校正的区域相对应的范围内执行堆叠和变形处理(S11)。由模型数据补充三维测量模具数据已经去除噪点区的部分(S13)。

Description

确定网格数据的方法和校正模型数据的方法

技术领域

本发明涉及一种校正模型数据的方法，所述方法通过校正根据用作参考的模型数据已经生产的模具或实际模型、利用测量仪器测量已校正的模具或实际模型从而获得三维测量数据、并且之后使由三维测量数据表示的第一表面邻近于由模型数据表示的第二表面，用于使用计算机在第一表面与第二表面之间进行对比来校正模型数据。本发明还涉及一种确定网格数据的方法，所述方法通过利用测量仪器测量工件的表面形状，从而获得由多个网络单元组成的网格数据，并且之后使用计算机识别网格数据内的噪点区来确定网格数据。

背景技术

迄今，通常通过使用CAD系统或类似系统由成形的物品的形状数据设计模具以生成模具数据来生产压模。然后，根据模具数据生成用于加工压模的数控(NC)程序，并且在第一阶段在通过运行NC程序操作的数控(NC)机床上加工压模。因为在第一阶段已加工的压模不能生产期望质量的成形品，通常的作法是根据实际上已经使用在试验基础上的压模生产的成形品检查压模，并且根据检查结果校正压模。

近来，理想的是制备多个相同的模具，并且使用模具压制工件，用于最终产品的大量生产。通常是使用已经被校正为第一模具的模具，然后生产与第一模具相对应的第二模具(或重复模具)。为了有效地生产第二模具，理想的是最小化可能需要在第一模具上进行的并且由技术工人完成的校正。

根据日本公开专利出版物第2006-320996号，提出了利用三维测量仪器测量制造的第一模具，以由通过三维测量仪器生成的三维点群数据生成曲面，并且根据曲面数据生成用于形状加工的NC加工数据。如日本公开专利出版物第11-096398号中所公开，由三维测量仪器生成的三维点群数据可以是网格数据形式。

用于压制具有复杂形状的物品(例如，汽车面板)的、诸如上模具和下模具的模具趋向于形成并且包括在所述模具的配合表面之间的间隙，所述间隙不能由原型模具和压制模拟来预测。此外，原型模具易于起皱及产生裂缝。因此，必须重复校正模具的过程并且再次生产原型模具。

最终获得的模具，即，第一模具，仅仅作为一个模具被生产。然而，如果在已经生产汽车的一侧的门之后制造与汽车的所述一侧的门对称的汽车的另一侧的门，或者如果在多个生产场所制造相同的产品，则可以生产与第一模具相同或对称的一个或多个第二模具。

为了缩短生产这种第二模具所需的时间，可以测量已校正模具的三维形状，并且测量的三维数据可以反映在用于第二模具的模具模型数据中。如日本公开专利出版物第2008-176441号中所公开，本申请的申请人已经提出了一种在模具模型数据中反映测量的三维数据的方法。根据这种提出的方法，使由三维测量模具数据表示的表面邻近于由模具模型数据表示的表面，并且计算表面上多对对应点之间的距离的绝对值。此后，根据计算的这种距离的绝对值校正模具模型数据。所述提出的方法能够生成由光滑表面构成的CAD数据，以及防止表面上的对应点相对于彼此扭曲关联。

日本公开专利出版物第2008-176441号中公开的方法定义了由通过三维测量模具数据表示的第二表面上的多个多边形组成的参考点，并且定义了由相对应的模具模型数据表示的第一表面上的对应点。

当设计车辆的外观时，在某一阶段可以制备模型数据，并且设计者可以对根据所述模型数据生成的泥塑模型进行多次校正。在这种情况下，还期望的是在模型数据中反映校正的泥塑模型。

通过校正模具产生的第一模具中可以包括诸如当校正模具时产生的孔隙、用于将部件连接到第一模具的螺纹孔、和由于种种原因产生的划痕和梯级的噪点。这种噪点将不会反映在三维加工所使用的形状表面数据中。如果通过三维测量仪器测量第一模具，如日本公开专利出版物第2008-176441号和日本公开专利出版物第2006-320996号中所公开的，则因为还测量了包括在第一模具中的噪点，所以计算机操作者需要从网格数据中识别这种噪点的位置，并且在随后的处理中需要在网格数据上执行预定的校正处理。

日本公开专利出版物第11-096398号公开了显示满足网格评估标准和映射模型的候选网格，使得操作者可以选择所需的网格。

当由三维测量仪器测量第一模具时产生的网格数据数量大到使得所述网格数据的数量对于操作者识别所述网格数据中的噪点区来说变得繁重。操作者需要足够熟练以确定网格数据的一些区域是否包括噪点区。

根据日本公开专利出版物第2008-176441号中所公开的方法，为了在由三维测量模具数据表示的表面上定义参考点以及在由模具模型数据表示的表面上定义对应点，相对于由三维测量模具数据表示的表面上的参考点设置法线。因为通过测量为实际模具的第一模具生成三维测量模具数据，所以三维测量模具数据表现出由于由测量仪器产生的小机械加工痕迹和测量误差造成的略粗糙的表面。因此，优选的是已经对三维测量模具数据执行预定平滑处理(例如，松弛平滑处理或类似处理)之后设置法线，而不是直接从参考点设定法线。然而，这种平滑处理复杂并且耗时。此外，由于汽车车身具有较宽面积，因此，对汽车车身的所有表面校正三维测量模具数据会给计算机增加太大的负荷，而且还耗时。

发明内容

本发明的目的是提供一种确定网格数据且同时简单并且可靠地从网格数据识别噪点区的方法。

本发明的另一个目的是提供一种简单并且有效地校正在校正模具之前已经由实际模具初始获得的模型数据，以与在已经手动校正实际模具之后通过测量实际模具或通过测量实际模型已经生成的测量数据相匹配的方法。

根据本发明的一方面，提供了一种校正模型数据的方法，所述方法包括以下步骤：校正根据参考模型数据制造的模具，并且利用测量仪器测量已校正的模具以提供三维测量模具数据；和使三维测量模具数据和模型数据彼此接近，并且使用计算机将由模型数据表示的第一表面投影到由三维测量模具数据表示的第二表面上。投影第一表面的步骤包括：第一步骤：相对于设定在第一表面上的多个参考点确定包括周边区域的法线或平均法线；第二步骤：确定法线或平均法线与第二表面之间的交点；和第三步骤：沿着法线或平均法线将参考点移动到至交点预定比率的位置，从而提供移动和校正表面。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种校正模型数据的方法，所述方法包括以下步骤：校正根据参考模型数据制造的实际模型，并且利用测量仪器测量已校正的实际模型以提供三维测量实际模型数据；和使三维测量实际模型数据和模型数据彼此接近，并且使用计算机将由模型数据表示的第一表面投影到由三维测量的实际模型数据表示的第二表面上。投影第一表面的步骤包括：第一步骤：相对于设定在第一表面上的多个参考点确定包括周边区域的法线或平均法线；第二步骤：确定法线或平均法线与第二表面之间的交点；和第三步骤：沿着法线或平均法线将参考点移动到至交点预定比率的位置，从而提供移动和校正表面。

在投影第一表面的步骤中，相对于设定在第一表面上的多个参考点确定法线或平均法线，并且参考点沿着法线或平均法线移动。因此，三维测量模具或实际模型数据和模型数据都不需要进行任何类型的特殊平滑处理。因此，可以简单并且有效地校正模型数据以与测量数据相匹配。上述所涉及的预定比率包括为100％的比率。

移动和校正表面可以被更新为第一表面。此外，第一步骤、第二步骤和第三步骤可以被重复多次。

参考点可以表示组成第一表面的多边形的顶点，而平均法线矢量可以表示由在多边形的顶点处的法线的加权平均生成的矢量，所述多边形包括参考点，并且在参考点周围的预定范围内延伸。

所述方法可以进一步包括以下步骤：在投影第一表面的步骤之后，执行优化步骤，以生成基于假曲面的网格，以便使最终生成的移动和校正表面与预定的精度条件相匹配。

可以仅在第一表面的、与模具被校正的区域相对应的范围内执行投影第一表面的步骤。因为仅在第一表面的、与模具被校正的区域相对应的范围内执行投影第一表面的步骤，因此可以迅速地执行投影第一表面的步骤。

在使三维测量实际模型数据和模型数据彼此邻近之后，或者在使三维测量模具数据和模型数据彼此邻近之后，可以根据第一表面与第二表面之间的距离限定第一表面的、与模具被校正的区域相对应的范围。

第一表面与第二表面之间的距离的阈值可以在0.05mm-0.2mm的范围内，所述阈值限定第一表面的、与模具被校正的区域相对应的范围。

所述方法还包括以下步骤：识别三维测量模具数据内的噪点区，并且使用计算机从三维测量模具数据去除识别的噪点区；和将第一表面的、与从三维测量模具数据去除的噪点区相对应的区域复制到三维测量模具数据的去除噪点区的部分上。

利用根据本发明的校正模型数据的方法，可以简单且有效地对根据将被校正的对象原始获得的模型数据进行校正，以与测量数据相匹配。

根据本发明的又一个方面，还提供了一种确定网格数据的方法，所述方法通过利用测量仪器测量工件的表面形状以生成由多个网格单元组成的网格数据，并且此后使用计算机识别网格数据内的噪点区来确定网格数据，所述方法包括以下步骤：第一步骤：在网格数据内识别预定的参考节点和与参考节点相邻的所有相邻节点，且网格单元的边设置于所述相邻节点之间；第二步骤：相对于所有相邻节点确定平均表面；第三步骤：确定平均表面与参考节点之间的距离；和第四步骤：如果距离小于预定阈值，则判定参考节点为正常节点，而如果距离等于或大于预定阈值，则判定参考节点为噪点节点。

因为如果平均表面与参考节点之间的距离等于或大于预定阈值，则判定参考节点为噪点节点，因此，可以通过计算机简单并且可靠地自动识别噪点区。

如果根据最小二乘法基于所有相邻节点确定平均表面，则可以适当地确定平均表面。

所述方法还可以包括以下步骤：在第四步骤之后，将噪点节点周围的所有网格单元识别为噪点单元。因此，计算机的操作者能够容易地辨别已识别的噪点区。

利用根据本发明的确定网格数据的方法，因为如果平均表面与参考节点之间的距离等于或大于预定阈值，则判定参考节点为噪点节点，因此，可以简单并且可靠地自动识别噪点区。

本发明的上述及其它目的、特征和优点从结合附图的以下说明变得更加清楚，其中，本发明的优选实施例由示例性示例示出。

附图说明

图1是显示根据本发明的实施例的确定网格数据的方法之前的在先过程程序的流程图；

图2是以示例的方式显示网格数据的视图；

图3是示出了在二维表面上确定网格数据的方法的视图；

图4是显示根据本发明的实施例的确定网格数据的方法的程序的流程图；

图5是显示网格数据中的一部分内的参考节点和相邻节点的平面图；

图6是显示一部分网格数据内的参考节点、相邻节点和平均表面的立体图；

图7是显示横向投影的一部分网格数据内的参考节点、相邻节点和平均表面的视图；

图8是显示具有在网格数据中所识别的噪点多边形的网格数据的视图；

图9是当将根据本发明的实施例的确定网格数据的方法试图用在给定工件上时所生成的网格数据的平面图；

图10是当将根据本发明的确定网格数据的另一个方法试图用在给定工件上时所生成的网格数据的平面图；

图11是显示根据本发明的实施例的校正模型数据的方法的程序的流程图；

图12是显示模型表面和测量数据表面的视图，其中，噪点区已经从所述测量数据表面去除；

图13是显示相对于模型表面设定法线的方式的视图；

图14是显示堆叠和变形处理的程序的第一流程图(1)；

图15是显示堆叠和变形处理的程序的第二流程图(2)；

图16是显示从给定分割点提取两个或更少节点内的点的方式的视图；

图17是显示加权函数的视图；

图18是显示从第一层表面设定法线的方式的视图；

图19是显示根据堆叠和变形处理的多个移动和校正表面的示意性二维表示图；

图20是显示根据堆叠和变形处理的多个移动和校正表面的示意性三维表示图；

图21是显示法线在表面之间被扭曲的示例图；

图22是显示优化过程的视图；

图23是显示补充处理的视图；以及

图24是显示根据变形例的校正模型数据的方法的程序的流程图。

具体实施方式

以下参照图1-10说明根据本发明的实施例的确定网格数据的方法。

首先，以下参照图1说明在根据本实施例的确定网格数据的方法之前进行的在先过程。

在图1中所示的步骤S1中，设计将要获得的成形品，并且生成成形品模型的数据。

在步骤S2中，根据成形品模型的数据在CAD系统上生成模具模型的数据。

在步骤S3中，根据模具模型数据生成用于控制NC(数控)机床的NC(数控)数据。

在步骤S4中，根据NC数据由NC机床生产作为试验模具的模具。

在步骤S5中，使用生产的试验模具压制作为试验品的成形品。

在步骤S6中，观察并分析试验品和模具的成形表面，并且手动校正模具。具体地，观察并分析试验品的起皱、裂缝和尺寸误差，同时观察和分析模具的压制表面状态。根据试验品和模具的总体评估校正模具。步骤S5、S6可以重复多次。

在步骤S6中，由于对模具执行校正，因此模具可以在所述模具的表面中形成孔隙，并且模具还出于一些原因而被划痕和产生梯级。基于设计条件，模具还可能具有用于将部件连接到所述模具的螺纹孔。这种孔隙、划痕、梯级和螺纹孔将不会反映在用于三维加工的形状表面数据中。

在步骤S7中，通过非接触型光学三维测量仪器对已校正的模具(工件)的形状进行三维测量，从而产生由点群组成的三维测量数据。已校正的模具的形状也可以可选地通过诸如接触型三维测量仪器的另外的测量仪器测量。

在步骤S7中，还测量存在于模具上的孔隙、划痕、梯级和螺纹孔，并且来自所述孔隙、划痕、梯级和螺纹孔的数据用作噪点区，所述噪点区将不会反映在形状表面数据中。

在步骤S8中，使用计算机通过预定方法将三维测量数据的点群设定为多个三角形多边形(网格单元)，从而生成网格数据。这种三角形多边形表示已经测量的模具的表面形状。在步骤S8中生成的网格数据包括在所述网格数据内的噪点区。图2以示例的方式显示网格数据10。网格数据10包括表示模具的表面形状的多个三角形多边形12。彼此相邻的任意两个多边形12具有长度相等的相应边，所述相应边用作公共边。多边形12中的每一个都是具有顶点的三角形形状，所述顶点用作节点14。

在上述在先过程之后，实施根据本实施例的用于识别噪点区的确定网格数据的方法。以下在二维表面上说明用于确定网格数据的方法的基本概念。

如图3中所示，当在一个表面上表示多个节点14时，节点14中的一个被选为参考节点14a，而与参考节点14a相邻的两个节点14被选定为相邻节点14b。定义圆16和使两个相邻节点14b相互连接的参考线18，所述圆周保持与参考节点14a和两个相邻节点14b接触并且具有半径r。

当根据网格数据10通过机床的刀具加工模具时，刀具不是沿着多边形12的边移动，而是沿着使多边形12相互连接的平滑曲线移动。因此，圆16基本上等于刀具沿着移动的路径。

接下来，将注意力集中在两个相邻节点14b中的在左侧的、以下称为“相邻节点14c”的一个节点上。在圆16的中心O处由在相邻节点14c与参考节点14a之间延伸的直线对着的角度由θ表示。直线22被画出为通过相邻节点14c与参考节点14a之间的直线上的中点20和圆16的中心O。圆16和中点20之间沿着直线22的距离被称为“形状公差t”。因为形状公差t表示刀具沿着移动的路径与多边形12之间的距离，因此期望的是使形状公差t尽可能地小。然而，当与机床的加工精度相比较，过多地减小形状公差t是不合理的。因此，将形状公差t设定到基于机床的加工精度的适当小的值。

相邻节点14c、中点20和中心O共同形成直角三角形。在直角三角形上，相邻节点14c与中点20之间的距离由x表示，而中点20与中心O之间的距离由y表示。在参考线18上，相邻节点14c与来自参考节点14a的线与参考线18垂直相交处的点之间的距离由z表示。参考节点14a、相邻节点14c和中心O共同形成具有两个相等角度α的等腰三角形。垂直线24具有长度MT(以下称为“阈值MT″)，所述长度MT计算如下：

x＝r×sin(θ/2)

z＝r×sinθ

t＝x×tan(θ/4)

MT＝z×tan(θ/2)

上述公式被修改为以下公式：

MT＝t×4

因此，阈值MT被限定为形状公差t的四倍。如后面所述，阈值MT可以被限定为0＜MT≤t×4。即，阈值MT可以被限定为形状公差t的四倍，或小于形状公差t的四倍。

通过测量第一模具初始获得网格数据10。因此，理论上，形状公差t将不会过大。然而，网格数据10可能包括形状公差t过大的区域。在这种区域内，参考节点14a可以被判定为由模具中的孔隙、划痕、梯级或螺纹孔产生的噪点。

根据上述原理识别网格数据10的噪点区。因为网格数据10不包括表面的数据，而是包括由节点14组成的一组数据，因此难以直接确定用于识别噪点区的形状公差t。然而，期望的是根据基于形状公差的阈值(即，垂直线24的阈值MT)识别噪点区。此外，根据阈值MT，在参考节点14周围存在的多个多边形12可以一起用于检查噪点区。图3示出了形状公差t与阈值MT之间的关系。虽然阈值MT是固定值，但是垂直线24的长度d是可变的。

以下参照图4中所示的程序说明根据本实施例的确定网格数据的方法。基本上图4中所示的程序由计算机在程序下自动执行。可以没有必要由单个计算机运行程序的所有步骤。例如，步骤S60中的显示过程可以由专门用于显示信息的计算机执行。步骤S61中的噪点去除处理可以全部或部分地手动执行。

在图4中所示的步骤S51中，从包括在如图5中所示的网格数据10内的所有节点14a中选择参考节点14a作为将被评估的点。步骤S51包括在以下所述的循环过程中。在步骤S51中，未处理的节点14中的任一个被选择作为参考节点14a。

在步骤S52中，识别与参考节点14a相邻的所有相邻节点14b(即，与参考节点14a相邻的所有单布尔节点(one-ball node))，且多边形12的一条边置于所述相邻节点之间。在图5中所示的示例中，在参考节点14a周围存在七个多边形12，由此具有与参考节点14a相邻的七个相邻节点14b。通常，具有与给定参考节点14a相邻的三个或更多个相邻节点14b。

在步骤S53中，如图6中所示，根据最小二乘法基于所有识别的相邻节点14b确定平均表面30。最小二乘法可以适当地确定平均表面30，并且还可以容易地执行随后的处理。平均表面30对应于图3中所示的参考线18。参考节点14a可以不包括在确定平均表面30的最小二乘法中。参考节点14a可以存在于平均表面30的上方、平均表面30的下方或在平均表面30上。

虽然平均表面30基本上是平面，但是平均表面30也可以根据设计条件而近似为曲面。

在步骤S54中，如图7中所示，参考节点14投影到平均表面30上以定义垂直线24。

在步骤S55中，确定参考节点14投影到平均表面30上的点与参考节点14之间的距离d，即，垂直线24的长度。不管参考节点14a存在于平均表面30的上方还是平均表面30的下方，都可以以同样的方式确定距离d。

在步骤S56中，相互比较距离d与阈值MT。如果d＜MT，则控制进行到步骤S57。如果d≥MT，则控制进行到步骤S58。虽然如上所述阈值MT等于4×t，但是阈值MT可以基于设计条件而稍微增加或减小。

在步骤S57中，当前的参考节点14a被记录为正常节点。

在步骤S58中，当前的参考节点14a被记录为噪点节点。

在步骤S57或步骤S58之后，控制进行到步骤S59，步骤S59确定包括在网格数据10内的所有节点14是否已经被处理为参考节点14a。如果所有节点14已经被处理，则控制进行到步骤S60。如果节点14中的任一个仍然未处理，则控制回到步骤S51。

基本上，对包括在网格数据10内的所有节点14执行上述确定方法。然而，为了最佳效率，根据设计条件，可以不对特定范围的节点14执行确定方法。

在步骤S60中，如图8中所示，设置在已经被记录为噪点节点32的节点14周围的所有多边形12被识别为噪点多边形(噪点单元)34。除非另有说明，具有在任意多边形12的三个节点14中的被识别为噪点节点32的至少一个节点的任意多边形12可以被识别为噪点多边形34。

噪点多边形34以不同于正常多边形12的颜色的颜色显示在计算机的监视屏38上，从而允许计算机的操作者容易地辨别确定方法的结果。如图8中所示，特定范围的多边形可以被识别为网格数据10内的噪点区。在图8(以及图9)中，噪点节点32被显示为空白圆，而噪点多边形34以阴影示出。

在步骤S61中，通过预定的平滑处理来处理网格数据10中的、已经被识别为噪点区的部分，从而去除噪点。此后，完成图4中所示的程序。如此确定并处理的网格数据10可以生成没有噪点的高度精确的模具加工数据。

本发明的发明人将根据本实施例的确定网格数据的方法应用到具有低平直梯级的样品工件。图9是将确定网格数据的方法应用到样品工件而生成的网格数据10的平面图。在图9中，噪点多边形34以阴影示出，而垂直线36表示梯级。可以看到的是噪点多边形34沿着垂直线36布置，从而在可以容易辨别的宽度上分布。还可以理解的是根据本实施例的确定网格数据的方法对诸如垂直线36的连续噪点图案尤其有效。

除了根据本实施例的确定网格数据的方法之外，本发明的发明人还验证了几种确定方法。这些其它确定方法中的一种是基于由两个多边形12形成的角度θ的大小的确定过程。根据此方法，如果角度θ过大，则将角度θ的相对边上的多边形12被确定为噪点多边形。

图10是由将基于角度θ的大小的方法应用到图9中所示的样品工件而生成的网格数据10的平面图。因为基于由两个多边形12共用的边而执行所述确定过程，因此，在应用确定处理的单个循环时，只有两个多边形可以被确定为噪点多边形，并且由确定过程的相继循环确定的噪点多边形往往没有提供显著的图案。图9和图10的比较表明在图9中不能清楚地辨别垂直线36，因此，根据本实施例的确定网格数据的方法更加有效。然而，图10中所示的确定方法在诸如用于识别小的离散噪点的一些应用中可能有效。

利用根据本实施例的确定网格数据的方法，如上所述，因为包括平均表面30与参考节点14a之间的距离d等于或大于阈值MT的参考节点14a的所有多边形12被识别为噪点多边形，因此，使用计算机可以简单并且可靠地自动识别网格数据10内的噪点区。

如图4中所示，用于一个参考节点14a的确定过程基本上通过识别相邻节点14b、确定平均表面30、计算距离d和比较距离d与阈值MT来执行。因此，确定过程简单并且不会使计算机过度负荷。

网格数据10的网格单元包括三角形多边形12，所述三角形多边形比例如矩形多边形的其它形状的多边形更容易处理。

虽然网格数据10的数量大，但是在根据本实施例的确定网格数据的方法中使用计算机基本上识别了网格数据10内的噪点区。因此，对计算机操作者的任何负荷较小，并且操作者发现易于掌握如何操作计算机，以便执行根据本实施例的确定网格数据的方法。

根据本发明的确定网格数据的方法不局限于上述细节，而是在不背离本发明的范围的情况下可以对所述方法进行各种改变和修改。

以下参照图11-24说明根据本发明的实施例的校正模型数据的方法。

在图11中所示的步骤S101中，设计将要获得的成形品，并且生成成形品模型的数据。

在步骤S102中，根据成形品模型的数据在CAD系统上生成模具模型的数据。

在步骤S103中，根据模具模型数据生成用于控制NC(数控)机床的NC(数控)数据。

在步骤S104中，根据NC数据由数控机床生产模具。

在步骤S105中，使用生产的模具压制作为试验品的成形品。

在步骤S106中，观察并分析试验品和模具的压制表面，并且手动校正模具。具体地，观察并分析试验品的起皱、裂缝和尺寸误差，同时观察和分析模具的压制表面状态。根据试验品和模具的总体评估校正模具。步骤S105、S106可以重复多次。

在步骤S107中，通过诸如三维数字转换器或类似仪器的测量仪器对已校正的模具的形状进行三维测量，从而产生由点群组成的三维测量数据。测量仪器可以是接触型或非接触型。

在步骤S108中，使用计算机通过预定方法将三维测量数据的点群设定为多个多边形。这种多边形表示模具的已经被测量的表面形状。多边形中的每一个都由三角形平面表示。

在步骤S109中，执行噪点识别处理，用于识别并剔除三维测量模具数据中的噪点位置。根据上述确定方法执行噪点识别处理。

在噪点识别过程中，如图12中所示，从测量数据表面(第二表面)110去除噪点区112、114。在去除区内不存在数据。

计算机将已经被转换成多边形的三维测量数据与模具模型数据进行相互比较，并使基于三维测量模具数据的、由多边形表示的测量数据表面(第二表面)110邻近于由模具模型数据表示的模型表面(第一表面)116。例如，可以使测量数据表面整体充分地靠近模型表面，使得测量数据表面与模型表面之间的平均距离变成基本上最小。当测量数据表面和模型表面彼此靠近时，没有对模具进行校正的表面区域(即，除了图12中所示的范围W₀之外的区域)基本上互相面对面接触。

如图13中所示，测量数据表面110包括多边形122的集合，所述多边形具有由多个测量点118表示的顶点。因为测量数据表面110通过测量实际的第一模具而生成，因此，测量数据表面110由于由测量仪器导致的小加工痕迹和测量误差而具有略粗糙的表面。

模型表面116还包括多个多边形122。在图13中以及在与图13相对应的其它随后的附图中，测量数据表面110和模型表面116被示意性地显示为线。

在步骤S110中，在多个校正点处判定测量数据表面与模型表面之间的距离。具体地，可以在整个测量数据表面和模型表面上完全确定所述测量数据表面与所述模型表面之间的距离d₀(见图12)。

在步骤S111中，在多个参考位置处判定测量数据表面与模型表面之间的差，并且此后，截除将被校正的范围。具体地，判定测量数据表面与模型表面之间的距离d₀，并且识别将被校正的范围。将被校正的范围表示与模具将被校正的区域相对应的范围W₀。计算机自动识别将被校正的范围W₀。随后的堆叠和变形处理仅限于范围W₀。因此，即使模具模型数据表示用于加工具有宽区域的工件(例如，汽车车身)的模具，也可以快速地处理模具模型数据。

距离d₀的阈值可以在从0.01mm-0.5mm的范围内，并且更优选地在从0.05mm-0.2mm的范围内。例如，可以将阈值设定到0.1mm，以尽可能小地减少范围W₀，并且保持最终获得的数据的精度。可以将范围W₀设定到具有一定宽度间距的值，以提供用于连接到周围区域的区域。

在步骤S112中，执行堆叠和变形处理。随后说明堆叠和变形处理。

在步骤S113中，对已经通过噪点识别处理被去除的噪点位置(图12中所示的噪点区112、114)执行补充处理。随后说明补充处理。

在步骤S114中，使模具模型变形，以根据从已经在步骤S107中获得的模具的三维测量数据的测量点到模具模型的距离的绝对值(即，误差数据)生成已校正的模具模型。因为根据误差数据修改模具模型数据，因此生成模具模型数据，所述模具模型数据取代原始数据的相邻性信息和曲线。因此，即使具有一些遗漏的测量点，也可根据在这种遗漏测量点周围的形状容易地恢复和修复模具模型数据。

如此生成的修改的模具模型反映关于模具形状的大量信息，所述模具在步骤S106中根据实际已经至少一次生产的试验品被校正。因此，大大减小了校正用于生产重复模具的模具模型所需的工时。换句话说，根据修改的模具模型生成NC数据，并且根据NC数据由NC机床生产的重复模具反映在步骤S106中被校正的模具的形状。因此，如此生成的重复模具基本上不需要校正。因此，可以由重复模具制造高精度物品。

以下参照图14中所示的流程图说明步骤S112中的堆叠和变形处理。堆叠和变形处理被称为此是因为三层中的中间表面相对于原始测量数据表面110被堆叠和修改。

在图14中所示的步骤S151中，在模型表面116上设定用于堆叠和变形处理的参考点。在所述的实施例中，如图13中所示，多边形122的顶点124用作参考点。

在步骤S152中，从模型表面116上的各个顶点124将线126相应地确立为测量数据表面110的法向矢量。具体地，确立作为法向矢量的线126，使得线126与模型表面116的相邻段之间的角度δ彼此相等。

因为顶点124被定义为三个或更多个多边形122的顶点，因此，可以将作为法向矢量的线126设定为使得线126与相邻多边形122之间的角度尽可能地彼此相等。

对于更高的精度，可以由模型表面116的相邻段的加权平均值确定作为法向矢量的线126。

具体地，如图16中所示，相对于参考点128a提取单布尔节点128b和双布尔节点128c。单布尔节点限定通过单根线连接到点128a的点，并且在图16中被表示为黑点。双布尔节点限定通过两条线或更少的线连接到点128a的点，并且在图16中被表示为白点。在图16中，具有八个单布尔节点128b和十一个双布尔节点128c。因此，共总具有19个单布尔节点和双布尔节点。

数字j(j＝1-19)被分配给单布尔节点和双布尔节点，从而使相对应的点矢量134可被识别为点n_j。确定从点128a到相应点n_j的直线距离d_j。

根据以下公式(1)根据距离d_j对单布尔节点和双布尔节点的矢量n_j加权，以确定作为加权平均值的点表征矢量n′_j：

$n^{\′}=\frac{\underset{j=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{n}_j\·f\left(d_j\left(n_j\right)\right)}{m}\·\·\·\left(1\right)$

其中m是表示单布尔节点和双布尔节点的总数的参数，即，在图16中m＝19，而f是具有如图17中所示的作为自变量的距离d_j的加权函数。如果距离d_j的绝对值等于或小于阈值d_MAX，则函数f由以下函数g定义。如果距离d_j的绝对值超过阈值d_MAX，则函数f为零。函数g是表示在范围0≤g≤1内的大致正态分布的函数，使得当|d_j|＝d_MAX时，g＝0，而当d_j＝0时，g＝1。在图17中，距离d_j的正负范围分别表示正在被处理的表面的正面和背面。

在根据公式(1)确定的点表征矢量n′中，排除等于或大于三布尔节点的点的那些矢量和与其距离d_j太大的点相对应的那些矢量。根据距离d_j对单布尔节点和双布尔节点中的那些矢量进行加权和求平均值。因此，在较小距离上的矢量具有更大的影响，从而提供表征适当周边形状的点表征矢量n′。

在步骤S153中，确定线126与测量数据表面110之间的第一交点138，并且确定从顶点124到第一交点138的距离。

在步骤S154中，例如，顶点124与第一交点138之间的线126中的每一个都被分成相等的四段。在线126中的每一个上确定最靠近顶点124的第一分割点140。除非另外说明，否则第一分割点140是当在测量点118与第一交点138之间以1∶3比率分割线126时生成的点。线126中的每一个可以被分成至少一段。即，可以以100％的比率分割线126中的每一个。

在步骤S155中，虽然基于原始测量点118使多边形保持连接，但是如图18中所示，在相应的线126上的相应第一分割点140上建立其它多边形，从而提供由所述其它多边形表示的第一层表面(移动和校正表面)142。换句话说。顶点124沿着相应的线126移动到第一分割点140，从而提供移动和校正表面，所述第一分割点位于以与第一交点138的给定比率被分隔的位置处。

在步骤S151-S155中，测量数据表面110和模型表面116都没有必要进行平滑处理，而是可以被处理为多边形表面。因此，在步骤S151-S155中，可以快速地处理测量数据表面110和模型表面116。

在步骤S152中，如图18中所示，线144被确定为从相应的第一分割点140到测量数据表面110的加权平均线。步骤S152类似于步骤S151，并且相当于将作为移动和校正表面获得的第一层表面142更新到原始模型表面116中。

在步骤S157中，类似于步骤S152，确定线144与模型表面116之间的第二交点146，并且确定从第一分割点140到第二交点146的距离。

在步骤S158中，第一分割点140与第二交点146之间的线144中的每一个都被分成相等的三段，并且在线144中的每一个上确定最靠近第一分割点140的第二分割点148。除非另有说明，否则第二分割点148是当在第一分割点140与第二交点146之间以1∶2的比率分割线144时生成的点。

在步骤S159中，虽然基于原始测量点118使多边形保持连接，但是在已经在相应线144上获得的第二分割点148上确立其它多边形，从而提供由所述其它多边形表示的第二层表面149。

此后，在图15中所示的步骤S160中，从第二分割点148建立多边形的法向矢量，并且在步骤S161中确定第三交点。第二分割点148与第三交点之间的线被分成相等的两段，并且在步骤S162中确定第三分割点。然后，在步骤S163中，在第三分割点上建立多边形，从而提供第三层表面156(见图20)。

此外，在步骤S164中，从第三分割点建立多边形的法向矢量，并且在步骤S165中，将对应点150(见图19)确定为法向矢量与测量数据表面110之间的交点。然后，在步骤S166中，在对应点150上建立多边形，从而提供上层表面158。

图19和图20图示了至此说明的过程。如可以从图19和图20中看到，原始模型表面116通过四个阶段投影到测量数据表面110上。根据堆叠和变形处理，原始模型表面116没有立刻沿着用作原始法线的线126投影到测量数据表面110上，而是原始模型表面116通过以给定比率建立的移动和校正表面逐渐投影到测量数据表面110上。因此，即使一些线126在测量数据表面110和模型表面116的、曲率半径较大的区域内相互交叉，也可保持原始模型表面116上的多边形122之间的位置关系，并且将所述位置关系投影到测量数据表面110上。

如果不执行堆叠和变形处理，则如图21中所示，在测量数据表面110或模型表面116的、曲率半径较小的区域内，通过从测量点118到测量数据表面110建立的直线152在模型表面116上提供的对应点154与测量点118之间的关系可能变得扭曲，从而不能建立精确的校正模具模型。根据本实施例，堆叠和变形处理没有这种缺陷，并且在测量数据表面110上建立对应点150，同时基本上保持所述对应点与测量数据表面110上的测量点118的位置关系。因此，对应点150和测量点118被相互适当地相关联。

在步骤S167中，如图22中所示，优化最终形成的上层表面158，以满足预定精度条件，例如，减少基于给定值MT的公差tr。可以通过对于不满足精度条件的位置设定适当的平滑假曲面159、根据假曲面159重新计算适当间距、然后重新构造网格来执行优化处理。由重新构造的网格表示的表面可以重新投影到测量数据上。如此已经被优化和保证精度的数据可以用作用于加工模具的CAM数据。

在图13、18和19中，测量数据表面110仅仅设置在模型表面116的一侧。然而，测量数据表面110还可以设置在模型表面116的另一侧，或者可以与模型表面116部分地交叉。在上述堆叠和变形处理中，设置三层中的中间表面。然而，也可以设置两个或四个或更多个这种中间表面。可以将在堆叠和变形处理期间用作用于将被确定的分割点的基准的分割比率设定到任何期望的值。例如，可以始终将中点(1∶1)设定为分割点。

以下说明图11中所示的步骤S109中的噪点识别处理。基本上，噪点识别处理包括以下步骤：从网格数据、参考节点和与参考节点相邻的所有相邻节点进行识别，且不同大小的网格单元置于所述相邻节点之间；相对于所有相邻节点确定平均表面；确定平均表面与参考节点之间的距离；以及如果所述距离小于预定阈值，则判定参考节点为正常节点，或者如果所述距离等于或大于预定阈值，则判定参考节点为噪点节点。

以下简单说明已经在以上进行详细说明的用于确定网格数据的方法的基本概念。

如图3中所示，垂直线24具有长度MT(以下称为“阈值MT”)，所述长度计算如下：

x＝r×sin(θ/2)

z＝r×sinθ

t＝x×tan(θ/4)

MT＝t×4×cos²(θ/4)0＜cos(θ/4)≤1

上述公式被修改为以下公式：

0＜MT≤t×4

因此，阈值MT被定义为小于或等于形状公差t的四倍。

通过测量第一模具初始获得网格数据10。因此，理论上，形状公差t将不会过大。然而，网格数据10可能包括形状公差t过大的区域。在这种区域内，参考节点14a可以被判定为由模具内的孔隙、划痕、梯级或螺纹孔产生的噪点。

根据上述原理识别网格数据10的噪点区。因为网格数据10没有包括表面的数据，而是包括由节点14组成的一组数据，因此，难以直接确定用于识别噪点区的形状公差t。然而，期望的是根据基于形状公差的阈值(即，垂直线24的阈值MT)来识别噪点区。此外，根据阈值MT，在参考节点14周围存在的多个多边形12可以一起用于检查噪点区。图3示出了形状公差t与阈值MT之间的关系。虽然阈值MT是固定值，但是垂直线24的长度d是可变的。

如果将噪点识别过程应用到三维环境，则因为在参考节点14a周围存在多个(三个或更多个)相邻节点14b，因此，如图6中所示，可以根据最小二乘法基于所有识别的相邻节点14b确定平均表面30。最小二乘法可以适当地确定平均表面30，并且还可以容易地执行后续处理。平均表面30对应于图3中所示的参考线18。参考节点14a可以不包括在用于确定平均表面30的最小二乘法中。参考节点14a可以存在于平均表面30的上方、平均表面30的下方、或者在平均表面30上。虽然平均表面30基本上是平面，但是基于设计条件，平均表面30也可以近似于曲面。

以下参照图23说明步骤S113中的补充处理。

噪点已经被去除的去除区160没有表示测量数据表面110的数据。因此，模型表面116中的相对应的充填区162被识别，并且移动充填区162并将所述填充区复制到去除区160上。在移动充填区162以使所述充填区的周边边缘与去除区160的周边边缘相匹配的范围内，充填区162可以移动或旋转。在一定条件下，可以不移动充填区162，而是可以仅将所述充填区复制到去除区160上。

因此，可以通过被复制到去除区上的相应充填区162的模型表面116简单地补充去除区160。

如上所述，利用根据本发明的实施例的校正模型数据的方法，测量数据表面110和模型表面116中的任一个在投影过程(步骤S151-S166)期间没有受到任何特殊平滑处理。因此，可以简单并且有效地校正模型表面116，以与测量数据表面110相匹配。根据发明人执行的试验结果，当将所述方法应用到具有预定尺寸的模具时，与根据日本公开专利出版物第2008-176441号中所公开的程序的、校正表面同时使所述表面平滑的方法相比较，根据本实施例的校正模型数据的方法具有减少大约1/6的处理时间，同时保持了传统的精度水平。

如此校正的模型数据还可以用于执行FEM分析。

以下说明将本发明应用到用于车辆的外部设计的阶段的过程。

为了进行车辆的外部设计，可以在任一设计阶段中制备模型数据，并且可以由设计者对基于模型数据生成的泥塑模型进行校正。在这种情况下，校正的泥塑模型可以反映在模型数据中。

在图24中所示的步骤S201中，设计者在计算机上在假定的空间内生成车辆的外部设计。在进行几次检查之后，确定第一阶段中的外部设计。如此确定的外部设计被记录为模型数据。现代的计算机具有高处理能力，并且可以容易和快速地实现这种三维设计。

如此生成的模型数据具有相当复杂的设计。然而，仅可以在显示监视器上看到或通过打印输出看到计算机上生成的设计。因为需要对模型数据进行三维分析，因此，模型数据被如下处理：

在步骤S202中，根据模型数据制造泥塑模型(实际模型)。

在步骤S203中，根据泥塑模型的外部设计的三维分析观察和校正泥塑模型。泥塑模型由设计者或由其它工人手动校正。步骤S202、S203可以重复执行多次。开始可以制造小的泥塑模型，而之后可以制造实物尺寸泥塑模型。

在步骤S204中，使用测量仪器对校正的泥塑模型进行三维测量，以生成由点群组成的三维测量数据。除了要测量实际模型而不是测量模具之外，步骤204与上述步骤S7基本上相同。

随后的步骤S205-S210与已经在上面说明的步骤S108-S112(见11)相同。因此，如图3和图6中所示执行步骤S206中的噪点识别处理，而如图14和图15中所示执行步骤S210中的堆叠和变形处理。

如此获得的数据可以用作用于生产如图11中所示的模具的模具模型数据。出于一定的原因，所述数据还可以用于再次复制泥塑模型，或者可以用于指导FEM分析。

校正模型数据的上述方法不局限于应用到汽车车身，而且可以应用到较小的产品。

根据本发明的校正模型数据的方法不局限于上述细节，而是在不背离本发明的范围的情况下可以对所述方法进行各种改变和修改。

Claims (19)

1.一种校正模型数据的方法，包括步骤：

校正根据参考模型数据制造的模具，并且利用测量仪器测量已校正的所述模具以提供三维测量模具数据；和

使所述三维测量模具数据和所述模型数据彼此接近，并且使用计算机将由所述模型数据表示的第一表面(116)投影到由所述三维测量模具数据表示的第二表面(110)上；

投影所述第一表面的所述步骤包括：

第一步骤：相对于设定在所述第一表面上的多个参考点(124)确定包括周边区域的法线(126)或平均法线(144)；

第二步骤：确定所述法线(126)或所述平均法线(144)与所述第二表面(110)之间的交点(138)；和

第三步骤：沿着所述法线(126)或所述平均法线(144)将所述参考点(124)移动到至所述交点(138)预定比率的位置，从而提供移动和校正表面(142)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述移动和校正表面(142)被更新为所述第一表面(116)，并且所述第一步骤、所述第二步骤和所述第三步骤被重复多次。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述参考点(124)表示组成所述第一表面(116)的多边形(122)的顶点，而所述平均法线矢量(144)表示由在多边形(122)的顶点处的法线的加权平均生成的矢量，所述多边形包括所述参考点(124)，并且在所述参考点(124)周围的预定范围内延伸。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括步骤：

在投影所述第一表面的所述步骤之后，执行优化步骤，以生成基于假曲面(159)的网格，以便使最终生成的所述移动和校正表面与预定的精度条件相匹配。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，仅在所述第一表面的、与所述模具被校正的区域相对应的范围内执行投影所述第一表面(116)的步骤。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，在使所述三维测量模具数据和所述模型数据彼此邻近之后，根据所述第一表面与所述第二表面之间的距离限定所述第一表面的、与所述模具被校正的区域相对应的所述范围。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第一表面与所述第二表面之间的距离的阈值在0.05mm-0.2mm的范围内，所述阈值限定所述第一表面的、与所述模具被校正的区域相对应的所述范围。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括步骤：

识别所述三维测量模具数据内的噪点区(112，114)，并且使用计算机从所述三维测量模具数据去除识别的所述噪点区(112，114)；和

将所述第一表面的、与从所述三维测量模具数据去除的所述噪点区相对应的区域复制到所述三维测量模具数据的、去除所述噪点区的部分上。

9.一种校正模型数据的方法，包括步骤：

校正根据参考模型数据制造的实际模型，并且利用测量仪器测量已校正的所述实际模型，以提供三维测量实际模型数据；和

使所述三维测量实际模型数据和所述模型数据彼此接近，并且使用计算机将由所述模型数据表示的第一表面(116)投影到由所述三维测量实际模型数据表示的第二表面(110)上；

投影所述第一表面的所述步骤包括：

第一步骤：相对于设定在所述第一表面上的多个参考点(124)确定包括周边区域的法线(126)或平均法线(144)；

第二步骤：确定所述法线(126)或所述平均法线(144)与所述第二表面(110)之间的交点(138)；和

第三步骤：沿着所述法线(126)或所述平均法线(144)将所述参考点(124)移动到至所述交点(138)预定比率的位置，从而提供移动和校正表面(142)。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述移动和校正表面(142)被更新为所述第一表面(116)，并且所述第一步骤、所述第二步骤和所述第三步骤被重复多次。

11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述参考点(124)表示组成所述第一表面(116)的多边形(122)的顶点，而所述平均法线矢量(144)表示由在多边形(122)的顶点处的法线的加权平均生成的矢量，所述多边形包括所述参考点(124)，并且在所述参考点(124)周围的预定范围内延伸。

12.根据权利要求9所述的方法，还包括步骤：

在投影所述第一表面的所述步骤之后，执行优化步骤，以生成基于假曲面(159)的网格，以便使最终生成的所述移动和校正表面与预定的精度条件相匹配。

13.根据权利要求9所述的方法，其中，仅在所述第一表面的、与所述实际模型被校正的区域相对应的范围内执行投影所述第一表面(116)的步骤。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，在使所述三维测量实际模型数据和所述模型数据彼此邻近之后，根据所述第一表面与所述第二表面之间的距离限定所述第一表面的、与所述实际模型被校正的区域相对应的所述范围。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述第一表面与所述第二表面之间的距离的阈值在0.05mm-0.2mm的范围内，所述阈值限定所述第一表面的、与所述实际模型被校正的区域相对应的所述范围。

16.根据权利要求9所述的方法，还包括步骤：

识别所述三维测量实际模型数据内的噪点区(112，114)，并且使用计算机从所述三维测量实际模型数据去除识别的所述噪点区(112，114)；和

将所述第一表面的、与从所述三维测量实际模型数据去除的所述噪点区相对应的区域复制到所述三维测量实际模型数据的、去除所述噪点区的部分上。

17.一种确定网格数据(10)的方法，所述方法通过利用测量仪器测量工件的表面形状以生成由多个网格单元(12)组成的网格数据(10)，并且此后使用计算机识别所述网格数据(10)内的噪点区来确定所述网格数据(10)，所述方法包括步骤：

第一步骤：在所述网格数据内识别预定的参考节点(14a)和与所述参考节点(14a)相邻的所有相邻节点(14b)，且所述网格单元(12)的边设置于所述相邻节点之间；

第二步骤：相对于所述所有相邻节点(14b)确定平均表面(30)；

第三步骤：确定所述平均表面(30)与所述参考节点(14a)之间的距离；和

第四步骤：如果所述距离小于预定阈值，则判定所述参考节点(14a)为正常节点，而如果所述距离等于或大于所述预定阈值，则判定所述参考节点(14a)为噪点节点(32)。

18.根据权利要求17所述的方法，其中，根据最小二乘法基于所述所有相邻节点(14b)确定所述平均表面(30)。

19.据权利要求17所述的方法，还包括步骤：

在所述第四步骤之后，将所述噪点节点(32)周围的所有网格单元(12)识别为噪点单元(34)。

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