机械制造行业的快速发展,提高了对产品快速创新设计的要求,其中反向工程技术,不仅可以缩短产品开发、研制、调研的周期,还能节省生产成本。对具有自由曲面或复杂内腔结构的零件或模具进行质量检查和数据测量是反向工程领域的常见问题,而逐层铣削成像法是解决上述问题的主要方法,然而,由于逐层铣削成像装置的价格昂贵、体积庞大,其应用范围受到了极大限制。因此,设计出结构简单、轻便快捷的数据采集装置,并实现较高精度的三维模型重建既是反向工程一项难点,也是本文的研究目的。本文首先将成像设备固定在普通HAAS机床上,通过机床与图像采集设备的协调工作,从而实现方便、准确、快速的断层图像采集;然后对图像进行去噪、边缘检测、相机标定及三维重建处理,最终得到被测物体的CAD三维模型。基于以上思路,本文的具体研究内容如下:(1)数据采集平台及方案的设计首先对被测件进行预处理工作,包括铝合金被测件的设计加工、尺寸及精度的测量,双酚A型环氧树脂对被测件的填充包裹;然后设计试验方案并搭建试验台,对被测件进行铣削及图像采集工作。试验共采集270层2700张的断层图像,供后续研究使用。(2)图像处理方法及相机标定方法的研究首先针对采集所得断层图像的特点,重点研究了图像处理方法中的边缘检测方法、轮廓跟踪算法及相机标定方法。然后,通过比较利用不同方法获取的断层图像边缘定位精度,选择LOG边缘检测方法与MATLAB相机标定工具箱对断层图像进行处理。由于相机标定的精度直接影响模型重建精度,本文针对MATLAB标定工具箱,从理论、仿真、试验三个方面研究相机标定精度的影响因素,并确定适合本文成像设备的最佳标定图像数量及棋盘标定板规格。最后为进一步提高断层图像的边缘检测的精度,研究了基于空间矩的亚像素定位算法,使得边缘检测精度提高了近40%。(3)模型三维重建及精度评价根据被测件的点云数据特点,选择基于轮廓线的重建方法对三维模型进行重建。首先使用IMAGEWARE软件逐层拟合被测件的点云数据,然后利用UG软件的宏功能对拟合曲线进行拉伸,最终重建出被测件的三维模型。完成被测件的三维重建后,利用UG布尔运算求出重建误差,通过对重建误差的分析与研究,分别从图像采集、成像设备、图像处理三方面提出了提高重建精度的方法。