[发明专利]基于CAD与实测数据共融模型的虚拟装配系统及方法

权利要求书

1.一种基于CAD与实测数据共融模型的虚拟装配系统，其特征在于：包括装配体理论集成信息树模型M₁和装配体本质化点云模型M₂，将装配体理论集成信息树模型M₁和装配体本质化点云模型M₂通过实例化整合到同一空间域后，进一步共融集成，得到装配要素信息共融模型M₀；

所述装配体理论集成信息树模型M₁为：理想CAD模型中的零部件级信息集、装配级信息集，以及相应零部件的理想装配关系信息集，三者集成的集成信息树模型，由产品制造信息PMI框架描述；所述装配体理论集成信息树模型M₁中的理想装配关系，包括装配要素间的几何属性装配关系以及非几何属性装配关系；几何属性装配关系包括零部件间的孔轴配合、点重合、线对齐；非几何属性装配关系包括公差带过盈/间隙要求、齿轮啮合程度；零部件级信息集为各部分的几何信息；装配级信息集包括重合、平行、同轴；

所述装配体本质化点云模型M₂为：对三维测量获取的产品点云数据，采用点云数据处理技术后得到的本质化点云模型，其中，采用的点云数据处理技术包括精简、过滤、特征抽取；

所述共融集成的方法，包括“共融映射”和“匹配优化”两步操作；

所述“共融映射”的具体过程为：将拓扑关系缺失的实物本质化点云数据，向装配体理论集成信息树模型M₁进行映射；映射前，根据装配特征关键程度，先对产品进行特征分割，并给子特征分配权重，依据权重大小决定子特征进行映射的优先级；

所述“匹配优化”的具体过程为：优化的目标定为“最小化特征点集合的匹配误差函数”，特征点集合为装配体本质化点云模型M₂的子特征中的权重高于设定阈值的特征集合，所述特征集合被优先保证匹配精确度；并且采用深度学习模型为全局匹配优化提供指导，以降低计算成本。

2.一种基于CAD与实测数据共融模型的虚拟装配方法，其特征在于，采用如权利要求1所述的基于CAD与实测数据共融模型的虚拟装配系统，步骤为：

步骤1：CAD模型的零部件/装配体结构分解，构建装配体理论集成信息树模型M₁，形成以PMI框架描述的理想装配体的集成信息树模型；

步骤2：通过三维扫描实物，获取实物模型点云数据，通过装配体本质化点云模型M₂，生成产品的本质化点云模型；

步骤3：将离散的本质化点云数据，向理想装配关系集合信息树模型进行共融映射操作；映射前根据装配特征的关键程度，对产品进行特征分割和子特征权重分配，依据特征权重大小决定映射的优先级，通过此形成共融映射模型；

步骤4：对步骤3中得到的装配要素的共融映射模型，进行优化配准，优化的目标定为“特征点集合的匹配误差函数值最小化”，采用深度学习改进规避，学习特征点集合中一部分点的虚实映射关系，为全局匹配优化提供指导；

步骤5：利用产品的装配要素信息共融模型M₀，在虚拟环境中可视化CAD数据与实测数据的自定义偏差；在模拟预装配时，依据偏差信息进行仿真补偿与容差分配操作，获得可应用于实际装配过程的指导信息。