1
Metodi e tecniche di Reverse Engineering
Caterina RizziDipartimento di Ingegneria Industriale
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
2
2
3D Data Capture sistema di acquisizione 3D: strumenti e tecnologie per
l’acquisizione dei dati 3D da oggetti fisici
processo che combina tecnologie hardware (sensori) e software (algoritmi) per catturare i dati 3D misurandoli, al fine di ottenerne una rappresentazione digitale.
i punti risultanti - nuvola di punti - vengono processati per essere utilizzati in successive applicazioni che spaziano da:
– reverse modelling (per prodotto industriale)
2
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
3
3
3D Data Capture sistema di acquisizione 3D: strumenti e tecnologie per
l’acquisizione dei dati 3D da oggetti fisici
processo che combina tecnologie hardware (sensori) e software (algoritmi) per catturare i dati 3D misurandoli, al fine di ottenerne una rappresentazione digitale.
i punti risultanti - nuvola di punti - vengono processati per essere utilizzati in successive applicazioni che spaziano da:
– reverse modelling (per prodotto industriale)
– reverse engineering (per campo ingegneria)
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
4
4
3D Data Capture sistema di acquisizione 3D: strumenti e tecnologie per
l’acquisizione dei dati 3D da oggetti fisici
processo che combina tecnologie hardware (sensori) e software (algoritmi) per catturare i dati 3D misurandoli, al fine di ottenerne una rappresentazione digitale.
i punti risultanti - nuvola di punti - vengono processati per essere utilizzati in successive applicazioni che spaziano da:
– reverse modelling (per prodotto industriale)
– reverse engineering (per campo ingegneria)
– riproduzione
3
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
5
5
3D Data Capture sistema di acquisizione 3D: strumenti e tecnologie per
l’acquisizione dei dati 3D da oggetti fisici
processo che combina tecnologie hardware (sensori) e software (algoritmi) per catturare i dati 3D misurandoli, al fine di ottenerne una rappresentazione digitale.
i punti risultanti - nuvola di punti - vengono processati per essere utilizzati in successive applicazioni che spaziano da:
– reverse modelling (per prodotto industriale)
– reverse engineering (per campo ingegneria)
– riproduzione
– Archiviazione
– ispezione
– analisi
– controllo qualità
– medicina
– campo forense
– Animazione
– ---
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
6
6
… in cosa consistericavare il modello geometrico dal modello fisico attraverso due fasi:
– la digitalizzazione tridimensionale del modello fisico
– la realizzazione del suo modello geometrico digitale
Reverse Engineering
Digitalizzazione
Realizzazionemodello
geometrico
Applicazionefinale
TecnologiaHardware
Prototipazione rapidaModellazione solida
FEM…..
Export Export
TecnologiaSoftware
4
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
7
7
Reverse Engineering
Come
– Esistono diverse tecnologie
– La scelta dipende dal problema
Perché integrarla nel processo di progettazione
– L’introduzione nel mercato di nuovi prodotti impone l’adozione di una serie di metodologie TCT ( Time Compression Technologies) la cui integrazione consente di ottenere significative riduzioni dei tempi di ideazione, progettazione ed ingegnerizzazione.
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
8
8
E’ un insieme di operazioni che permettono di ricostruire la geometria di un oggetto 3D a partire dalla geometria e dalle textures visibili in una scena
Il modello è ottenuto a partire da un insieme di misure prodotte da un insieme di sensori
Il modello, inizialmente rappresentato da una nuvola di punti P(x,y,z), viene modificato e completato, per essere usato in un processo di progettazione digitale.
Nel campo applicativo dell’ingegneria, il modello originale deve essere ricostruito rispettando i valori di tolleranza predefiniti.
… riassumendo
5
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
9
9
Ricostruzione mesh poligonale
Ricostruzione superficie parametrica
Definizione modello CAD
Acquisizione dati 3D
Fasi del processo
• Prototipi fisici• Pezzi esistenti• Pezzi rotti o detoriariti• Parti da ispezionare• Mock-up• …
INPUT
Modello geometrico
OUTPUT
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
10
10
Nuvola di punti
Mesh poligonale Profili caratteristici
Modello Nurbs
Fasi ricostruzione modello
6
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
11
11
Acquisizione di una superficie matematicamente corretta nei casi tipici di:– modelli fisici (reali o di concept) per ottenere una
matematica di partenza per ulteriori analisi progettuale– ri-progettazione di parti meccaniche in assenza del modello
CAD– controllo dimensionale e di qualità per pezzi già in
produzione– verifica di parti soggette ad usura eccessiva e loro modifica– aggiornamento rapido di modelli CAD in seguito ai
cambiamenti avvenuti in sede di produzione– Replica di prototipi fisici– Definizione di un modello utilizzabile come mezzo di
simulazione
Applicazioni
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
12
12
conoscere vantaggi e limiti delle diverse tecnologie per poter scegliere la tecnologia corretta per il problema in esame
valutare la qualità dei sistemi in funzione dei parametri caratterizzanti il processo (quali risoluzione, incertezza di misura e accuratezza) con attenzione verso le caratteristiche dei materiali e delle features della superficie dell’oggetto
Definire procedure “user-friendly ” tali da semplificare le operazioni di acquisizione, garantendo la qualità dimensionale dei dati:— l’accuratezza dei moderni sistemi di scansione (50 µm e oltre per gli
scanner a triangolazione)
— la risoluzione spaziale di acquisizione (es. la distanza media tra 2 punti, normalmente nell’ordine di 0,1-0,5 mm)
— la velocità di campionamento (> 300K al secondo sono considerati parametri adeguati per la maggior parte delle applicazioni)
Aspetti chiave
7
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
13
13
Tassonomia
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
14
Optical Scanners Coordinate Measuring Machines
Computerised Tomography - CT
8
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
15
Misurazione manuale
Misurazione manuale di punti (x, y, z) rispetto ad un punto di riferimento (calibro, …)
Generazione di curve e superfici interpolanti i punti
Processo lento e laborioso
Accuratezza dipende dall’ accuratezza dello strumento di misura
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
16
Metodi a contatto16
sistemi a contatto non distruttivi, automatici o semiautomatici utilizzano un sensore montato su una macchina o su un braccio articolato.
I sensori (mono o bidimensionali) acquisiscono le forme integrandosi con sistemi di posizionamento in grado di rilevare la posizione e l’orientamento nello spazio
9
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
17
CMM (Coordinate Measuring Machine)
Le macchine di misura a coordinate sono caratterizzate da differenti strutture in riferimento al posizionamento ed orientamento reciproco dei vari componenti
Sonde seguono il contorno della superficie in modo automatico
Brown & Sharpe(www.brownandsharpe.com)
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
18
Tastatori
Il tastatore rileva le coordinate cartesiane dei punti appartenenti alle superfici degli oggetti
I punti possono quindi essere importati direttamente oppure sotto forma di profili o superfici in un modellatore CAD
18
10
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
19
19
Braccio articolato a 5 gradi di libertà sulla cui testa è installata la sonda a contatto.
Il robot è posizionato vicino al particolare da digitalizzare e l’operatore rileva manualmente
sistema portatile che richiede una certa abilità ed esperienza
Output: sia le coordinate dei punti, sia alcune primitive quali le curve spline
Bracci articolati
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
20
20
Sistemi misti
Ref. Steinbchler
sistemi che montano bracci articolati con sonda laser su macchine CMM
combinano la metodologia dei tastatori con il sistema laser di scansione per ottenere maggior velocità ed accuratezza
le teste di scansioni possono avere più componenti laser accoppiati per ottenere prestazioni migliori.
11
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
21
… riassumendoVANTAGGI:
non sono richiesti trattamenti delle superfici per evitare riflessioni
pareti verticali possono essere misurate con facilità
la densità dei dati non é fissa, ma automaticamente controllata a seconda della forma del pezzo
non è richiesto un editing manuale per eliminare dati affetti da errori
dettagli minuscoli possono essere accuratamente replicati
grande accuratezza nelle misure (fino a 1μm ) per sistemi ben calibrati e ben manovrati
SVANTAGGI:
Volume di misura limitato da lunghezza del braccio di comando della sonda
Bassa velocità di acquisizione per controllare accuratezza
Necessità di materiale “duro” per resistere agli urti del tastarore
21
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
22
(100 < f < 1000 THz )
Sistemi ottici22
Tecniche di misura 3D otticheTECNICHE OTTICHE
PASSIVE
ATTIVE
Topografia
Fotogrammetria
Microscopia confocale
Shape from silhouette
Triangolazione
Misure distanza
Singolo spotPiano luminoso singoloPiani luminosi multipli
MoirèProiezione di patternShift di fase
Tempo di volo (TOF)
Interferometria
PulsatoModulazione continua
Multi-wavelenghtOlografia
12
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
23
Metodi ottici passivi23 Sistemi ottici passiviPassive vision o a luce non strutturata
forma 3D generata sfruttando l’illuminazione naturale presente nell’ambiente
– basati sulla acquisizione di molte immagini RGB prese da punti diversi, sulla ricostruzione dei contorni dell’oggetto ripreso ed sull’integrazione di tali contorni per la ricostruzione del modello 3D
Caratteristiche:
• Veloci, economici
• Acquisizione solo parti visibili
• Sensibili alle proprietà superficiali dei materiali
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
24
Act
ive
Vis
ion
24
Costituiti da una coppia sorgente –sensore
– la sorgente emette una qualche forma di pattern illuminante
– il sensore acquisisce il segnale di ritorno riflesso dalla superficie dell’oggetto
– La sorgente luminosa scandisce lo spazio in modo regolare ed il sistema ritorna una matrice che codifica i punti rilevati, detta usualmente range map, che riporta l’informazione spaziale della parte di superficie dell’oggetto visibile dallo strumento di scansione dato il suo orientamento corrente.
Le coordinate si calcolano a partire dal piano della lente
Lo strumento che impiega una tecnica 3D attiva viene normalmente chiamato Range Camera
24 Sistemi ottici attiviActive vision
13
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
25
25
Scanner ottici
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
26
26
Sensori basati sulla triangolazione
1. Un raggio laser colpisce il bersaglio e viene riflesso (in modo diffuso)
2. Il punto colpito viene messo a fuoco da lenti su un sensore CCD
3. In base alla posizione del punto sul sensore si può determinare la distanza del bersaglio
D1 = distanza di riferimento (lo zero)
D2 = campo di validità delle misure
26
Principio di funzionamento
14
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
30
30
Sistemi a tempo di volo
FARO
Riegl LMS Leica
Viene emesso un segnale ad impulsi (o modulato) ed il sensore misura il tempo necessario per raggiungere la superficie e tornare in modo riflesso al dispositivo
sistemi in genere poco precisi (l’accuratezza si colloca nei valori 1 - 5 cm)
possibilità di acquisire ampie superfici in una singola immagine (nell’ordine delle decine di metri quadrati)
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
31
31
Problematiche
Verifica delle prestazioni dei sistemi ottici – Abbondanza di sensori ottici presenti sul mercato
– Le normative per la verifica di prestazioni sono ancora in fase di sviluppo (es. ISO 10360-7, VDI/VDE 2617-6, ANSI/ASME B89.4.14)
– I costruttori di sistemi adottano procedure di verifica diverse
Gli utilizzatori:– hanno difficoltà nell’effettuare confronti tra sistemi
– non sanno come eseguire le verifiche di accettazione e le verifiche periodiche delle prestazioni metrologiche
– non conoscono l’accuratezza degli specifici processi di misura
N.B. Il risultato di una misurazione effettuata ha senso solo se è noto il grado di incertezza e più in generale tutti i parametri che convergono nella caratterizzazione di una misura
15
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
33
33
Fattori di criticitàCaratteristiche Formali
Caratteristiche Materiche
Condizioni Ambientali
Geometria, dimensione e sviluppo spaziale fino ad arrivare alla analisi sulla variazione di curvatura e alla presenza di dettagli in rapporto alla dimensione principale del modello
Materiale, finitura superficiale e colore condizionano in manieradeterminante la risposta ottica della luce come elemento esplorante
Condizioni al contorno come laluminosità dell’ambiente, lo spazio dimovimentazione, il tempo per il rilievo determinati per la qualità delrilievo e la diminuzione o amplificazionedelle problematiche di acquisizione 3D
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
34
34
Pipeline
16
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
35
Calibrazione
Alcune procedure sono fatte “a priori” per verificare i dati di targa forniti dal costruttore dello strumento:
– Verifico l’incertezza di misura dello strumento
Altre procedure devono essere ripetute durante il funzionamento dello scanner, per verificarne la stabilità nel tempo
– Es. circa ogni mese si deve ri-calibrare la lente in uso
– Ogni volta che cambia l’ottica è necessaria una calibrazione specifica
Altre procedure di calibrazione sono da farsi in funzione del caso specifico:
– Es. nel caso di utilizzo della tavola rotante, è necessario definire, per la specifica distanza di utilizzo, il centro del sistema di rotazione della tavola
35
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
36
Prestazioni scanner36
Prestazion di misura dello strumento su bersagli di test di cui sia nota a priori la forma (supporti certificati):
– pezzo campione avente delle features tecnologiche: piani, cilindro, cono.
– pezzo avente cilindri concentrici di diverse altezze che determinano una scala di gradini variabile da 30 a 7680 μm
– piano rettificato la cui deviazione dal piano teorico sia almeno 10 volte inferiore alla incertezza di misura che si vuole determinare
17
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
37
Scansione
Parametri della scansione:– Obiettivo - distanza focale f (mm)
– Profondità di campo / area di ripresa
– Risoluzione acquisizione in X,Y e in Z
– Tempo di scansione
– Definizione dei punti di riferimento sull’oggetto
X
Z
Measured
Laser Plane
Standoff
Depth-of-view
DOV
Near
FOV
Far
Field of view
FOV
Range Camera
37
PIANIFICAZIONE quante range maps acquisire quali punti di vista con quale risoluzione
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
38
Partendo da una nube che si assume come riferimento, si carica una nube adiacente e si individuano manualmente punti corrispondenti
Si avvia una procedura iterativa che minimizza lo scarto quadratico medio tra le nubi.
Quando lo scarto scende sotto una soglia prefissata la procedura si interrompe
La matrice di rototraslazione della seconda nube,associata alla nuova posizione, viene salvata
Il blocco delle due nubi costituisce adesso il riferimento per la successiva integrazione etc.
Immagini sovrapposte del 30%
Registro le immagini usando almeno 3 punti omologhi
38
Allineamento
18
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
41
Pulizia scansioni Eliminazione delle scansioni inutili e che presentano dei parametri
troppo alti
Eliminazione dei bordi delle scansioni (profondità da valutare) e quindi degli eventuali problemi di bordo
Eliminazione delle aree di sovrapposizione, in funzione della profondità di ridondanza dei dati e la distanza tra le scansioni
41
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
42
Merge
Attenzione ai parametri
– Noise reduction
– Point spacing
42
19
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
43
Merged Model
Aligned Model
vs
Merged Model
Perdita di dettagli
43
Rumore
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
44
Editing Prima fase: si e eliminano le anomalie derivanti da:
– Triangoli degeneri presenti, per esempio, sui bordi
– Facce intersecanti la superficie complessiva
– Ricostruzione dei bordi
– Chiusura dei buchi/gap eventualmente rimasti
– Una prima decimazione e successivo remesh per ridurre il numero dei triangoli, alleggerendo il modello
Facce non-manifold
Unstable Faces Crossing Faces
Facce ridondanti
44
20
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
45
Editing del modello
Eliminazione del rumore Definizione dei contorni
Editing locale e mirato per preservare la geometria del modello
3 punti di controllo
9 punti di controllo
24 punti di controllo
45
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
46
Operazioni editing
Reduce noise
– Attenzione al tipo di forma sulla quale si interviene (libera o prismatica)
Relax
– Per lisciatura complessiva
Sandpaper
– Per lisciatura locale
46
Modello originale
Modello finale
21
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
47
Ricostruzione superficie parametrica suddividere il modello in regioni
semplici aventi una bassa curvatura. Il processo è in parte automatico ed in parte manuale
47
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
48
Ricostruzione superficie parametrica suddividere il modello in regioni
semplici aventi una bassa curvatura. Il processo è in parte automatico ed in parte manuale
estrarre e perfezionare i contorni delle regioni per ottenere un modello suddiviso in regioni elementari
48
22
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
49
Ricostruzione superficie parametrica suddividere il modello in regioni
semplici aventi una bassa curvatura. Il processo è in parte automatico ed in parte manuale
estrarre e perfezionare i contorni delle regioni per ottenere un modello suddiviso in regioni elementari
costruire le patches all’interno delle regioni trovate intervenendo manualmente per regolarizzare la struttura creata automaticamente dal programma
49
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
50
Ricostruzione superficie parametrica suddividere il modello in regioni
semplici aventi una bassa curvatura. Il processo è in parte automatico ed in parte manuale
estrarre e perfezionare i contorni delle regioni per ottenere un modello suddiviso in regioni elementari
costruire le patches all’interno delle regioni trovate intervenendo manualmente per regolarizzare la struttura creata automaticamente dal programma
definire la griglia da utilizzare per calcolare le Nurbs (automatico)
50
23
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
51
51 Verifica tra modello digitalizzato e modello finale CAD
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
52
52
Re-engineering per Alessi
3D Modelling and Prototyping 3D Scanning
3D Reconstruction
Requirements
• global dimensional tolerance < 0.2 mm
• fixed dimensions related to pre-defined sections
Konica Minolta Vi-9i laser scanner
Tele lens f = 25 mm
Depth of view 600 mm
Accuracy (X,Y,Z) ± 0.050 mm
Precision (Z, σ ) ± 0.008 mm
Global alignment
σ = 0,028 mm (±
0,01 mm)
Nowadays, designers have more powerful tools which allow them to directly participate in the design, production,
evaluation and quality control phases of product development. The re-engineering activity described in this paper concerns the use of RE and RP technologies applied
in field of high-range home products and accessories, qualified for their “design excellence” , in detail a cutlery
set.
In order to decide the final shape, the focus was put on aspects like stylistic coherence, and on the identification of
those characterizing style features which had to be maintained in the all shapes of the cutlery pieces, as
opposed to considering precision aspects alone.
The cutlery set, first designed in 1938 by architect Luigi Caccia Dominioni, perhaps one of the most historical and
famous Alessi cutlery set, was redesigned in 1990 together with brother Castiglioni.
“L. Caccia Dominioni,L.and P.L. Castiglioni”
Cutlery set. 1990 (1938)
(c)(b)
Comparison stl-Nurbs model- table fork.
The physical prototypes of the
re-engineered models were
manufactured by means of a rapid
prototyping system, to permit designers
having a visual check of the final
shape.
3D digital models.
(a)
(d)
Isophotes of the reflection
lines .
The main problems were:
• restoring the symmetry plane of the object (a)
• obtaining the curve network referred to the symmetry plane
of the object (b)
• manipulating curves to improve their quality (c) while at the same time maintaining
the global shape (d)
24
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
53
53
Analisi FEM telaio pianoforteTelaio ricostruito con lacune
Modello CAD in costruzione
Schema di applicazione carichi
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
54
54
Schuberth Engineering AG
Progetto per casco di Formula 1
Progettazione custom-fit
25
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
55
Settore AbbigliamentoModellatore 3D
Digitalizzazione
Ottimizzazione
Modulo Modifiche
Modulo Export
ACQUISIZIONE
DATI
SVILUPPO
SOFTWARE
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
56
Modello digitale 3D del manichino
Digitalizzazione
Nuvola di punti
x1, y1, z1
x2, y2, z2
x3, y3, z3
x4, y4, z4
……..
xn, yn, zn
Modello digitale 3D rilevato
Sistema ATOS
Oggetto fisicoManichino
Giacca
Linee caratteristiche
rilevate
26
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
57
Ottimizzazione
RAPPRESENTAZIONE MEDIANTE PUNTI
RILEVATA
373.683 Triangoli
RAPPRESENTAZIONE OTTIMIZZATA
SUPERFICI NURBS
TRIANGOLI (.STL)
14.468 Triangoli
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
58
Ottimizzazione
25.000 Triangoli 2.000 Triangoli
27
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
59
MAYA
Ottimizzazione (3/4)
PARAFORM
Riempimento gap
Creazione manica mancante
MAYA
Creazione Linee di cucitura
Rilevata Ottimizzata
PARAFORM
Riduzione n. punti
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
60
TEST-CASE
Ottimizzazione (4/4)
Rilevata (con 1 manica): 114.149 punti, 223.707 triangoli Ottimizzata (due maniche): 24.352 punti, 38.026 triangoli
Rilevata (con 1 manica): 139.393 punti, 272.535 triangoli Ottimizzata (due maniche): 94.000 punti, 167.000 triangoli
MOD8
MOD0
Rilevata (con 1 manica): 411.880 punti, 819.725 triangoli Ottimizzata (due maniche): 16.982 punti, 26.572 triangoli
MOD9
28
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
61
Modulo modifiche
Elemento strutturale
Modifica Range[cm]
Fondo Allungare-Accorciare +/- 6
Maniche Allungare-Accorciare +/- 6
Spalle Allargare-Stringere +/- 2
Spalle Alzare-Abbassare +/- 1,5
Bacino Allargare-Stringere +/- 3
Vita Allargare-Stringere +/- 3
Torace Allargare-Stringere +/- 2
Def. tipologie modifiche
1. Definizione Giacca base2. Generazione deformazioni base (LATTICE e
WIRE)3. Generazione Modifica (BLEND SHAPE)
Interfaccia utente
Applicazione Deformer
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
62
Protesi artificialiProgettazione
29
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
63
Protesi artificialiAcquisizione morfologia moncone
CT
EXTERNAL INTERNAL (+ EXTERNAL)
LASER SCANNER
Minolta VI-9i
Point cloud
MRI
Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi
64
Protesi artificialiRicostruzione modello 3D
EXTERNAL INTERNAL
Top Related