JP2009058985A - Method and program for correcting point group data and approximation curve generation program - Google Patents

Method and program for correcting point group data and approximation curve generation program Download PDF

Info

Publication number
JP2009058985A
JP2009058985A JP2007223002A JP2007223002A JP2009058985A JP 2009058985 A JP2009058985 A JP 2009058985A JP 2007223002 A JP2007223002 A JP 2007223002A JP 2007223002 A JP2007223002 A JP 2007223002A JP 2009058985 A JP2009058985 A JP 2009058985A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
range
correction
point cloud
cloud data
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2007223002A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP4928387B2 (en
Inventor
Katsuya Hioki
克也 日置
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Okuma Corp
Original Assignee
Okuma Corp
Okuma Machinery Works Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Okuma Corp, Okuma Machinery Works Ltd filed Critical Okuma Corp
Priority to JP2007223002A priority Critical patent/JP4928387B2/en
Publication of JP2009058985A publication Critical patent/JP2009058985A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4928387B2 publication Critical patent/JP4928387B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Numerical Control (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To generate a smooth curve which extremely approximates to a target curve shape by eliminating fluctuation or an inverted section in a moving direction from continuous line groups in which a target curve shape is approximately expressed by using a numerical control device. <P>SOLUTION: Whether point group data input from a CAD/CAM device are included in a projecting area or recessed area of a line group is determined in irregular area determination processing S21. The projecting area between the recessed area or the recessed area between the projecting area is retrieved, and the point group data included in the retrieved area are corrected so as to approximate the line group in the area to the target curve shape in point group data correction processing S22. In an approximating curve generation processing S23, the corrected point group data and the point group data out of the correction area are integrated, and a smooth approximating curve approximate to the target curve shape is created from the point group data. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、目標曲線形状を連続する微小線分群で近似的に表し、この微小線分群から求めた点群データの一部を数値制御装置により補正して、微小線分群を目標曲線形状に近似させる方法とプログラムに関する。   In the present invention, the target curve shape is approximately represented by a continuous line segment group, and a part of the point cloud data obtained from the minute line segment group is corrected by a numerical controller to approximate the minute line segment group to the target curve shape. It relates to a method and a program.

従来、ＣＡＤ／ＣＡＭ装置等を使用してＮＣ（数値制御）プログラムを作成し、ＮＣプログラムを数値制御装置に入力し、ＮＣプログラム中の移動指令データにより外部装置、例えば工作機械の複数の駆動軸を制御し、工具等を曲線経路に沿って移動し、金型等の曲面を加工する技術が知られている。   Conventionally, an NC (numerical control) program is created using a CAD / CAM device, the NC program is input to the numerical control device, and a plurality of drive shafts of an external device, for example, a machine tool, according to movement command data in the NC program. There is known a technique for controlling a curve, moving a tool or the like along a curved path, and processing a curved surface of a mold or the like.

また、加工面の精度や品質を高め、さらに加工時間を短縮するなどの目的で、目標曲線形状を連続する微小線分群で近似的に表し、その微小線分群から求めた点群データの一部を補正して、目標曲線形状に近似する滑らかな曲線を生成し、この近似曲線を用いて曲線補間を行う数値制御装置も知られている。   In addition, for the purpose of improving the accuracy and quality of the machined surface and shortening the machining time, the target curve shape is approximately represented by continuous minute line segments, and a part of the point cloud data obtained from the minute line segments There is also known a numerical control apparatus that corrects the above, generates a smooth curve that approximates the target curve shape, and performs curve interpolation using the approximate curve.

例えば、特許文献１には、隣り合う点データ間を結ぶ線分ベクトルの差分ベクトルの２乗和が最小となるような補正量を求め、この補正量で点群データを修正して、曲線補間を行う数値制御装置が記載されている。   For example, in Patent Document 1, a correction amount that minimizes the sum of squares of the difference vectors of line segment vectors connecting adjacent point data is obtained, and the point cloud data is corrected with this correction amount to perform curve interpolation. A numerical control device for performing is described.

特許文献２には、数値制御装置において、連続する複数の点群データを評価範囲とし、まず、評価範囲内の点群データを用いて近似的な曲線を求め、次いで、その近似曲線と評価範囲内の各点データとの差を修正量として算出し、この修正量で点群データを修正する方法が記載されている。   In Patent Document 2, in a numerical control apparatus, a plurality of continuous point cloud data is used as an evaluation range, and an approximate curve is first obtained using the point cloud data within the evaluation range, and then the approximate curve and the evaluation range are obtained. A method of calculating a difference from each point data as a correction amount and correcting the point cloud data with the correction amount is described.

また、特許文献２には、隣り合う点群データの間に追加の点データを内挿し、内挿した点データを含む連続する複数の点群データを評価範囲として近似的な曲線を作成し、この近似曲線と評価範囲内の点データとの差を修正量として点群データを修正し、修正後の点群データにより最終的な近似曲線を生成する方法も記載されている。   Patent Document 2 interpolates additional point data between adjacent point cloud data, creates an approximate curve using a plurality of continuous point cloud data including the interpolated point data as an evaluation range, A method is also described in which point cloud data is corrected using the difference between the approximate curve and point data within the evaluation range as a correction amount, and a final approximate curve is generated from the corrected point cloud data.

特開平１０−２４０３２８号公報JP-A-10-240328 特開２００４−７８５１６号公報JP 2004-78516 A

ところで、工具経路のように元々曲線である目標形状を連続する微小線分群で近似的に表す場合、通常、点群データをＣＡＤ／ＣＡＭ装置等による近似演算処理過程を通して生成している。   By the way, when a target shape that is originally a curve, such as a tool path, is approximately represented by a continuous group of minute segments, normally, point cloud data is generated through an approximate calculation process using a CAD / CAM device or the like.

例えば、図８、図９に示すように、まず、ＣＡＤ等の装置を用いて目標とする加工曲面形状（Ｋｊ）を作成する。次に、ＣＡＭ等の装置内で、加工曲面形状（Ｋｊ）を使用工具の半径分外に膨らませ、オフセット形状（Ｋｏ）を作成する。このオフセット形状（Ｋｏ）は予め指定された許容誤差範囲内で微小な平面を組み合わせた多面体（Ｋｐ）として近似的に表現される。   For example, as shown in FIGS. 8 and 9, first, a target curved surface shape (Kj) is created using an apparatus such as CAD. Next, the machining curved surface shape (Kj) is expanded outside the radius of the tool used in an apparatus such as a CAM to create an offset shape (Ko). This offset shape (Ko) is approximately expressed as a polyhedron (Kp) in which minute planes are combined within a pre-specified tolerance range.

続いて、ＣＡＭ等の装置内で、工具の移動経路に合わせて多面体（Ｋｐ）の断面線を数値制御装置に応じた指令形態になるように多数の微小線分（Ｌ）に分割し、各微小線分（Ｌ）の端点位置座標を定義するための点群データ（Ｐｉなど）を求める。 Subsequently, in a device such as a CAM, the cross-sectional line of the polyhedron (Kp) is divided into a number of minute line segments (L) so as to be in a command form corresponding to the numerical control device in accordance with the movement path of the tool. Point group data (P i etc.) for defining the end point position coordinates of the minute line segment (L) is obtained.

しかし、この種の近似演算処理過程によって作成された点群データは、例えば、図９に示す点データ（Ｐｉ-２、Ｐｉ-1、Ｐｉ+2）のように、工具半径分外に膨らました理想的なオフセット形状（Ｋｏ）からずれた点データを含む場合がある。また、点群データを数値制御装置に応じた最小指令単位（桁数）以内に丸める必要があると、点群データの一部がオフセット形状（Ｋｏ）からさらにずれてしまうこともある。 However, the point cloud data created by this kind of approximate calculation process is, for example, the point radius (P i-2 , P i-1 , P i + 2 ) shown in FIG. In some cases, point data deviating from an ideal offset shape (Ko) swelled to a point is included. In addition, if it is necessary to round the point cloud data within the minimum command unit (number of digits) according to the numerical control device, a part of the point cloud data may further deviate from the offset shape (Ko).

このため、実際の点群データは、場所によってオフセット形状（Ｋｏ）からのずれ量が変化し、微小線分群に揺らぎを生じさせる場合がある。特に、曲率半径が大きく緩やかな加工曲面形状（Ｋｊ）を目標として近似させる場合には、図９に示す点データ（Ｐｉ-1）のように、一部の点データが微小線分の凹凸形状をオフセット形状（Ｋｏ）に対し反転させてしまうこともある。 For this reason, the actual point cloud data may change the amount of deviation from the offset shape (Ko) depending on the location, and may cause fluctuations in the minute line segment group. In particular, when approximating the curved surface shape (Kj) with a large curvature radius and a target as a target, some of the point data is uneven as shown in the point data (P i-1 ) shown in FIG. The shape may be reversed with respect to the offset shape (Ko).

よって、すべての点群データ（Ｐｉ）がオフセット形状（Ｋｏ）の近傍に存在しているとして処理する従来の方法によると、生成した近似曲線に揺らぎや移動方向の反転部分が含まれる可能性がある。従って、この種の点群データがＮＣプログラム中の移動指令データに含まれていると、実加工に際し、加工面上にうねりや加工痕などを与えるという問題点がある。 Therefore, according to the conventional method in which all the point cloud data (P i ) is processed in the vicinity of the offset shape (Ko), the generated approximate curve may include fluctuations and reversed portions of the moving direction. There is. Therefore, when this kind of point cloud data is included in the movement command data in the NC program, there is a problem that waviness or machining traces are given on the machining surface during actual machining.

また、許容誤差や点群データの生成間隔を小さく指定することで、点群データの位置精度や密度を上げようとすればするほど、点群データの間隔に比べ、その間で近似すべき形状の変化量が少なくなるうえ、最小指令単位（桁数）以内への丸めの影響も大きくなるため、微小線分群に揺らぎや移動方向の反転部分がさらに生じやすくなり、加工精度に深刻な影響を与えるという問題点もある。   Also, by specifying a smaller tolerance and point cloud data generation interval, the more accurate the point cloud data is, the higher the position accuracy and density of the point cloud data. The amount of change is reduced and the effect of rounding to the minimum command unit (number of digits) is also increased. Therefore, fluctuations and reversal of the moving direction are more likely to occur in the minute line segment group, which seriously affects machining accuracy. There is also a problem.

本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、数値制御装置を用い、微小線分群から揺らぎや移動方向の反転部分をなくすことができる点群データ補正方法およびプログラム、並びに、その微小線分群を用いて目標曲線形状に極めて近似した滑らかな曲線を生成できる近似曲線生成プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and a point cloud data correction method and program capable of eliminating fluctuations and reversal of the moving direction from a minute line segment group using a numerical controller, and Another object of the present invention is to provide an approximate curve generation program capable of generating a smooth curve that is very close to the target curve shape using the minute line segment group.

上記課題を解決するために、本発明は、目標曲線形状を連続する微小線分群で近似的に表し、微小線分群から求めた点群データの一部を数値制御装置により補正して、微小線分群を目標曲線形状に近似させる工程において、以下の点群データ補正方法、点群データ補正プログラムおよび近似曲線生成プログラムを提供する。   In order to solve the above-described problems, the present invention approximates a target curve shape by a continuous line segment group, corrects a part of point cloud data obtained from the micro line segment group by a numerical controller, and In the step of approximating the subgroup to the target curve shape, the following point cloud data correction method, point cloud data correction program, and approximate curve generation program are provided.

（１）点群データが微小線分群の凸形状範囲にあるか凹形状範囲にあるかを識別する手順と、凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲を補正範囲とし、この補正範囲に含まれる点群データを微小線分群が目標曲線形状に接近するように補正する手順とを備えたことを特徴とする点群データ補正方法。 (1) A procedure for identifying whether the point cloud data is in the convex shape range or the concave shape range of the minute line segment group, and the convex shape range sandwiched by the concave shape range or the concave shape range sandwiched by the convex shape range And a procedure of correcting the point group data included in the correction range so that the minute line segment group approaches the target curve shape.

（２）点群データが微小線分群の凸形状範囲にあるか凹形状範囲にあるかを識別する処理と、凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲を補正範囲とし、この補正範囲に含まれる点群データを微小線分群が目標曲線形状に接近するように補正する処理とを数値制御装置のコンピュータに実行させることを特徴とする点群データ補正プログラム。 (2) Processing for identifying whether the point cloud data is in the convex shape range or the concave shape range of the minute line segment group, and the convex shape range sandwiched by the concave shape range or the concave shape range sandwiched by the convex shape range And a processing for correcting the point group data included in the correction range so that the minute line segment group approaches the target curve shape. .

（３）点群データが微小線分群の凸形状範囲にあるか凹形状範囲にあるかを識別する処理と、凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲を補正範囲とし、この補正範囲に含まれる点群データを微小線分群が目標曲線形状に接近するように補正する処理と、補正後の点群データと補正範囲外の点群データとを総合して、目標曲線形状に近似する滑らかな近似曲線を生成する処理とを数値制御装置のコンピュータに実行させることを特徴とする近似曲線生成プログラム。 (3) Processing for identifying whether the point cloud data is in the convex shape range or the concave shape range of the minute line segment group, and the convex shape range sandwiched by the concave shape range or the concave shape range sandwiched by the convex shape range Is the correction range, and the point cloud data included in this correction range is corrected so that the minute line segment approaches the target curve shape, and the corrected point cloud data and point cloud data outside the correction range are combined. An approximate curve generation program that causes a computer of a numerical control device to execute a process of generating a smooth approximate curve that approximates a target curve shape.

（４）上記凹凸形状範囲を識別する手順または処理において、点群データ中の連続する三つの点データを選択し、一つ目と三つ目の点データを結ぶ線分に対し、二つ目の点データが目標曲線形状の中心側に位置するか中心とは反対側に位置するかを調べて、微小線分群の凹凸形状を評価することを特徴とする上記（１）の点群データ補正方法、上記（２）の点群データ補正プログラム、または上記（３）の近似曲線生成プログラム。 (4) In the procedure or processing for identifying the concavo-convex shape range, three consecutive point data in the point cloud data are selected, and the second line segment is connected to the line segment connecting the first and third point data. The point data correction according to the above (1), wherein the point data is determined whether the point data is located on the center side of the target curve shape or on the opposite side of the center, and the uneven shape of the minute line segment group is evaluated Method, point cloud data correction program of (2) above, or approximate curve generation program of (3) above.

（５）上記凹凸形状範囲を識別する手順または処理において、点群データ中の連続する三つの点データを選択し、一つ目から二つ目の点データに進む変位ベクトルに対し、二つ目から三つ目の点データに進む変位ベクトルが目標曲線形状の中心とは反対側に向いているか中心側に向いているかを調べて、微小線分群の凹凸形状を評価することを特徴とする上記（１）の点群データ補正方法、上記（２）の点群データ補正プログラム、または上記（３）の近似曲線生成プログラム。 (5) In the procedure or processing for identifying the concavo-convex shape range, three consecutive point data in the point cloud data are selected, and the second one for the displacement vector that advances from the first to the second point data. The displacement vector that advances from the first point data to the third point data is examined whether it is directed to the opposite side or the center side of the target curve shape, and the uneven shape of the minute line segment group is evaluated. The point cloud data correction method according to (1), the point cloud data correction program according to (2) above, or the approximate curve generation program according to (3) above.

（６）上記凹凸形状範囲を識別する手順または処理において、点群データ中の連続する三つの点データを通る円または球を求め、二つ目の点データを基点とする円または球の中心方向ベクトルが目標曲線形状の中心とは反対側に向いているか中心側に向いているかを調べて、微小線分群の凹凸形状を評価することを特徴とする上記（１）の点群データ補正方法、上記（２）の点群データ補正プログラム、または上記（３）の近似曲線生成プログラム。 (6) In the procedure or processing for identifying the concavo-convex shape range, a circle or sphere that passes through three consecutive point data in the point cloud data is obtained, and the center direction of the circle or sphere with the second point data as a base point The point cloud data correction method according to (1) above, wherein whether the vector is directed to the opposite side of the center of the target curve shape or the center side is examined and the uneven shape of the minute line segment group is evaluated, The point cloud data correction program of (2) or the approximate curve generation program of (3).

（７）上記点群データを補正する手順または処理において、補正範囲の始端および終端に位置する二つの点データを結ぶ補正用直線を求め、補正範囲に含まれる点群データのうち、補正用直線に対するずれ量が予め定めた基準値以下となる点データを削除または補正用直線上に移動することを特徴とする上記（１）〜（６）の何れか一つの点群データ補正方法、点群データ補正プログラム、または近似曲線生成プログラム。 (7) In the procedure or processing for correcting the point group data, a correction straight line connecting two point data located at the start and end of the correction range is obtained, and the correction straight line out of the point group data included in the correction range is obtained. Point data whose deviation from the reference value is equal to or less than a predetermined reference value is deleted or moved onto a straight line for correction, the point cloud data correction method according to any one of the above (1) to (6), the point cloud Data correction program or approximate curve generation program.

（８）上記点群データを補正する手順または処理において、補正範囲の始端、終端および該補正範囲の前後に隣接する範囲に位置する任意の一点以上を含む三つ以上の点データまたはそれらの近傍を通る補正用曲線を求め、補正範囲に含まれる点群データのうち、補正用曲線に対するずれ量が予め定めた基準値以下となる点データを削除または補正用曲線上に移動することを特徴とする上記（１）〜（６）の何れか一つの点群データ補正方法、点群データ補正プログラム、または近似曲線生成プログラム。 (8) In the procedure or processing for correcting the point cloud data, three or more point data including the start and end of the correction range and any one or more points located in the adjacent range before and after the correction range, or the vicinity thereof A correction curve passing through is obtained, and among point cloud data included in the correction range, point data whose deviation from the correction curve is equal to or less than a predetermined reference value is deleted or moved onto the correction curve. The point cloud data correction method, point cloud data correction program, or approximate curve generation program according to any one of (1) to (6) above.

本発明に係る点群データ補正方法、点群データ補正プログラム、近似曲線生成プログラムは、それぞれ、微小線分群の凹凸形状をチェックし、前後の凹凸形状と異なる形状範囲に含まれる点群データを補正するので、ＣＡＤ／ＣＡＭ装置等による近似演算処理過程で生じた誤差による微小線分群の揺らぎや移動方向の反転部分を解消することができる。   The point cloud data correction method, the point cloud data correction program, and the approximate curve generation program according to the present invention each check the uneven shape of the minute line segment group and correct the point cloud data included in a shape range different from the preceding and following uneven shapes. Therefore, it is possible to eliminate the fluctuation of the minute line segment group and the reversal portion of the moving direction due to the error generated in the approximate calculation processing process by the CAD / CAM device or the like.

従って、数値制御装置が目標曲線形状に極めて近似した滑らかな曲線補間を行うことができ、加工面にうねりや加工痕などを生じさせることなく、金型等の曲面を高精度で高品質に加工することができる。また、工作機械等の駆動軸に不必要な加減速を与えるおそれもなくなり、加工時間を短縮することが可能である。   Therefore, the numerical control device can perform smooth curve interpolation that is very close to the target curve shape, and can process curved surfaces such as molds with high precision and high quality without causing waviness or machining marks on the machining surface. can do. Further, there is no risk of unnecessary acceleration / deceleration on the drive shaft of a machine tool or the like, and the machining time can be shortened.

以下、本発明に係る実施形態を図面に基づいて説明する。図１〜図７は本発明の方法またはプログラムを具体化した幾つかの実施例を示し、図８〜図１１は各実施例における点群データの補正内容を補足的に例示し、図１２は本発明の方法またはプログラムを実施する数値制御装置の構成を例示する。   Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings. FIGS. 1 to 7 show some embodiments embodying the method or program of the present invention, FIGS. 8 to 11 supplementarily illustrate correction contents of point cloud data in each embodiment, and FIG. The structure of the numerical control apparatus which implements the method or program of this invention is illustrated.

図１は点群データ補正方法の実施例１を示す。この実施例１では、数値制御装置１（図１２参照）で使用されるＮＣプログラム中の移動指令データを作成するにあたり、ＣＡＤ／ＣＡＭ装置等により目標曲線形状であるオフセット形状（Ｋｏ）を連続する微小線分群で近似的に表し（図８、図９参照）、その微小線分群から求めた点群データの一部を数値制御装置１にて補正し、微小線分群をオフセット形状（Ｋｏ）に近似させるという方法が採用されている。   FIG. 1 shows a first embodiment of a point cloud data correction method. In the first embodiment, when creating the movement command data in the NC program used in the numerical control device 1 (see FIG. 12), the offset shape (Ko), which is the target curve shape, is continued by a CAD / CAM device or the like. It is expressed approximately by a minute line segment group (see FIGS. 8 and 9), and a part of the point cloud data obtained from the minute line segment group is corrected by the numerical controller 1, and the minute line segment group is converted into an offset shape (Ko). The method of approximating is adopted.

点群データの一部を補正するにあたり、数値制御装置１のコンピュータ（ＣＰＵ）２は、図１のフローチャートに示す点群データ補正プログラム１０を開始する。この補正プログラム１０は、凹凸範囲識別処理Ｓ１１と点群データ補正処理Ｓ１２とから構成されている。   In correcting a part of the point cloud data, the computer (CPU) 2 of the numerical controller 1 starts the point cloud data correction program 10 shown in the flowchart of FIG. The correction program 10 includes an uneven area identification process S11 and a point cloud data correction process S12.

凹凸範囲識別処理Ｓ１１では、ＣＡＤ／ＣＡＭ装置から入力した点群データが、微小線分群の凸形状範囲に含まれているか、凹形状範囲に含まれているかを識別する。例えば、図９に示す点群データの各点データ（Ｐｉ−４〜Ｐｉ＋４）を順次調べ、点データ（Ｐｉ−１）が凹形状範囲に含まれ、その他の点データが凸形状範囲に含まれていると判断する。より具体的な識別処理については、実施例３〜５に従って後述する。 In the concavo-convex range identifying process S11, it is identified whether the point cloud data input from the CAD / CAM device is included in the convex shape range or the concave shape range of the minute line segment group. For example, each point data (P i−4 to P i + 4 ) of the point group data shown in FIG. 9 is sequentially checked, the point data (P i−1 ) is included in the concave shape range, and the other point data is included in the convex shape range. Is determined to be included. More specific identification processing will be described later according to Examples 3 to 5.

点群データ補正処理Ｓ１２では、識別結果を参照し、凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲、または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲を検索する。そして、検索した範囲を補正範囲とし、この補正範囲に含まれる点群データを該当する範囲の微小線分群がオフセット形状（Ｋｏ）に接近するように補正する。   In the point cloud data correction processing S12, the identification result is referred to, and the convex shape range sandwiched between the concave shape ranges or the concave shape range sandwiched between the convex shape ranges is searched. Then, the searched range is set as a correction range, and the point cloud data included in the correction range is corrected so that the minute line segment group in the corresponding range approaches the offset shape (Ko).

例えば、図９において、凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲に含まれる点データ（Ｐｉ−１）をオフセット形状（Ｋｏ）側へ移動し、新たな点データ（Ｐ’ｉ−１）として登録する。あるいは、この点データ（Ｐｉ−１）を削除し、点データ（Ｐｉ−２）と点データ（Ｐｉ）を結ぶ線分として、オフセット形状（Ｋｏ）に接近させる。より具体的な補正処理については、実施例６，７に従って後述する。 For example, in FIG. 9, the point data (P i-1 ) included in the concave shape range sandwiched between the convex shape ranges is moved to the offset shape (Ko) side, and is used as new point data (P ′ i-1 ). sign up. Alternatively, the point data (P i-1 ) is deleted, and is approximated to the offset shape (Ko) as a line segment connecting the point data (P i-2 ) and the point data (P i ). More specific correction processing will be described later according to the sixth and seventh embodiments.

これにより、ＣＡＤ／ＣＡＭ装置で点群データを算出し保存する際に生じた誤差による微小線分群の揺らぎや移動方向の反転部分を解消することが可能となる。従って、工作機械における金型等の曲面加工に際し、その加工面からうねりや加工痕などをなくすことができる。   As a result, it is possible to eliminate the fluctuation of the minute line segment group and the reversal part of the moving direction due to the error generated when the point cloud data is calculated and stored by the CAD / CAM device. Therefore, when processing a curved surface of a mold or the like in a machine tool, it is possible to eliminate waviness and processing traces from the processed surface.

図２は点群データ補正方法の実施例２を示す。この実施例では、実施例１と同様の方法で点群データの一部を補正したのちに、補正後の点群データを用いて目標曲線形状に近似した滑らかな曲線を生成する。この近似曲線を生成するにあたり、数値制御装置１のコンピュータ２は図２のフローチャートに示す近似曲線生成プログラム２０を開始する。このプログラム２０は、凹凸範囲識別処理Ｓ２１と点群データ補正処理Ｓ２２と近似曲線生成処理Ｓ２３とから構成されている。   FIG. 2 shows a second embodiment of the point cloud data correction method. In this embodiment, after correcting a part of the point cloud data by the same method as in the first embodiment, a smooth curve approximating the target curve shape is generated using the corrected point cloud data. In generating the approximate curve, the computer 2 of the numerical controller 1 starts an approximate curve generation program 20 shown in the flowchart of FIG. The program 20 includes an uneven area identification process S21, a point group data correction process S22, and an approximate curve generation process S23.

凹凸範囲識別処理Ｓ２１では、実施例１と同様、ＣＡＤ／ＣＡＭ装置から入力した点群データが、微小線分群の凸形状範囲に含まれているか、凹形状範囲に含まれているかを識別する。点群データ補正処理Ｓ２２では、実施例１と同様、凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲、または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲を検索し、検索した補正範囲に含まれる点群データを該当範囲の微小線分群が目標曲線形状に接近するように補正する。   In the concave / convex range identification process S21, as in the first embodiment, it is identified whether the point cloud data input from the CAD / CAM device is included in the convex shape range or the concave shape range of the minute line segment group. In the point cloud data correction process S22, as in the first embodiment, the convex shape range sandwiched between the concave shape ranges or the concave shape range sandwiched between the convex shape ranges is searched, and the point cloud data included in the searched correction range Is corrected so that the minute line segment group in the corresponding range approaches the target curve shape.

近似曲線生成処理Ｓ２３では、補正後の点群データと補正範囲外の点群データとを総合し、これらの点群データまたはそれらの近傍を通る目標曲線形状に極めて近似した滑らかな近似曲線を生成する。なお、点群データから近似曲線を生成する方法としては、従来と同様の方法、例えば、スプライン曲線補間方法や最小二乗法近似方法などを採用することができる。   In the approximate curve generation process S23, the corrected point cloud data and the point cloud data outside the correction range are combined to generate a smooth approximate curve that is very close to the target curve shape passing through these point cloud data or their vicinity. To do. As a method for generating an approximate curve from point group data, a method similar to the conventional method, for example, a spline curve interpolation method or a least square method approximation method can be employed.

図３は点群データ補正方法の実施例３を示す。この実施例は、実施例１および実施例２において、凹凸範囲識別処理Ｓ１１，Ｓ２１の具体的な処理を例示する。点群データ補正方法自体の処理フローは実施例１，２と同じである（図１、図２参照）。   FIG. 3 shows a third embodiment of the point cloud data correction method. This embodiment exemplifies specific processing of the unevenness range identification processing S11 and S21 in the first and second embodiments. The processing flow of the point cloud data correction method itself is the same as in the first and second embodiments (see FIGS. 1 and 2).

図３に示すフローチャートにおいて、凹凸範囲識別処理Ｓ３１が開始されると、まず、最初の点群データを評価するための範囲（始端／終端）および凹凸形状（例えば平坦）の初期値を設定する（Ｓ３１０）。そして、最初の評価データとして、点群データ中から連続する三つの点データ、例えば、図９の点データ（Ｐｊ），（Ｐｊ＋１），（Ｐｊ＋２）（ただしｊ＝ｉ-4）を選択する（Ｓ３１１）。 In the flowchart shown in FIG. 3, when the concave / convex range identification process S31 is started, first, a range (start / end) for evaluating the first point cloud data and an initial value of the concave / convex shape (for example, flat) are set ( S310). Then, as the first evaluation data, three consecutive point data from the point cloud data, for example, the point data (P j ), (P j + 1 ), (P j + 2 ) (where j = i−4) in FIG. 9 are used. Select (S311).

次に、選択した三つの点データのうち、一つ目の点データ（Ｐｊ）と三つ目の点データ（Ｐｊ＋２）とを結ぶ線分（Ｌｊ）に対し、二つ目の点データ（Ｐｊ＋１）が加工曲面形状（Ｋｊ）側に位置しているか、それとは反対の工具側に位置しているか、あるいは線分（Ｌｊ）上に位置しているかを調べて、微小線分群の凹凸形状（凹、凸、平坦）を評価する（Ｓ３１２）。 Next, among the selected three point data, the second point data for the line segment (Lj) connecting the first point data (P j ) and the third point data (P j + 2 ). It is checked whether (P j + 1 ) is located on the machining curved surface shape (Kj) side, the opposite tool side, or on the line segment (Lj). The uneven shape (concave, convex, flat) is evaluated (S312).

続いて、今回評価した凹凸形状が直前範囲（または初期範囲）の凹凸形状に対し反転しているかどうかを判断する（Ｓ３１３）。凹凸形状が同じかまたはどちらかが平坦である場合は、直前範囲の終端を点データ（Ｐｊ＋１）に移して拡大するとともに、この範囲の凹凸形状を今回の評価結果に従って更新する（Ｓ３１４）。 Subsequently, it is determined whether or not the concavo-convex shape evaluated this time is reversed with respect to the concavo-convex shape in the immediately preceding range (or initial range) (S313). If the concavo-convex shape is the same or one of them is flat, the end of the immediately preceding range is moved to point data (P j + 1 ) and enlarged, and the concavo-convex shape in this range is updated according to the current evaluation result (S314).

一方、凹凸形状が凹から凸へまたは凸から凹へ反転した場合には、直前範囲と区別し、今回評価した範囲の始端／終端の点データに加え、その範囲の凹形状または凸形状を登録する（Ｓ３１５）。その後、未評価の点群データの有無を確認し（Ｓ３１６）、未評価データがあれば、評価済みの三つの点データを一つずつシフトし（Ｓ３１７）、次の点データを処理する（Ｓ３１２〜Ｓ３１６）。未評価データがなければ、すべての点群データに凹凸形状範囲を関連付けた識別データを登録し（Ｓ３１８）、この凹凸範囲識別処理Ｓ３１を終了する。   On the other hand, if the concavo-convex shape is inverted from concave to convex or from convex to concave, it is distinguished from the previous range, and in addition to the point data of the start / end of the range evaluated this time, the concave or convex shape of the range is registered (S315). Thereafter, the presence / absence of unevaluated point cloud data is confirmed (S316). If there is unevaluated data, the three evaluated point data are shifted one by one (S317), and the next point data is processed (S312). ~ S316). If there is no unevaluated data, identification data in which the uneven shape range is associated with all the point cloud data is registered (S318), and the uneven range identification process S31 is terminated.

図４は点群データ補正方法の実施例４を示す。この実施例では、実施例１，２の凹凸範囲識別処理Ｓ１１，Ｓ２１において、実施例３とは異なる処理により凹凸形状範囲を識別している。   FIG. 4 shows a fourth embodiment of the point cloud data correction method. In this embodiment, the uneven shape range is identified by a process different from that of the third embodiment in the uneven area identifying processes S11 and S21 of the first and second embodiments.

図４に示すフローチャートにおいて、凹凸範囲識別処理Ｓ４１が開始されると、まず、最初の点群データを評価するための初期値を設定する（Ｓ４１０）。次に、点群データ中から最初の三つの点データ（Ｐｊ），（Ｐｊ＋１），（Ｐｊ＋２）を選択し、同時に、一つ目の点データ（Ｐｊ）から二つ目の点データ（Ｐｊ＋１）に進む変位ベクトル（Ｈｊ：図示略）を求める（Ｓ４１１）。 In the flowchart shown in FIG. 4, when the unevenness area identifying process S41 is started, first, initial values for evaluating the first point cloud data are set (S410). Next, the first three point data (P j ), (P j + 1 ), and (P j + 2 ) are selected from the point cloud data, and at the same time, the second point is selected from the first point data (P j ). A displacement vector (H j : not shown) going to data (P j + 1 ) is obtained (S411).

続いて、二つ目の点データ（Ｐｊ＋１）から三つ目の点データ（Ｐｊ＋２）に進む変位ベクトル（Ｈｊ＋１）を求め、先の変位ベクトル（Ｈｊ）に対し、後の変位ベクトル（Ｈｊ＋１）が加工曲面形状（Ｋｊ）側に向いているか、それとは反対の工具側に向いているか、あるいは同じ方向に向いているかを調べ、微小線分群の凹凸形状（凹、凸、平坦）を評価する（Ｓ４１２）。 Subsequently, a displacement vector (H j + 1 ) that advances from the second point data (P j + 1 ) to the third point data (P j + 2 ) is obtained, and the subsequent displacement vector is compared with the previous displacement vector (H j ). It is checked whether (H j + 1 ) is directed to the machining curved surface shape (Kj) side, the opposite tool side, or the same direction, and the concavo-convex shape (concave, convex, flat) of the minute line segment group is examined. ) Is evaluated (S412).

その後、実施例３と同様に、凹凸形状の反転をチェックし（Ｓ４１３）、反転していない場合に、直前範囲を拡大してその凹凸形状を更新し（Ｓ４１４）、反転した場合は、直前範囲と区別して今回評価した範囲とその凹凸形状を登録する（Ｓ４１５）。そして、未評価の点群データの有無を確認し（Ｓ４１６）、未評価データがあれば、評価済み点データと変位ベクトルとを一つずつシフトし（Ｓ４１７）、すべての点群データを評価した後に、識別データを登録する（Ｓ４１８）。   Thereafter, as in Example 3, the inversion of the uneven shape is checked (S413). When the inversion is not reversed, the immediately preceding range is enlarged and the uneven shape is updated (S414). And the range evaluated this time and its uneven shape are registered (S415). Then, the presence or absence of unevaluated point cloud data is confirmed (S416). If there is unevaluated data, the evaluated point data and the displacement vector are shifted one by one (S417), and all the point cloud data are evaluated. Later, identification data is registered (S418).

図５は点群データ補正方法の実施例５を示す。この実施例では、実施例１，２の凹凸範囲識別処理Ｓ１１，Ｓ２１において、実施例３，４とは異なる処理により凹凸形状範囲を識別している。   FIG. 5 shows a fifth embodiment of the point cloud data correction method. In this embodiment, the uneven shape range is identified by processing different from that of Embodiments 3 and 4 in the unevenness range identification processing S11 and S21 of Embodiments 1 and 2.

図５に示すフローチャートにおいて、凹凸範囲識別処理Ｓ５１が開始されると、まず、最初の点群データを評価するための初期値を設定する（Ｓ５１０）。次に、点群データ中から最初の三つの点データ（Ｐｊ），（Ｐｊ＋１），（Ｐｊ＋２）を選択する（Ｓ５１１）。 In the flowchart shown in FIG. 5, when the unevenness area identifying process S51 is started, first, initial values for evaluating the first point cloud data are set (S510). Next, the first three point data (P j ), (P j + 1 ), and (P j + 2 ) are selected from the point group data (S511).

続いて、選択した三つの点データを通る円または球（図９の図示例ではオフセット形状Ｋｏと略一致）を求め、二つ目の点データ（Ｐｊ＋１）を基点とする円または球の中心方向ベクトル（ＣＶ：図示略）が加工曲面形状（Ｋｊ）側に向いているか、それとは反対の工具側に向いているか、あるいは、三つの点データが同一直線上にあって中心方向ベクトル（ＣＶ）が求められていないかを調べ、微小線分群の凹凸形状（凹、凸、平坦）を評価する（Ｓ５１２）。 Subsequently, a circle or sphere that passes through the selected three point data (substantially coincides with the offset shape Ko in the illustrated example of FIG. 9) is obtained, and the center of the circle or sphere having the second point data (P j + 1 ) as a base point The direction vector (C V : not shown) is directed to the machining curved surface shape (Kj) side or the opposite tool side, or the three point data are on the same straight line and the center direction vector ( Whether C V ) is obtained is examined, and the uneven shape (concave, convex, flat) of the minute line segment group is evaluated (S512).

その後、実施例３と同様に、凹凸形状の反転をチェックし（Ｓ５１３）、反転していない場合に、直前範囲を拡大して凹凸形状を更新し（Ｓ５１４）、反転した場合は、直前範囲と区別して今回評価した範囲とその凹凸形状を登録する（Ｓ５１５）。そして、未評価の点群データの有無を確認し（Ｓ５１６）、未評価データがあれば、評価済み点データを一つずつシフトし（Ｓ５１７）、すべての点群データを評価した後に、識別データを登録する（Ｓ５１８）。   Thereafter, as in Example 3, the inversion of the uneven shape is checked (S513). If the inversion is not reversed, the immediately preceding range is enlarged to update the uneven shape (S514). The range evaluated this time and its uneven shape are registered (S515). Then, the presence / absence of unevaluated point cloud data is confirmed (S516). If there is unevaluated data, the evaluated point data is shifted one by one (S517), and after all the point cloud data is evaluated, the identification data Is registered (S518).

図６、図１０は点群データ補正方法の実施例６を示す。この実施例は、実施例１および実施例２において、点群データ補正処理Ｓ１２，Ｓ２２の具体的な処理を例示する。点群データ補正方法自体の処理フローは実施例１，２と同じである（図１、図２参照）。   6 and 10 show a sixth embodiment of the point cloud data correction method. This embodiment exemplifies specific processing of the point cloud data correction processing S12 and S22 in the first and second embodiments. The processing flow of the point cloud data correction method itself is the same as in the first and second embodiments (see FIGS. 1 and 2).

図６に示すフローチャートにおいて、点群データ補正処理Ｓ６２が開始されると、まず、凹凸範囲識別処理Ｓ１１，Ｓ２１（詳しくは、図３のＳ３１、図４のＳ４１、図５のＳ５１）で求めた識別データから、点群データの並び順に凹凸凹または凸凹凸の連続する三つの形状範囲を検索する（Ｓ６２０）。   In the flowchart shown in FIG. 6, when the point cloud data correction process S <b> 62 is started, first, the unevenness range identification processes S <b> 11 and S <b> 21 (specifically, S <b> 31 in FIG. 3, S <b> 41 in FIG. 4, S <b> 51 in FIG. 5) are obtained. From the identification data, search is made for three shape ranges in which the concave and convex portions or the convex and concave portions are continuous in the order of the point cloud data (S620).

次いで、凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲、例えば、図１０に示す二つ目の凹形状範囲を補正範囲として設定する（Ｓ６２１）。次に、補正範囲の始端に位置する点データ（Ｐｋ）と、補正範囲の終端に位置する点データ（Ｐｋ＋ｍ）とを結ぶ補正用直線（Ｌｋ）を生成する（Ｓ６２２）。 Next, the convex shape range sandwiched between the concave shape ranges or the concave shape range sandwiched between the convex shape ranges, for example, the second concave shape range shown in FIG. 10 is set as the correction range (S621). Next, a straight line for correction (Lk) connecting the point data (P k ) located at the start end of the correction range and the point data (P k + m ) located at the end of the correction range is generated (S622).

続いて、生成した補正用直線（Ｌｋ）に対する点データ（Ｐｊ）のずれ量（εｊ）を並び順に算出し（Ｓ６２３）、算出したずれ量（εｊ）を予め定めた基準値（εｒ）と比較する（Ｓ６２４）。そして、ずれ量（εｊ）≦基準値（εｒ）である場合に、該当部位の微小線分群がオフセット形状（Ｋｏ）に接近するように、その点データ（Ｐｊ）を補正用直線（Ｌｋ）上に移動し、補正後の点データ（Ｐ’ｊ）を登録する（Ｓ６２５）。なお、その点データ（Ｐｊ）を削除することで、微小線分群をオフセット形状（Ｋｏ）に接近させることも可能である。 Subsequently, a deviation amount (ε j ) of the point data (P j ) with respect to the generated correction straight line (Lk) is calculated in order (S623), and the calculated deviation amount (ε j ) is set to a predetermined reference value (ε r )) (S624). Then, when the deviation amount (ε j ) ≦ reference value (ε r ), the point data (P j ) is corrected to the straight line for correction (P j ) so that the minute line segment group of the corresponding part approaches the offset shape (Ko). Lk) and the corrected point data (P ′ j ) is registered (S625). It should be noted that by deleting the point data (P j ), the minute line segment group can be brought closer to the offset shape (Ko).

一方、ずれ量（εｊ）＞基準値（εｒ）である場合は、この点データ（Ｐｊ）を補正せず、次に、補正範囲内に未処理の点データがあるかどうかを判断する（Ｓ６２６）。未処理データがあれば、次の点データにシフトし（Ｓ６２７）、残りの点データを順次処理する（Ｓ６２３〜Ｓ６２６）。 On the other hand, if the deviation amount (ε j )> reference value (ε r ), this point data (P j ) is not corrected, and then it is determined whether there is unprocessed point data within the correction range. (S626). If there is unprocessed data, the next point data is shifted (S627), and the remaining point data is sequentially processed (S623 to S626).

一つの補正範囲の処理が終了すると、続いて、別の補正範囲があるかどうかを判断し（Ｓ６２８）、あれば次の補正範囲にシフト（Ｓ６２９）、同様の処理（Ｓ６２２〜Ｓ６２８）を繰り返した後に、一連の点群データ補正処理Ｓ６２を終了する。こうすれば、ＣＡＤ／ＣＡＭ装置の近似演算処理過程で生じた誤差による微小線分群の揺らぎや移動方向の反転部分をなくし、目標とするオフセット形状（Ｋｏ）に極めて近似した曲線を生成することができる。   When the processing of one correction range is completed, it is subsequently determined whether there is another correction range (S628). If there is a shift to the next correction range (S629), the same processing (S622 to S628) is repeated. After that, the series of point cloud data correction processing S62 ends. By doing so, it is possible to eliminate the fluctuation of the minute line segment group due to the error generated in the approximate calculation processing process of the CAD / CAM apparatus and the reversal part of the moving direction, and to generate a curve very close to the target offset shape (Ko). it can.

図７、図１１は点群データ補正方法の実施例７を示す。この実施例では、実施例１，２の点群データ補正処理Ｓ１２，Ｓ２２において、実施例６とは異なる処理により点群データを補正している。   7 and 11 show a seventh embodiment of the point cloud data correction method. In this embodiment, the point cloud data is corrected by a process different from that of the sixth embodiment in the point cloud data correction processes S12 and S22 of the first and second embodiments.

図７に示すフローチャートにおいて、点群データ補正処理Ｓ７２が開始されると、まず、実施例６と同様、識別データから凹凸凹または凸凹凸の連続する三つの形状範囲を検索する（Ｓ７２０）。次いで、凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲、例えば、図１１に示す二つ目の凹形状範囲を補正範囲として設定する（Ｓ７２１）。   In the flowchart shown in FIG. 7, when the point cloud data correction process S72 is started, first, as in the case of the sixth embodiment, three consecutive shape ranges having concave and convex portions or convex and concave portions are searched from the identification data (S720). Next, the convex shape range sandwiched between the concave shape ranges or the concave shape range sandwiched between the convex shape ranges, for example, the second concave shape range shown in FIG. 11 is set as the correction range (S721).

次に、実施例６とは異なり、補正範囲の始端に位置する点データ（Ｐｋ）、補正範囲の終端に位置する点データ（Ｐｋ＋ｍ）、および補正範囲の前後に隣接する範囲に位置する任意の一点以上を含む三つ以上の点データ、例えば、一つ目の凸形状範囲内の点データ（Ｐｋ−１）や三つ目の凸形状範囲内の点データ（Ｐｋ＋ｍ＋１）など、またはそれらの近傍を通る滑らかな補正用曲線（Ｃｋ）をスプライン曲線補間方法や最小二乗法近似方法などを用いて生成する（Ｓ７２２）。 Next, unlike the sixth embodiment, the point data (P k ) located at the start of the correction range, the point data (P k + m ) located at the end of the correction range, and the range adjacent to the front and rear of the correction range. Three or more point data including one or more arbitrary points, for example, point data (P k-1 ) in the first convex shape range, point data (P k + m + 1 ) in the third convex shape range, etc. Alternatively, a smooth correction curve (Ck) passing through the vicinity thereof is generated using a spline curve interpolation method, a least square method approximation method, or the like (S722).

続いて、補正用曲線（Ｃｋ）に対する点データ（Ｐｊ）のずれ量（εｊ）を算出し（Ｓ７２３）、ずれ量（εｊ）を基準値（εｒ）と比較する（Ｓ７２４）。ずれ量（εｊ）≦基準値（εｒ）である場合は、該当部位の微小線分群がオフセット形状（Ｋｏ）に接近するように、点データ（Ｐｊ）を補正用曲線（Ｃｋ）上に移動し、補正後の点データ（Ｐ’ｊ）を登録するか（Ｓ７２５）、あるいは、点データ（Ｐｊ）を削除する。ずれ量（εｊ）＞基準値（εｒ）である場合は、その点データ（Ｐｊ）を補正しない。 Subsequently, a deviation amount (ε j ) of the point data (P j ) with respect to the correction curve (Ck) is calculated (S723), and the deviation amount (ε j ) is compared with a reference value (ε r ) (S724). When the deviation amount (ε j ) ≦ reference value (ε r ), the point data (P j ) on the correction curve (Ck) is set so that the minute line segment group of the corresponding part approaches the offset shape (Ko). The corrected point data (P ′ j ) is registered (S725) or the point data (P j ) is deleted. When the deviation (ε j )> reference value (ε r ), the point data (P j ) is not corrected.

次に、未処理の点データの有無をチェックし（Ｓ７２６）、未処理データがあれば次の点データにシフトし（Ｓ７２７）、残りの点データを順次処理する（Ｓ７２３〜Ｓ７２６）。その後、別の補正範囲の有無をチェックし（Ｓ７２８）、あれば次の補正範囲にシフトし（Ｓ７２９）、すべての補正範囲を処理した後に、点群データ補正処理Ｓ７２を終了する。この補正処理Ｓ７２によっても、実施例６と同様、目標とするオフセット形状（Ｋｏ）に極めて近似した曲線を生成することができる。   Next, the presence or absence of unprocessed point data is checked (S726). If there is unprocessed data, the next point data is shifted (S727), and the remaining point data is sequentially processed (S723 to S726). Thereafter, the presence / absence of another correction range is checked (S728), and if there is a shift to the next correction range (S729), after processing all the correction ranges, the point cloud data correction processing S72 is terminated. Also by this correction process S72, a curve very close to the target offset shape (Ko) can be generated as in the sixth embodiment.

図１２に示す実施例８は、上記実施例１〜７の点群データ補正方法を実施する数値制御装置１の構成を例示する。この数値制御装置１は、コンピュータ（ＣＰＵ）２と入出力装置３と記憶装置４と制御インターフェース５とをバス６で接続して構成されている。コンピュータ２は、図１〜図７に示した各プログラムにおいて、凹凸範囲識別処理Ｓ１１，Ｓ２１，Ｓ３１，Ｓ４１，Ｓ５１、点群データ補正処理Ｓ１２，Ｓ２２，Ｓ６２，Ｓ７２および近似曲線生成処理Ｓ２３を実行する。   An eighth embodiment illustrated in FIG. 12 illustrates the configuration of the numerical control apparatus 1 that performs the point cloud data correction method of the first to seventh embodiments. The numerical control device 1 is configured by connecting a computer (CPU) 2, an input / output device 3, a storage device 4, and a control interface 5 via a bus 6. The computer 2 executes the concavo-convex range identification processing S11, S21, S31, S41, S51, the point group data correction processing S12, S22, S62, S72 and the approximate curve generation processing S23 in each program shown in FIGS. To do.

入出力装置３は、操作員からの入力を受け付けたり、数値制御装置１の処理結果を出力したりする。記憶装置４は、数値制御装置１の処理に必要な点群データ等の情報や前記プログラムなどを記憶する。そして、コンピュータ２がそのプログラムを記憶装置４から呼び出し、プログラムに記述された前記処理を実行し、補正した点群データや生成した近似曲線を用い、制御インターフェース５を介して工作機械等の外部装置７の複数の駆動軸を制御するように構成されている。   The input / output device 3 receives input from an operator or outputs the processing result of the numerical control device 1. The storage device 4 stores information such as point cloud data necessary for processing of the numerical control device 1 and the program. Then, the computer 2 calls the program from the storage device 4, executes the processing described in the program, uses the corrected point cloud data and the generated approximate curve, and uses an external device such as a machine tool via the control interface 5. 7 is configured to control a plurality of drive shafts.

本発明の実施例１の点群データ補正方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the point cloud data correction method of Example 1 of this invention. 本発明の実施例２の点群データ補正方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the point cloud data correction method of Example 2 of this invention. 本発明の実施例３の点群データ補正方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the point cloud data correction method of Example 3 of this invention. 本発明の実施例４の点群データ補正方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the point cloud data correction method of Example 4 of this invention. 本発明の実施例５の点群データ補正方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the point cloud data correction method of Example 5 of this invention. 本発明の実施例６の点群データ補正方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the point cloud data correction method of Example 6 of this invention. 本発明の実施例７の点群データ補正方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the point cloud data correction method of Example 7 of this invention. ＣＡＤ／ＣＡＭ装置等による点群データの生成方法を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the production | generation method of the point cloud data by a CAD / CAM apparatus etc. 実施例１〜５の補足説明図である。It is a supplementary explanatory drawing of Examples 1-5. 実施例６の補足説明図である。10 is a supplementary explanatory diagram of Example 6. FIG. 実施例７の補足説明図である。10 is a supplementary explanatory diagram of Embodiment 7. FIG. 本発明の実施例８を示す数値制御装置のブロック図である。It is a block diagram of the numerical control apparatus which shows Example 8 of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１ 数値制御装置
２ コンピュータ（ＣＰＵ）
４ 記憶装置
７ 外部装置
１０ 点群データ補正プログラム
２０ 近似曲線生成プログラム
Ｋｊ 加工曲面形状
Ｋｏ オフセット形状
Ｌｋ 補正用直線
Ｃｋ 補正用曲線
Ｓ１１，Ｓ２１，Ｓ３１，Ｓ４１，Ｓ５１ 凹凸範囲識別処理
Ｓ１２，Ｓ２２，Ｓ６２，Ｓ７２ 点群データ補正処理
Ｓ２３ 近似曲線生成処理
1 Numerical control device 2 Computer (CPU)
4 Storage Device 7 External Device 10 Point Cloud Data Correction Program 20 Approximate Curve Generation Program Kj Machining Curved Surface Shape Ko Offset Shape Lk Correction Straight Line Ck Correction Curve S11, S21, S31, S41, S51 Concavity and Concavity Range Identification Processing S12, S22, S62 , S72 Point cloud data correction processing S23 Approximate curve generation processing

Claims (5)

目標曲線形状を連続する微小線分群で近似的に表し、微小線分群から求めた点群データの一部を数値制御装置により補正して、微小線分群を目標曲線形状に近似させる方法において、
前記点群データが微小線分群の凸形状範囲にあるか凹形状範囲にあるかを識別する手順と、
前記凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲を補正範囲とし、該補正範囲に含まれる点群データを微小線分群が目標曲線形状に接近するように補正する手順とを
備えたことを特徴とする点群データ補正方法。 In a method of approximating a target curve shape with continuous minute line segments, correcting a part of the point cloud data obtained from the minute line segments with a numerical controller, and approximating the minute line segments to the target curve shape,
A procedure for identifying whether the point cloud data is in a convex shape range or a concave shape range of a minute line segment group; and
The convex shape range sandwiched by the concave shape range or the concave shape range sandwiched by the convex shape range is set as a correction range, and the point cloud data included in the correction range is corrected so that the minute line segment group approaches the target curve shape. And a point cloud data correction method. 目標曲線形状を連続する微小線分群で近似的に表し、微小線分群から求めた点群データの一部を数値制御装置により補正して、微小線分群を目標曲線形状に近似させる工程において、
前記点群データが微小線分群の凸形状範囲にあるか凹形状範囲にあるかを識別する処理と、
前記凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲を補正範囲とし、該補正範囲に含まれる点群データを微小線分群が目標曲線形状に接近するように補正する処理とを
前記数値制御装置のコンピュータに実行させることを特徴とする点群データ補正プログラム。 In the step of approximating the target curve shape with continuous minute line segments, correcting part of the point cloud data obtained from the minute line segments with a numerical controller, and approximating the minute line segments to the target curve shape,
Processing for identifying whether the point cloud data is in the convex shape range or the concave shape range of the minute line segment group; and
The convex shape range sandwiched by the concave shape range or the concave shape range sandwiched by the convex shape range is set as a correction range, and the point cloud data included in the correction range is corrected so that the minute line segment group approaches the target curve shape. A point cloud data correction program that causes a computer of the numerical control device to execute the processing to be performed. 目標曲線形状を連続する微小線分群で近似的に表し、微小線分群から求めた点群データの一部を数値制御装置により補正して、補正後の点群データを用いて目標曲線形状に近似した近似曲線を生成する工程において、
前記点群データが微小線分群の凸形状範囲にあるか凹形状範囲にあるかを識別する処理と、
前記凹形状範囲に挟まれた凸形状範囲または凸形状範囲に挟まれた凹形状範囲を補正範囲とし、該補正範囲に含まれる点群データを微小線分群が目標曲線形状に接近するように補正する処理と、
補正後の前記点群データと前記補正範囲外の点群データとを総合し、目標曲線形状に近似する滑らかな近似曲線を生成する処理とを
前記数値制御装置のコンピュータに実行させることを特徴とする近似曲線生成プログラム。 The target curve shape is approximated by a continuous line segment group, and a part of the point cloud data obtained from the minute line segment group is corrected by a numerical controller and approximated to the target curve shape using the corrected point cloud data In the process of generating the approximated curve,
Processing for identifying whether the point cloud data is in the convex shape range or the concave shape range of the minute line segment group; and
The convex shape range sandwiched by the concave shape range or the concave shape range sandwiched by the convex shape range is set as a correction range, and the point cloud data included in the correction range is corrected so that the minute line segment group approaches the target curve shape. Processing to
A feature of causing the computer of the numerical control device to execute a process of combining the point group data after correction and the point group data outside the correction range to generate a smooth approximate curve that approximates a target curve shape. Approximate curve generation program. 前記点群データを補正する手順または処理において、
前記補正範囲の始端および終端に位置する二つの点データを結ぶ補正用直線を求め、補正範囲に含まれる点群データのうち、補正用直線に対するずれ量が予め定めた基準値以下となる点データを削除または補正用直線上に移動する
ことを特徴とする請求項１記載の点群データ補正方法、請求項２記載の点群データ補正プログラム、または請求項３記載の近似曲線生成プログラム。 In the procedure or process for correcting the point cloud data,
A straight line for correction connecting two point data located at the start and end of the correction range is obtained, and point data whose deviation from the correction straight line is equal to or less than a predetermined reference value among the point group data included in the correction range The point cloud data correction method according to claim 1, the point cloud data correction program according to claim 2, or the approximate curve generation program according to claim 3. 前記点群データを補正する手順または処理において、
前記補正範囲の始端、終端および該補正範囲の前後に隣接する範囲に位置する任意の一点以上を含む三つ以上の点データまたはそれらの近傍を通る補正用曲線を求め、補正範囲に含まれる点群データのうち、補正用曲線に対するずれ量が予め定めた基準値以下となる点データを削除または補正用曲線上に移動する
ことを特徴とする請求項１記載の点群データ補正方法、請求項２記載の点群データ補正プログラム、または請求項３記載の近似曲線生成プログラム。 In the procedure or process for correcting the point cloud data,
Points that are included in the correction range by obtaining three or more point data including any one or more points located in the adjacent range before and after the correction range and at the front and back of the correction range, or a correction curve that passes through them. 2. The point group data correction method according to claim 1, wherein point data whose deviation from the correction curve is equal to or less than a predetermined reference value is deleted or moved onto the correction curve. The point cloud data correction program according to claim 2, or the approximate curve generation program according to claim 3.
JP2007223002A 2007-08-29 2007-08-29 Point cloud data correction method, correction program, and approximate curve generation program Expired - Fee Related JP4928387B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007223002A JP4928387B2 (en) 2007-08-29 2007-08-29 Point cloud data correction method, correction program, and approximate curve generation program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007223002A JP4928387B2 (en) 2007-08-29 2007-08-29 Point cloud data correction method, correction program, and approximate curve generation program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009058985A true JP2009058985A (en) 2009-03-19
JP4928387B2 JP4928387B2 (en) 2012-05-09

Family

ID=40554708

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007223002A Expired - Fee Related JP4928387B2 (en) 2007-08-29 2007-08-29 Point cloud data correction method, correction program, and approximate curve generation program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4928387B2 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014167684A (en) * 2013-02-28 2014-09-11 Mitsubishi Electric Corp Numerical control device
JP2015138549A (en) * 2014-01-21 2015-07-30 三菱電機株式会社 Method and system for generating trajectory
WO2020133049A1 (en) * 2018-12-27 2020-07-02 深圳配天智能技术研究院有限公司 Numerically controlled machining method, numerically controlled machine tool and computer storage medium

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01267705A (en) * 1988-04-19 1989-10-25 Toyoda Mach Works Ltd Numerical controller for working non-complete circular work piece
JPH0452805A (en) * 1990-06-15 1992-02-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd Method for generating working locus
JPH05146946A (en) * 1991-11-28 1993-06-15 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Tool path calculating device based on digitized data
JPH09198116A (en) * 1996-01-17 1997-07-31 Yaskawa Electric Corp Block data processing method for numerical controller
JPH10240328A (en) * 1997-02-21 1998-09-11 Mitsubishi Electric Corp Numerical controller
JP2003330512A (en) * 2002-05-17 2003-11-21 Okuma Corp Method for displaying tool locus of nc data
JP2008040702A (en) * 2006-08-04 2008-02-21 Okuma Corp Program and method of generating approximate curve from approximate point group data

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01267705A (en) * 1988-04-19 1989-10-25 Toyoda Mach Works Ltd Numerical controller for working non-complete circular work piece
JPH0452805A (en) * 1990-06-15 1992-02-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd Method for generating working locus
JPH05146946A (en) * 1991-11-28 1993-06-15 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Tool path calculating device based on digitized data
JPH09198116A (en) * 1996-01-17 1997-07-31 Yaskawa Electric Corp Block data processing method for numerical controller
JPH10240328A (en) * 1997-02-21 1998-09-11 Mitsubishi Electric Corp Numerical controller
JP2003330512A (en) * 2002-05-17 2003-11-21 Okuma Corp Method for displaying tool locus of nc data
JP2008040702A (en) * 2006-08-04 2008-02-21 Okuma Corp Program and method of generating approximate curve from approximate point group data

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014167684A (en) * 2013-02-28 2014-09-11 Mitsubishi Electric Corp Numerical control device
JP2015138549A (en) * 2014-01-21 2015-07-30 三菱電機株式会社 Method and system for generating trajectory
WO2020133049A1 (en) * 2018-12-27 2020-07-02 深圳配天智能技术研究院有限公司 Numerically controlled machining method, numerically controlled machine tool and computer storage medium
CN111684374A (en) * 2018-12-27 2020-09-18 深圳配天智能技术研究院有限公司 Numerical control machining method, numerical control machine tool, and computer storage medium
CN111684374B (en) * 2018-12-27 2022-05-31 深圳配天智能技术研究院有限公司 Numerical control machining method, numerical control machine tool, and computer storage medium

Also Published As

Publication number Publication date
JP4928387B2 (en) 2012-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5342665B2 (en) Lens shape processing method and lens shape processing apparatus for measuring along spiral measurement path
US7792603B2 (en) Program and method for generating approximate curve from approximate point group data
JP5615377B2 (en) Tool path generation method and generation apparatus
JP2017030067A (en) Control device-added machining apparatus with machining time measuring function and on-machine measuring function
JP6242539B1 (en) Numerical controller
JP2008272886A (en) Gripping candidate position selecting device, gripping candidate position selecting method, gripping passage forming device and gripping passage forming method
JP4928387B2 (en) Point cloud data correction method, correction program, and approximate curve generation program
JP6567073B2 (en) Tool path generation method
JP2019152936A (en) Machine tool machining simulation device
CN111618421A (en) Machine learning device, laser processing device, and laser processing system
JP6740483B1 (en) Numerical control device and numerical control method
CN111085902A (en) Workpiece polishing system for visual online detection and correction
JP2006227701A (en) Circular machining command creation device, method and program
RU2679860C1 (en) Method for processing easy-deformable products
JP2007168424A (en) Mold correction system, method, and program
WO2022149278A1 (en) Machining program correction device, numerical control device, machining program correction method, and machine learning device
JP6480896B2 (en) Numerical control apparatus and tool movement control method
JP6739690B1 (en) Controller, electric discharge machine, and machine learning device
JP2008186046A (en) Cutting path producing method, program, and apparatus
JP6000496B1 (en) Numerical controller
KR102294975B1 (en) Tool path generating apparatus and tool path generating method
JP2014222386A (en) Moving body arrangement determination method, measuring device, processing device, and program
CN114748101B (en) Ultrasonic scanning control method, system and computer readable storage medium
JP7299442B1 (en) Control device, three-dimensional position measurement system, and program
CN117606422A (en) Product profile measurement correction method and system based on mold features

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20100427

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20110131

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110215

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110415

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20111108

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20111222

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20120131

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20120210

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150217

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4928387

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees