近年来，随着科学技术的飞速发展及社会需求的多样化，加剧了市场的竞争性和产品的更新换代速度，因而对机械制造业提出了更高的要求。不仅要求企业尽可能地缩短设计和生产周期，降低产成本，提高产品质量，而且针对产品的外形提出了更高的要求。研究表明，一个机械产品生产周期的60％～80％都是由设计阶段决定的。因此，加快产品生产周期的关键步骤是如何缩短其设计周期，但传统的设计方式已经无法满足企业的需求。为了提高生产效率，缩短生产周期，设计一种新的产品开发方法显得非常迫切。
逆向工程（Reverse Engineering，RE)也称为反求工程或反求设计。是20世纪80年代后期出现在先进制造领域里的一种新技术。随着计算机辅助设计、计算机优化设计及有限元分析技术的发展，与逆向工程结合形成了一种新的现代设计理论和方法，为企业快速开发新产品提供了一种新手段。在机械工程领域 ，逆向工程是指在没有模型或者图纸不完整的情况下，按照现有的模型，利用各种技术重新构建模型的过程。据报道翻，国内机械装备开发的产品，70％以上都是在借鉴国外产品的基础上进行设计的。如果采用传统机械装备设计方法，因产品设计周期较长而不能满足市场的需求。采用逆向工程进行机械产品开发则可以缩短产品开发周期，提高企业生产效率。
大型机械装备是指直径或者跨度超过500cm的机械产品。若采用传统的方法，大型机械设备的逆向工程存在以下问题：大型机械装备多在室外，室外环境复杂，数据采集不易；大型机械装备体积较大，整体三维模型不易获得。因此，需要结合一种新技术针对大型机械装备进行逆向开发。计算机视觉是一种非接触式测量方法，采用计算机视觉进行逆向开发具有精度高、速度快、不受被测物体环境影响等优点。本文以计算机视觉为基础，针对大型机械装备的逆向工程技术进行了分析。首先针对机械装备的逆向工程技术进行了综述，其次针对基于计算机视觉的大型机械装备逆向工程技术的模型及关键步骤进行了分析，最后针对各个步骤中存在的问题进行讨论，并给出了解决问题的有效途径。
1 机械产品逆向工程
传统的机械产品开发方法口 如图1所示，一般从产品(实体)概念设计开始，然后进行模型图纸的设计，最终形成产品。这个过程中，概念设计将占用60％左右的周期。而机械产品逆向工程与传统开发方法不同，它的主要流程(如图2)是：机械产品逆向工程从现有的产品的原型出发，运用各种技术，结合专业人员的工程设计经验，对已有的产品进行剖析、研究和再创造，最后利用各种数字化技术获得原产品的模型，并加以改造，从而完成新产品设计的过程。因此，相对于传统的开发方法，机械产品逆向工程缩短了开发周期，有效地提高了新产品的市场响应速度。
从图2中可以看出，数据采集、数据处理与三维重建这三个模块代替了传统方法的实体概念设计，成为机械产品逆向工程方法的核心，因此这三个过程的效率直接决定了图纸或产品的生产效率。
1．1 数据采集
数据采集是机械产品逆向工程的第一步，也称为逆向测量。测量数据的精度直接影响数据建模的精度，是整个机械产品逆向工程的基础。机械产品逆向测量是指通过特定的测量设备和测量方法获取产品表面离散点的三维几何坐标数据。因此如何高效、准确的采集到机械产品表面的三维几何坐标数据成为逆向测量研究的重点。根据测量的方式不同，逆向测量方法主要有两种方法：接触式测量和非接触式测量。
1．2 数据处理
在机械产品实物的数据获取过程中，由于人为的误差及测量设备的误差等因素的影响，不可避免地产生一些噪音点，而且测量往往容易出现漏测现象。如果这些点不及时处理，将直接影响后期的三维重建的效率。一方面会使得建立的模型效率低，另一方面会影响所建立的模型质量，从而导致后期无法满足实际工程的需求。因此在模型重建之前，首先要对采集的数据进行噪音平滑、降维等处理。
1．3 三维建模
三维模型重建也是机械产品逆向工程中的关键步骤，如何构建产品的三维模型是机械产品逆向工程中研究的一个重要课题。国内外学者针对机械产品逆向工程模型重建进行了大量的研究，他们从不同的侧面提出了各种模型重建技术，这些研究方法主要集中在曲面的拟合方法上。传统的三维重建方法不管是基于边的拟合或者是基于面的拟合，都存在这样一个缺陷：将模型重建分割为孤立的曲面片造型，而忽略了产品模型的整体屙I生。
目前，许多国内外学者针对逆向工程方法进行了研究，设计了各种数据采集方法、数据处理方法及三维模型重建方法。其中针对机械产品，采用机器视觉技术的逆向开发研究的比较多，例如国外开发出来的用于机械产品逆向工程的软件或者模块有：Imageware公司开发的Surefacer，DelCAM公司开发的CopyCAD等。这些软件的逆向开发过程为：首先测量产品或者零件的尺寸，然后根据测量数据进行产品的重构，但是这些软件只能重构一些简单的平面线框模型，而且重构速度慢。国内一些大学于20世纪90年代也开始进行基于机器视觉的逆向软件的开发，例如清华大学、浙江大学、西安交通大学等高校先后开展了这方面的工作。国内的基于机器视觉的逆向研究过程为：首先采用激光、CT等设备进行数据采集，然后进行模型的重建。但是很多研究针对的都是特定的小型零件，而且缺乏具体的平台支持；即使目前已有的一些机械零件逆向技术也存在不少问题，例如通过测量实物数据构建数字模型相对滞后。这些因素使得逆向工程在国内机械行业的研究及应用受到了很大的限制。
2 基于计算机视觉的大型机械逆向工程模型
结合图2，采用计算机视觉技术进行大型机械装备逆向设计的模型如图3：
基于计算机视觉的大型机械装备逆向工程技术将计算机视觉技术与逆向工程技术相结合。该技术以大型机械装备为研究对象，以图像采集模块为开始流程，通过图像数据处理模块，最终构造出大型机械产品的三维模型。该技术可以分为三个关键步骤：数据采集、数据处理和三维重建。
2．1 图像采集
基于计算机视觉的大型机械装备逆向工程研究是从获取客观世界的图像开始的，图像采集是获取信息的过程。图像采集需要使用一定的采集装置或设备(如照相机、摄像机)，采集装置和设备的性能会影响数据采集的质量；客观物体要受到光源的照射才能被采集装置或设备采集到。因此，数据采集设备和光源的选择会直接影响图像数据采集的质量。
图3 基于计算机视觉的大型机械装备逆向模型
