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Contribution à l’inspection automatique des pièces flexibles à l'état libre sans gabarit de conformation

机译:有助于在不使用模板的情况下自动检查处于自由状态的柔性零件

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摘要

The competitive industrial market demands manufacturing companies to provide the markets with a higher quality of production. The quality control department in industrial sectors verifies geometrical requirements of products with consistent tolerances. These requirements are presented in Geometric Dimensioning and Tolerancing (GD&T) standards. However, conventional measuring and dimensioning methods for manufactured parts are time-consuming and costly. Nowadays manual and tactile measuring methods have been replaced by Computer-Aided Inspection (CAI) methods. The CAI methods apply improvements in computational calculations and 3-D data acquisition devices (scanners) to compare the scan mesh of manufactured parts with the Computer-Aided Design (CAD) model. Metrology standards, such as ASME-Y14.5 and ISO-GPS, require implementing the inspection in free-state, wherein the part is only under its weight. Non-rigid parts are exempted from the free-state inspection rule because of their significant geometrical deviation in a free-state with respect to the tolerances. Despite the developments in CAI methods, inspection of non-rigid parts still remains a serious challenge. Conventional inspection methods apply complex fixtures for non-rigid parts to retrieve the functional shape of these parts on physical fixtures; however, the fabrication and setup of these fixtures are sophisticated and expensive. The cost of fixtures has doubled since the client and manufacturing sectors require repetitive and independent inspection fixtures. To eliminate the need for costly and time-consuming inspection fixtures, fixtureless inspection methods of non-rigid parts based on CAI methods have been developed. These methods aim at distinguishing flexible deformations of parts in a free-state from defects. Fixtureless inspection methods are required to be automatic, reliable, reasonably accurate and repeatable for non-rigid parts with complex shapes. The scan model, which is acquired as point clouds, represent the shape of a part in a free-state. Afterward, the inspection of defects is performed by comparing the scan and CAD models, but these models are presented in different coordinate systems. Indeed, the scan model is presented in the measurement coordinate system whereas the CAD model is introduced in the designed coordinate system. To accomplish the inspection and facilitate an accurate comparison between the models, the registration process is required to align the scan and CAD models in a common coordinate system. The registration includes a virtual compensation for the flexible deformation of the parts in a free-state. Then, the inspection is implemented as a geometrical comparison between the CAD and scan models. This thesis focuses on developing automatic and accurate fixtureless CAI methods for non-rigid parts along with assessing the robustness of the methods. To this end, an automatic fixtureless CAI method for non-rigid parts based on filtering registration points is developed to identify and quantify defects more accurately on the surface of scan models. The flexible deformation of parts in a free-state in our developed automatic fixtureless CAI method is compensated by applying FE non-rigid Registration (FENR) to deform the CAD model towards the scan mesh. The displacement boundary conditions (BCs) for FENR are determined based on the corresponding sample points, which are generated by the Generalized Numerical Inspection Fixture (GNIF) method on the CAD and scan models. These corresponding sample points are evenly distributed on the surface of the models. The comparison between this deformed CAD model and the scan mesh intend to evaluate and quantify the defects on the scan model. However, some sample points can be located close or on defect areas which result in an inaccurate estimation of defects. These sample points are automatically filtered out in our CAI method based on curvature and von Mises stress criteria. Once filtered out, the remaining sample points are used in a new FENR, which allows an accurate evaluation of defects with respect to the tolerances. The performance and robustness of all CAI methods are generally required to be assessed with respect to the actual measurements. This thesis also introduces a new validation metric for Verification and Validation (V&V) of CAI methods based on ASME recommendations. The developed V&V approach uses a nonparametric statistical hypothesis test, namely the Kolmogorov–Smirnov (K-S) test. In addition to validating the defects size, the K-S test allows a deeper evaluation based on distance distribution of defects. The robustness of CAI method with respect to uncertainties such as scanning noise is quantitatively assessed using the developed validation metric. Due to the compliance of non-rigid parts, a geometrically deviated part can still be assembled in the assembly-state. This thesis also presents a fixtureless CAI method for geometrically deviated (presenting defects) non-rigid parts to evaluate the feasibility of mounting these parts in the functional assembly-state. Our developed Virtual Mounting Assembly-State Inspection (VMASI) method performs a non-rigid registration to virtually mount the scan mesh in assembly-state. To this end, the point clouds of scan model representing the part in a free-state is deformed to meet the assembly constraints such as fixation position (e.g. mounting holes). In some cases, the functional shape of a deviated part can be retrieved by applying assembly loads, which are limited to permissible loads, on the surface of the part. The required assembly loads are estimated through our developed Restraining Pressures Optimization (RPO) aiming at displacing the deviated scan model to achieve the tolerance for mounting holes. Therefore, the deviated scan model can be assembled if the mounting holes on the predicted functional shape of scan model attain the tolerance range. Different industrial parts are used to evaluate the performance of our developed methods in this thesis. The automatic inspection for identifying different types of small (local) and big (global) defects on the parts results in an accurate evaluation of defects. The robustness of this inspection method is also validated with respect to different levels of scanning noise, which shows promising results. Meanwhile, the VMASI method is performed on various parts with different types of defects, which concludes that in some cases the functional shape of deviated parts can be retrieved by mounting them on a virtual fixture in assembly-state under restraining loads.ududLe marché industriel compétitif exige une production de haute qualité de la part des compagnies de fabrication. Le département de contrôle qualité dans les secteurs industriels vérifie les exigences géométriques des produits en se référant aux tolérances. Ces exigences sont présentées dans les normes de Dimensionnement Géométrique Et Tolérances (DG&T). Toutefois, les méthodes conventionnelles de mesure et de dimensionnement sont couteuses et longues. De nos jours, les méthodes de mesure manuelles sont remplacées par les méthodes automatisées dites Inspection Assistée par Ordinateur (IAO). Les méthodes IAO appliquent les améliorations dans le calcul informatique et les dispositifs d’acquisition de données 3-D afin de comparer le maillage du modèle scanné de la pièce fabriquée avec le modèle conçu par ordinateur utilisant la Conception Assistée par Ordinateur (CAO). Les normes de métrologie, telles que ASME-Y14.5 et ISO-GPS, exigent la mise en oeuvre de l'inspection à l'état libre dans lequel la pièce est soumise uniquement à la gravité. Les pièces souples (non rigide) sont exemptées de la règle d'inspection à l'état libre en raison de l'écart géométrique significatif de ces dernières au dit-état tenant compte des tolérances. En dépit du développement des méthodes IAO, l’inspection des pièces souples demeure un sérieux défi. Les méthodes d'inspection conventionnelles appliquent des gabarits complexes pour récupérer la forme fonctionnelle des pièces souples. Cependant, la fabrication et la configuration de ces gabarits de conformité sont compliquées et chères. Depuis que les clients et les industriels exigent des gabarits d’inspection répétitifs et indépendants, le prix de ces derniers a doublé. Les méthodes d'inspection sans gabarit des pièces souples basées sur les méthodes IAO ont été développées afin d'éliminer l’utilisation couteuse des gabarits de conformité. Ces procédés visent à distinguer les déformations flexibles des pièces à l'état libre des défauts. Les méthodes d'inspection sans gabarits doivent être automatiques, fiables, précises et reproductibles pour les pièces souples aux formes sophistiquées. Le modèle scanné, qui est obtenu sous forme de nuages de points, représente la forme d'une pièce à l'état libre. Ensuite, l'inspection des défauts est réalisée en comparant les modèles scannés et CAO, mais ces modèles sont présentés dans des systèmes de coordonnées indépendants. En effet, le modèle scanné est présenté dans le système de coordonnées du système de mesure (système de numérisation) tandis que le modèle de CAO est dans le système de coordonnées de conception. Pour effectuer l'inspection et faciliter une comparaison précise entre les modèles, le processus de recalage est nécessaire afin d’aligner et ramener plus près les modèles scanné et CAO dans un système commun de coordonnées. Le recalage inclut une compensation virtuelle de la déformation flexible des pièces à l'état libre. Après, l’inspection est assurée par une comparaison géométrique entre les modèles CAO et les pièces souples scannées. La présente thèse porte sur l’élaboration de méthodes automatiques d'inspection assistée par ordinateur sans gabarit. Ceci constitue une amélioration de la méthode d'inspection numérique généralisée (Generalized Numerical Inspection Fixture (GNIF)). Cette thèse présente également la vérification de la robustesse de notre nouvelle méthode. À cet effet, une méthode IAO automatique et sans gabarit pour des pièces souples basée sur des points de correspondance a été développée afin d’identifier et de quantifier plus précisément les défauts sur la surface des modèles scannés. La déformation flexible des pièces à l'état libre dans notre méthode est compensée en appliquant le recalage basé sur la méthode d’éléments finis, Recalage Non rigide par Élément Finis (RNÉF), pour déformer le modèle CAO vers le maillage du modèle scanné. Des points d'échantillonnage correspondants générés entre les modèles CAO et scanné d'une pièce sont utilisés afin de calculer le champ de déplacement qui sert de conditions aux limites dans RNÉF. Ces points d'échantillonnage correspondants, qui sont générés par la méthode GNIF, sont répartis uniformément sur la surface des modèles. La comparaison entre ce modèle CAO déformé et le maillage du modèle scanné vise à évaluer et à quantifier les défauts sur le modèle scanné. Cependant, certains points d'échantillonnage peuvent être situés à proximité ou sur des zones défectueuses, ce qui entraîne une estimation inexacte des défauts. Ces points d'échantillonnage sont automatiquement filtrés dans cette méthode IAO basée sur le calcul d’estimation de courbure et les contraintes de von Mises. Une fois filtrés, les points d'échantillonnage restants sont utilisés dans un nouveau RNÉF, ce qui permet une évaluation précise des défauts par rapport aux tolérances. Toutes les méthodes d’IAO nécessitent une évaluation de la performance et de la robustesse de la méthode par rapport aux mesures actuelles. Cette thèse introduit également une nouvelle métrique de validation pour la vérification et la validation (V&V) des méthodes IAO basée sur les recommandations ASME. L'approche V&V développée utilise un test d'hypothèse statistique non paramétrique, à savoir le test de Kolmogorov-Smirnov (K-S). En plus de valider la taille des défauts, le test K-S permet une évaluation plus approfondie basée sur la répartition de la distance entre le modèle scanné et le modèle CAO pour chaque défaut. La robustesse de notre méthode IAO par rapport aux incertitudes telles que les bruits de scan est évaluée quantitativement en utilisant la métrique de validation développée. En raison de la conformité des pièces souples, une pièce ayant des défauts peut encore être assemblée à l'état d'assemblage. Cette thèse présente également une méthode originale d’IAO sans gabarit pour des pièces souples comportant des défauts afin d’évaluer la faisabilité de l'assemblage de ces pièces à l'état d'assemblage fonctionnel. Notre méthode d'inspection virtuelle de montage à l'état d'assemblage, Virtual Mounting Assembly-State Inspection (VMASI), effectue un recalage non rigide pour monter virtuellement le maillage du modèle scanné à l'état d'assemblage. À cet effet, les nuages de points du modèle scanné représentant la pièce à l'état libre sont déformés pour répondre aux contraintes d'assemblage telles que la position de fixation (par exemple des trous de montage). Pour atteindre les exigences fonctionnelles sur des pièces souples comportant des défauts, l'application de charges d'assemblage est autorisée à la surface du modèle scanné. Ces charges d'assemblage sont limitées aux charges admissibles. Les charges d'assemblage requises sont estimées grâce à une nouvelle méthode d’optimisation de calcul des pressions de montage (pour mise en forme de la pièce sur le gabarit virtuel), Restraining Pressures Optimization (RPO), visant à déplacer le modèle scanné afin d'atteindre la tolérance pour les trous de montage. Par conséquent, le modèle scanné ayant des défauts peut être mis en forme sur le gabarit virtuel si les trous de montage sur la forme fonctionnelle prédite du modèle scanné atteignent la plage de tolérance. Différentes pièces de l'industrie aérospatiale sont utilisées pour évaluer la performance de nos méthodes développées dans cette thèse. L'inspection automatique pour identifier les différents types de défauts au niveau local et général sur les pièces conduit à une évaluation précise des défauts. La robustesse de la méthode d'inspection est également testée avec différents niveaux de bruits de numérisation, ce qui présente des résultats prometteurs. La méthode VMASI est validée par différents types de pièces déformables (flexible) en aérospatiale. Nous concluons que certaines pièces comportant des défauts peuvent être mise en forme à l’état d'assemblage lorsqu’elles sont soumises à des charges admissibles.
机译:竞争激烈的工业市场要求制造业公司为市场提供更高的生产质量。工业部门的质量控制部门以一致的公差验证产品的几何要求。这些要求在几何尺寸和公差(GD&T)标准中提出。然而,用于制造零件的常规测量和尺寸确定方法既费时又昂贵。如今,手动和触觉测量方法已被计算机辅助检查(CAI)方法取代。 CAI方法在计算计算和3-D数据采集设备(扫描仪)方面进行了改进,以将制造零件的扫描网格与计算机辅助设计(CAD)模型进行比较。计量标准,例如ASME-Y14.5和ISO-GPS,要求在自由状态下执行检查,其中零件仅在其自重之下。由于非刚性零件在自由状态下相对于公差的显着几何偏差,因此可以不受自由状态检查规则的约束。尽管CAI方法有所发展,但非刚性零件的检查仍然是一个严峻的挑战。常规的检查方法是将复杂的夹具应用于非刚性零件,以在物理夹具上检索这些零件的功能形状。然而,这些固定装置的制造和安装是复杂且昂贵的。由于客户和制造部门需要重复和独立的检查固定装置,固定装置的成本增加了一倍。为了消除对昂贵且费时的检查夹具的需求,已经开发了基于CAI方法的非刚性零件的无夹具检查方法。这些方法旨在区分处于自由状态的零件的柔性变形与缺陷。对于具有复杂形状的非刚性零件,要求无固定装置的检查方法必须自动,可靠,合理准确且可重复。采集为点云的扫描模型表示自由状态下零件的形状。之后,通过比较扫描和CAD模型来执行缺陷检查,但是这些模型在不同的坐标系中显示。实际上,扫描模型是在测量坐标系中显示的,而CAD模型是在设计坐标系中引入的。为了完成检查并促进模型之间的准确比较,需要套准过程以将扫描模型和CAD模型对准一个公共坐标系。配准包括对零件在自由状态下的柔性变形的虚拟补偿。然后,将检查实施为CAD和扫描模型之间的几何比较。本文着重于为非刚性零件开发自动,准确的无夹具CAI方法,并评估方法的鲁棒性。为此,开发了一种基于过滤配准点的非刚性零件自动无夹具CAI方法,以更准确地识别和量化扫描模型表面上的缺陷。在我们开发的自动无夹具CAI方法中,零件在自由状态下的柔性变形可以通过应用FE非刚性配准(FENR)来使CAD模型向扫描网格变形而得到补偿。 FENR的位移边界条件(BCs)是根据相应的采样点确定的,这些采样点是通过CAD和扫描模型上的通用数值检查夹具(GNIF)方法生成的。这些相应的采样点均匀分布在模型的表面上。此变形的CAD模型与扫描网格之间的比较旨在评估和量化扫描模型上的缺陷。但是,某些采样点可能位于缺陷区域附近或缺陷区域上,这会导致对缺陷的估计不准确。这些采样点会根据曲率和von Mises应力标准在我们的CAI方法中自动过滤掉。一旦过滤掉,剩余的采样点将用于新的FENR中,从而可以根据公差准确评估缺陷。通常需要相对于实际测量评估所有CAI方法的性能和鲁棒性。本文还介绍了一种基于ASME建议的CAI方法验证与验证(V&V)的新验证指标。发达的V&V方法使用非参数统计假设检验,即Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验。除了验证缺陷尺寸外,K-S测试还可以基于缺陷的距离分布进行更深入的评估。使用开发的验证指标定量评估了CAI方法相对于不确定性(如扫描噪声)的鲁棒性。由于符合非刚性零件,几何偏离的零件仍可以在组装状态下组装。本文还提出了一种用于几何上偏离(呈现缺陷)的非刚性零件的无夹具CAI方法,以评估将这些零件安装在功能组装状态下的可行性。我们开发的虚拟安装组装状态检查(VMASI)方法执行非刚性注册,以将扫描网格虚拟安装在组装状态。为此,代表处于自由状态的零件的扫描模型的点云会变形,以满足装配约束,例如固定位置(例如安装孔)。在某些情况下,可以通过在零件的表面上施加装配载荷来恢复有偏差的零件的功能形状,而装配载荷仅限于允许的载荷。通过我们开发的约束压力优化(RPO)估计所需的组装负载,该目标是通过移动偏移的扫描模型来获得安装孔的公差。因此,如果预测的扫描模型功能形状上的安装孔达到公差范围,则可以组装偏离的扫描模型。本文使用不同的工业零件来评估我们开发的方法的性能。通过自动检查来识别零件上不同类型的小(局部)缺陷和大(全局)缺陷,可以对缺陷进行准确评估。还针对不同级别的扫描噪声验证了这种检查方法的鲁棒性,这显示了可喜的结果。同时,对具有不同类型缺陷的各个零件执行VMASI方法,得出的结论是,在某些情况下,可以通过在约束状态下将其安装在处于装配状态的虚拟夹具上来恢复变形零件的功能形状。 ud udLe加工行业的高级质量生产商资格证书。质量监督部门,工业监督局,生产性监督局,安全生产局局长。尺寸和尺寸公差总表(DG&T)的紧急情况。图卢兹,米歇尔·米索尔·德·梅斯·德·维松和古琴欧洲自动检验局(IAO)的手动操作手册。 IAO的专利申请书,信息获取与分配书,3 d最终比较器,3D扫描仪,3D扫描仪,3D扫描仪和3D扫描仪法国气象局(Les normes demétrologie)讲述了ASME-Y14.5和ISO-GPS,对紧急情况进行了全面检查,并以独特的方式体现了独特性。永久免征检验法的免税法典,对承租人的住所构成了重要的象征意义。 IAO的dépitdudupéveloppementmentdepiècessouples desérieuxdéfi。检验检疫公约适用于各种调味料的混合物,应倒入调味料汤匙。精湛的工艺,精巧的结构以及出色的配置客户和工业界的检察官和独立检察官都非常怀疑。法国无国界医生组织的食堂,在国际食品和药物管理局(IAO)上利用了传统的方法。 Ces程序在piscesàl'étatlibre desdéfauts上得到了区别。自动检查,寓言,预案和可复制物品的检验是无偿的。 《现代报》,《国家统计公报》,《自由复制报》。随行人员,北欧和中非合作组织监察长官,独立的丹麦人系统协调员。从概念上讲,从概念上讲,在模范化的过程中会产生明显的效果。检验和比较精密的模样,过程的补偿,新的调适和精制的工艺以及模范的价格和方法的比较。自由补偿的权利会受到任何形式的补偿。阿普雷斯,通过在CAD模型和扫描的柔性零件之间进行几何比较来确保检查。本文研究了无模板自动计算机辅助检测方法的发展。这是对通用数值检查治具(GNIF)方法的改进。本文还提出了对新方法的鲁棒性的验证。为此,已经开发了基于对应点的用于柔性零件的自动且无模板的CAE方法,以便更准确地识别和量化扫描模型表面上的缺陷。在我们的方法中,零件在自由状态下的柔性变形可以通过应用基于有限元方法的配准(有限元非刚性配准(RNÉF))来补偿,从而使CAD模型朝扫描模型的网格变形。在CAD模型之间生成并从零件扫描的相应采样点用于计算位移场,该位移场用作RNÉF中的边界条件。通过GNIF方法生成的这些相应的采样点均匀分布在模型的整个表面上。此扭曲的CAD模型与扫描模型的网格之间的比较旨在评估和量化扫描模型上的缺陷。但是,某些采样点可能位于缺陷区域附近或之上,导致对缺陷的估计不准确。这些采样点在此CAE方法中基于曲率估计的计算和von Mises约束自动过滤。过滤后,其余采样点将用于新的RNÉF中,与公差相比,它可以精确评估缺陷。与当前的测量结果相比,所有CAE方法都需要对方法的性能和鲁棒性进行评估。本文还介绍了一种基于ASME建议的CAE方法验证和验证(V&V)的新验证指标。所开发的V&V方法使用非参数统计假设检验,即Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验。除了验证缺陷的大小之外,K-S测试还可以基于每个缺陷的扫描模型和CAD模型之间的距离分布,进行更深入的评估。使用开发的验证指标,可以定量评估我们的CAE方法相对于不确定性(如扫描噪声)的鲁棒性。由于柔性部件的一致性,具有缺陷的部件仍可以在组装状态下组装。为了评估在功能组装状态下组装这些零件的可行性,本论文还提出了一种原始的CAE方法,该方法没有用于有缺陷的柔性零件的模板。我们的虚拟装配体装配检查方法,即虚拟装配装配状态检查(VMASI),执行非刚性注册,以虚拟方式将已扫描模型的网格装配到装配状态。为此,代表处于自由状态的零件的扫描模型的点云会变形,以满足装配约束,例如固定位置(例如安装孔)。为了达到对有缺陷的柔性零件的功能要求,授权在扫描模型的表面上施加装配载荷。这些组装负载仅限于允许的负载。使用新的优化方法来估算所需的装配载荷,该方法用于计算安装压力(用于在虚拟模板上成形零件),约束压力优化(RPO),旨在按顺序移动扫描的模型达到安装孔的公差。因此,如果预测模型的预测功能形式上的安装孔达到公差范围,则可以在虚拟模板上格式化具有缺陷的扫描模型。航空航天工业的不同部分用于评估本文所开发方法的性能。自动检查以识别局部和零件上不同类型的故障,从而可以对故障进行精确评估。还使用不同级别的扫描噪声测试了该检查方法的鲁棒性,这显示了可喜的结果。 VMASI方法已通过航空航天中不同类型的可变形(柔性)零件的验证。我们得出的结论是,某些具有缺陷的零件在承受允许的载荷时可以成形为组装状态。

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