Reverse engineering refers to the process that creates a physical part from acquiring the surface data of an existing part using a scanning device. In recent years, as the non-contact type scanning devices become more popular, the huge amount of point data can be obtained with high speed. The point data handling process, therefore, becomes more important since the scan data need to be refined for the efficiency of subsequent tasks such as mesh generation and surface fitting. As one of point handling functions, the cross-sectioning function is still frequently used for extracting the necessary data from the point cloud. The commercial reverse engineering software supports cross-sectioning functions, however, these are only for cross-sectioning the point cloud with the constant spacing and direction. In this paper, adaptive cross-sectioning point cloud which allow the changes of the spacing and directions of cross-sections according to the constant spacing and direction. In this paper, adaptive cross-sectioning algorithms which allow the changes of the spacing and directions of cross-sections according to the curvature difference of the point cloud data are proposed.
Many various products are manufactured which have sculptured surfaces recently. Constructing surface of these models is required technique called reverse engineering. In reverse engineering, a product which has sculptured surfaces is measured and we create surface model to acquire complete model data of object. Measured point data needs preprocess and sampling. Next a set of point data in a plane fit section curve. At last, surface is generated by fitting to section curves. Here we uses sweep surface. Sweep surface is compatible fitting CAD model to drawing. This paper discusses converting approximation of NURBS surface as a standard surface.
This paper describes a Multi-step Digitizing Method and Reverse Model generation algorithm for improvement of reverse engineering accuracy. Reverse engineering is the process of reproducing computational model by directly extracting geometric information on the physical objects. For the improvement of measuring data accuracy, we propose a multi-step digitizing method. First, measuring cloud-of-point by use of a laser scanning system. Second, gathering digitizing data by a scanning touch probe. Fine digitizing plan generated from coarse surface model directly from the cloud-of-point and it allows CMM more accurate scanning data. Finally in this paper we propose the algorithm of generating NURB surface from more accurate measuring points.
The design models of a new product in general are created using clay models or wooden mock-ups. The reverse engineering(RE) technology enables us to quickly create the CAD model of the new product by capturing the surface of the model using laser digitizers or coordinate measuring machines. Rapid prototyping (RP) is another technology that can reduce the product development time by fabricating the physical prototype of a part using a layered manufacturing technique. In reverse engineering process, however, the digitizer generates an enormous amount of point data, and it is time consuming and also inefficient to create surfaces out of these data. In addition, the surfacing operation takes a great deal of time and skill and becomes a bottleneck. In rapid prototyping, a faceted model called STL file has been the industry standard for providing the CAD input to RP machines. It approximates the CAD model of a part using many planar triangular patches and has drawbacks. A novel procedure that overcomes these problems and integrates RE with RP is proposed. Algorithms that drastically reduce the point clouds data have been developed. These methods will facilitate the use of reverse engineered geometric data for rapid prototyping, and thereby will contribute in reducing the product development time.
A laser scanner is widely used fur a device fur acquiring point data in reverse engineering. It is more efficient to generate a surface automatically from the line-typed data than scattered data of points clouds. In the case of a compound model, it is hard to represent all the scanned data into one surface maintaining its original line characteristics. In this paper, a method is presented to generate a surface by the segmentation of measured point data. After forming triangular net, the segmentation is done by the user input such as the angle between triangles, the number of facets to be considered as small segment, and the angle for combining small segment. B-spline fitting is implemented to the point data in each segment. The surface generation through segmentation shows a reliable result when it is applied to the models with curvature deviation regions. An useful algorithm for surface reconstruction is developed and verified by applying an practical model and shows a good tools fur reverse engineering in design modification.
Reverse engineering has been widely used for the shape reconstruction of an object without CAD data and the measurement of clay or wood models for the development of new products. To generate a surface from measured points by a laser scanner, typical steps include the scanning of a clay or wood model and the generation of manufacturing data like STL file. A laser scanner has a great potential to get geometrical data of a model for its fast measuring speed and higher precision. The data from a laser scanner are composed of many line stripes of points. A new approach to remove point data with Delaunay triangulation is introduced to deal with problems during reverse engineering process. This approach can be used to reduce a number of measuring data from laser scanner within tolerance, thus it can avoid the time for handling point data during modelling process and the time for verifying and slicing STL model during RP process.
As the capacity of the 3d scanner developed, the reverse engineering using the 3d scanner is emphasized in the construction industry to obtain the 3d geometric representation of buildings. However, big size of the indoor point cloud data acquired by the 3d scanner restricts the efficient process in the reverse engineering. In order to solve this inefficiency, several pre-processing methods simplifying and denoising the raw point cloud data by the rough standard are developed, but these non-standard methods can cause the inaccurate recognition and removal the key-points. This paper analyzes the correlation between the accuracy of wall recognition and the density of the data, thus proposes the proper method for the raw point cloud data. The result of this study could improve the efficiency of the data processing phase in the reverse engineering for indoor point cloud data.
Recently, many scan projects are gradually increasing for maintenance, construction. The scan data contains useful data, which can be generated in the target application from the facility, space. However, modeling the scan data required for the application requires a lot of cost. In example, the converting 3D point cloud obtained from scan data into 3D object is a time-consuming task, and the modeling task is still very manual. This research proposes Scan-to-Geometry Mapping Rule Definition (S2G-MD) which maps point cloud data to geometry for irregular building plane objects. The S2G-MD considers user use case variability. The method to define rules for mapping scan to geometry is proposed. This research supports the reverse engineering semi-automatic process for the building planar geometry from the user perspective.
This paper describes one method of reverse engineering that machines a free form shape without descriptive model. A portable five-axes 3D CMM was used to digitize point data from physical model. After approximation by rational B-spline curve from digitized point data of a geometric shape, a surface was constructed by the skinning method of the cross-sectional design technique. Since a surface patch was segmented by fifteen part, surface merging was also implemented to assure the surface boundary continuity. Finally, composite surface was transferred to commercial CAD/CAM system through IFES translation in order to machine the modeled geometric shape.
Kang, Tae Wook;Kim, Ji Eun;Hong, Chang Hee;Hwa, Cho Gun
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.680-681
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2015
This study develops an algorithm that automatically performs reverse engineering on three-dimensional (3D) sweeping shapes using a user's pre-defined feature templates and 3D point cloud data (PCD) of sweeping shapes. Existing methods extract 3D sweeping shapes by extracting points on a PCD cross section together with the center point in order to perform curve fitting and connect the center points. However, a drawback of existing methods is the difficulty of creating a 3D sweeping shape in which the user's preferred feature center points and parameters are applied. This study extracts shape features from cross-sectional points extracted automatically from the PCD and compared with pre-defined feature templates for similarities, thereby acquiring the most similar template cross-section. Fitting the most similar template cross-section to sweeping shape modeling makes the reverse engineering process automatic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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