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申请/专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
摘要：本发明涉及一种复杂模具型面微小特征区域自主识别与路径规划方法，涉及模具加工技术领域。本发明的方法包括以下步骤：点云数据提取；曲面参数化重构；曲率信息求解；智能区域识别；加工路径生成；控制代码编译。本发明的复杂模具型面微小特征区域自主识别与路径规划方法，重点识别开阔模具型面上的微小特征区域，对曲率相近的区域采用同一种工具进行加工，降低了更换工具的频率，提升了加工效率和特征区域针对性加工能力；采用了B样条曲面重构结合参数曲面求导方法进行曲率提取，曲率信息更为准确，区域边界更为清晰，误判率低；弥补了现有技术对微小特征区域识别与加工方面的短板，提升了模具复杂曲面分区磨抛的自动化程度和曲面适应性。
主权项：1.一种复杂模具型面微小特征区域自主识别与路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：点云数据提取：从三维数模提取离散点云数据，并对其进行规整，形成矩形阵列点云；步骤2：曲面参数化重构：对矩形阵列点云进行曲面参数化重构，形成连续可导的参数化表征；步骤3：曲率信息求解：对曲面参数进行二阶求导，求解第一、第二曲面基本量，计算曲面高斯曲率；步骤4：智能区域识别：根据曲率信息进行智能区域识别，将相邻边界组合形成特征区域区块，并对特征区域进行分类；步骤5：加工路径生成：根据特征区域的形状与工具特性，选择路径规划方法生成加工路径；步骤6：控制代码编译：根据加工路径机器人运动控制代码，识别并修改干涉碰撞位姿，导入硬件系统进行加工。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种复杂模具型面微小特征区域自主识别与路径规划方法
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