基于Pro/TOOLKIT的模型树结构关系提取
基于Pro,TOOLKIT的模型树结构关系提
取
工程191
另外,在进行复杂产品的设计或修改时,面对的往往不是整个装配模型而是产品模型中某些局部零件.
因此,为了提高效率以及满足子装配的需求,可采用装配模型的简化表示功能,将与当前工作无关的零件
模型从装配模型中隐藏,使一个复杂的部件仅显示其部分组合,而被隐藏的零件不显示也不参与系统运算.
这样就保证了工作环境只包含当前关注的信息,系统的运算速度和显示速度得以加快.
在Pro/E中,无论是零件建模还是装配,通过采用便捷的方法和适当的技巧,能够有效的节省工作时
间,提高工作效率,尤其对于零部件繁多的产品装配,这些方法和技巧的使用将会带来事半功倍的效果.
3.99基于Pr0/TOOLKIT的模型树结构关系提取
马胡
利用CAD软件建立的产品装配模型是对实际产品的一种抽象表达,装配建模的目的是为了描述装配
零件间的装配关系.由于设计者会有意无意地按照装配知识和装配惯例来组织零部件,因此装配关系的层
次结构本身就隐含了一部分智能的,可行的拆装序列信息.研究和利用这部分信息,对于实际工程应用中
形成正确,合理的装配工艺具有积极的意义.
装配体模型最基本的组成
是零件,部件以及总装配体.按多叉树结构的等级模式,装配模型树的
根结点是总装配体,其中叶结点是不可拆分的零件,中间结点则是部件.多叉树的
分支只连接相邻的上下
两层结点,由分支情况可显示出从属关系(如图1所示).这种表示方法属于一种层次化的结构表达方法.
这种结构表达方法,首先使复杂的逻辑结构规约化;其次,对于可装配性和拆卸性检查有很大的潜在优势,
因为这种层次结构是设计者在概念设计过程中逐步得到的.
图1某装配体的装配结构层次关系
因此,利用Pro/E建立产品的三维装配模型后,利用Pro/TOOLKIT对Pro/E进行二次开发,将CAD
系统中的装配树结构关系提取出来,该层次关系信息既可作为虚拟几何样机系统进行虚拟装配的依据,也
是虚拟环境中装配信息准确性的保证.
Pro/TOOLKIT是Pro/E的二次开发工具包,作为开发实用软件系统的API,为用户提供了大量针对Pro/E
192中国工程物理研究院科技年报
底层资源调用的库函数和头文件.外部程序可以在一种安全,可控的方式下与Pro/E进行数据交换及调用
相关函数.用户可以根据需要在C语言环境下进行二次开发工作,对现有功能进行扩展和定制.
Pro/TOOLKIT应用程序有同步模式和异步模式两种工作模式(如图2所示).二者的主要区别在于应用
程序的启动方法不同:在同步模式下,Pro/E根据注册文件中的信 息启动Pro/TOOLKIT应用程序;在异步模式下,应用程序有自己 的main()函数,能够独立于Pro/E启动后再连接到Pro/E进程中. 同步模式很容易做到与Pro/E的无缝集成,运行速度也相对较快; 异步模式较之同步模式,具有代码复杂,执行速度慢的缺点.在
DLL模式下,Pro/TOOLKIT应用程序与Pro/E的信息交换是通过 直接的函数调用实现的;多进程模式下,信息交换是由进程间的消
息系统完成的.所以多进程模式比DLL模式包含了更多的交换过 程.因此开发方法选用了同步模式中的DLL模式.
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_{二三二二:二式图2Pro/TOOLKIT的工作模式
使用Pro/TOOLKIT开发应用程序包含编写源文件,生成可执行文件,可执行文件在Pro/TOOLKIT中
注册并运行3个基本步骤.在DLL模式中,通过编译和连接Pro/TOOLKIT的C代码生成一个目标文件,
该目标文件在Pro/E启动时与Pro/E连接在一起.
通过Pro/E二次开发提取出的模型树信息,可以在界面中进行显示,也可以保存为文本文件.这些信
息在显示CAD模型中零部件的从属关系及装配顺序的同时,还可以为虚拟装配提供参考依据.
3.100面向对象的图像边缘识别与自动对焦方法
伏德贵汪法根孙朝明
图像测量技术以其非接触无接触力,可视化等优点在各行业得到广泛应用.但实践表明,任何一种经
典边缘提取算法难以适用于所有领域图像而获得准确性的结果,图像处理要用于几何量精密测量就必须解
决测量对象边缘的精密提取.对于要求测量过程自动化的图像测量装置,传统的登山式图像自动对焦存在
对焦效率低,对焦不可靠等缺点,还必须解决光学系统的自动对焦问题.本文提出了面向对象的图像边缘
识别与自动对焦方法.
面向对象的边缘识别中的对象是指图像中的几何量测量对象,该方法将图形处理与图像处理相结合,
通过人机交互方式,画图确定被测量对象的形状,初始位置和大小,然后根据图像边缘点的相似性和几何
量测量的误差理论转化为求解边缘点的约束条件,确定出被识别对象的真正边缘
点,最后通过曲线拟合得
到被测对象的参数.面向对象的自动对焦方法中所指的对象是指在对焦过程中依赖的硬件因素,包括被测
量工件图像的特征值和与对焦过程有关的硬件情况,如光学系统,运动机构等.该方法将对焦运动过程分
为纯线性运动阶段,图像处理和运动相结合的粗调焦阶段和细调焦阶段,线性运动阶段就是没有图像采集
和处理的纯运动阶段,粗调焦就是运动进入光学系统的焦深范围,细调焦是指在前面聚焦特征评价函数的
极大值点附近变步长搜索最大值,直到满足规定的对焦精度,减少了运动和图像处理相结合的距离,增大
最小运动步长,利用浮动阈值搜索方式克服了局部聚焦情况.
在Vc++环境下开发了一套面向对象的图像边缘识别软件,利用非接触三坐标测量机的高精度运动和
样板孔作为测量基准,对测量标准孔工件移动前后的图像进行处理,结果表明面向对象的图像边缘识
别误差小于一个像素.对于其他低对比度图像进行测试,也能实现稳定测量.面向对象的光学系统自动方
法应用到自动化的图像测量系统中,移动被测物体进入光学系统的焦深范围内,启动面向对象的细调焦程
序,对物体进行调焦,从开始对焦位置到光学系统成像清晰位置平均移动1mm,耗时约10s,与非接触
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