点云数据的几何属性分析及区域分割

为了提高参数化反求建模的效率,提出一种基于微分几何量统计分析的区域自动分割算法。该方法将点云划入规则分布的三维栅格;将栅格中测量点的几何属性值映射到法曲率坐标系和高斯球上,利用假设检验法识别映射点的分布模式;基于映射点的聚类性质、栅格的拓扑关系和分布拟合的结果分割与二次曲面、拉伸面和直纹面等特征曲面对应的数据区域。实例表明：该算法可以稳定、高效地提取点云中的特征信息,能够广泛应用于虚拟现实、计算机视觉等领域。     

测量数据云三维密度及几何拓扑关系的自动搜索

提出密集测量数据云的三维密度概念,将 应用于反求工程中各向何面之间拓扑关系的自动搜索。三维密集概念也可应用于排除测量数据云中杂散干扰点及数据云数据量的化简。本文已成功应用于华中仿型数控系统测量数据处理软件。     

三维散乱点云的分割与几何形体重构

研究了由三维点云重构几何形体模型的方法与步骤。提出了点云分割的2种交互方法——基于特征识剐的分割和投影裁剪分割。给出了表面数据点群的边界搜索算法和表面求交算法，实现了一种从三维点云到几何形体的分割与重构方法。     

逆向工程中的数据点云的分割

逆向工程中由数据点云构建物体表面模型中，对数据点云恰当的分割是表面建模的一个很重要步骤。文中以激光-机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础，探讨了曲面密集三维散乱点群数据的分割技术。根据激光测量方式和三维点群分布的特点，建立了在计算机中表示散乱点群数据结构。建立树形空间结构完成对密集散乱点群进行空间分割，由此实现对散乱点群数据的几何分割。     

面向逆向工程的点云数据精简方法

近年来，激光扫描技术有了重大的进展，3D激光扫描设备的精度越来越高，数据的捕获速度急剧增加，其每秒产生成千上万个数据点，这一巨大的数据量成为数据计算和存储的负担。因而，一个相当重要的问题就是，将这些巨大的数据进行精简，同时维持数据原有的精度。详细介绍了目前国内外在点云数据精简方面研究的一系列方法，并对它们的特点和使用场合进行详细的比较。     

一种点云数据的区域分割方法

在曲面重构中,由于激光法测量的数据密度比较大．而实际的曲面模型往往含有多个曲面几何特征,也即是由多张曲面组成的,如果利用“点云”数据直接进行拟合,则造成曲面模型的数学表示和拟合算法处理的难度加大,甚至无法用较简单的数学表达式描述曲面模型。提出了一种基于数据点曲率变化区域分割方法,该算法原理简单、易于理解和编程。详细地描述了该算法的基本原理和处理过程。     

散乱噪声点云的数据分割

提出基于边界曲线微分几何特征的新方法分割散乱噪声点云.改进TAUBIN方法以精确恢复散乱噪声数据的主曲率和主方向.通过分析散乱点在主方向的曲率变化,达到识别G1、G2连续边界点的目的.获得的边界点形成边界带,将点云分割为多块子区域.最后采用区域增长的方法提取各子区域.试验结果表明所提出的方法能够克服噪声影响,有效提取散乱噪声点云的G1、G2边界.对复杂曲面模型,该方法也能够直接获得较好的G2连续边界.     

基于代数曲面的残缺点云数据迭代修复算法

针对逆向工程领域,激光扫描仪获取的散乱点云数据难免存在着残缺的问题,设计一种迭代修复残缺点云孔洞的算法,对其进行下采样,基于加权局部最优投影算子得到分布均匀的稀疏点集;将点沿稀疏点集的代数点集曲面排斥推向残缺区域;对稀疏点集进行上采样完成孔洞区域的一次修复.将上述步骤迭代应用,逐渐缩小残缺区域,直到完成修复.研究表明:...     

摄影测量点云数据精简研究

针对摄影测量过程及所得点云数据的特征,利用模板法计算曲面曲率以确定曲面的精简比,对曲率图像进行非均匀网格滤波,实现了对摄影测量点云数据的精简。计算过程简洁方便,实验结果保持了原有数据的形态。该方法适用于摄影测量点云数据的后期处理。     

反求工程中三维几何形状测量及数据预处理

分析反的体系结构,综合介绍实物三维几何形状测量方法及其技术特点和发展现状。最后给出主要的测量数据预处理方式。     

基于三维摄影扫描技术的几何检测研究

介绍了基于三维摄影与三维扫描相结合的光学非接触式测量方法,对螺母柱零件进行测量,并与三坐标仪的接触式测量相比较,说明其满足高精度快速测量的要求.     

基于三个基准点的点云拼接对齐方法

在逆向工程技术应用中,经常需要得到物体内、外表面几何形状的完整数据.测量仪器往往不便于在同一定位状态(同一坐标系)下完成整个内、外表面的测量工作.为了得到完整数据模型,常用的方法是采用多视拼合技术.本文首先讨论了对齐拼接的算法,然后根据此原理,提出粘贴带有孔的薄壁塑料片的新方法,在不同的定位状态下对物体内、外表面进行多...     

使用Tabu搜索技术提取二次曲面

使用最小子集定义一个二次曲面，将二次曲面的提取等同于寻找目标函数的优化值，并使用Tabu搜索算法最终将规则曲面从测量数据中分离出来。为了增加算法的通用性与实用性，给出了从几何数据中提取单张平面，以及从已提取的双平行或双相交平面中分离出单张平面的方法。该方法的优点是概念简单、实现容易且不依赖于曲面的分割结果。对实验结果的分析表明，该方法可快速、准确地提取多个二次曲面。     

影响二次曲面轮廓表面加工质量因素分析

在实际生产中,如果某一加工表面是二次曲面,对于这类曲面轮廓的加工常采用数控加工方法。用三坐标数控机床加工二次曲面,存在诸多因素影响着表面加工质量,本文从各个不同的角度来分析其影响因素及补偿策略。     

基于曲率RGB的多视点云拼合方法

针对目前反求工程中多视点云获取和拼合的现状，提出了基于RGB的多视点云的拼合方法，该方法遵循实物内部拓扑不变性，由曲率的RGB值来选取拼舍的重叠子集，通过改进的ICP算法来实现重叠子集的拼舍，实现了在目标点云中局部最优的整体拼合，解决了反求工程中任意多视点云的拼合问题，实验结果验证了其有效性和精度。     

类螺旋特征测点数据的闭曲面建模方法研究

复杂曲面及海量点云测量数据的曲面建模已成为通用CAD/CAM软件的重要功能;然而,对于复杂的闭曲面建模方法,仍然存在许多技术上的难题,至今尚未能很好的解决,比如,基于海量的测量数据,如何进行闭曲面特征点识别,如何进行区域分割与处理,这一切都使得闭曲面建模过程中很难采用已经成熟的自由曲面建模技术和方法。通过研究异步仿形测量原理以及测量数据类型,针对鞋楦测量形成的空间螺旋线数据特征,提出一种闭曲面建模方法。该方法包括如下步骤:首先对测量点数据处理;并以特征螺旋线数据为基础对曲面进行三角分割;最后,以三角Bezier曲面为基础进行曲面构造,并将各曲面进行拼接、裁剪,形成完整的曲面。采用本文方法对鞋楦测量数据的建模实例说明,该方法能够有效地对具有空间螺旋线数据特征的闭曲面进行数据处理、曲面重构,提高了产品建模效率。     

逆向工程中二次曲面拟合方法的研究

数据分块和曲面拟合是逆向工程中最关键的部分。主要探讨并实现了一种新的二次曲面拟合算法：首先用一种改进的参数化方法建立球面、圆柱面、圆锥面和圆环面的几何距离函数，然后用非线性最小二乘法拟合曲面。实验证明所采用的拟合方法能够有效避免奇异值问题，具有较好的健壮性和拟合精度较好等优点。     

非接触式激光测量点云数据预处理

作为逆向工程中形状表面数字化应用最广泛的方式,非接触式激光测量具有接触式测量无可比拟的优势。然而激光测量所得的数据点云存在明显缺陷无法直接应用于三维模型重建。本文重点讨论了激光测量所得点云数据的特点,并针对其缺陷提出一些处理方法,使之可以应用于三维模型的重建。     

面向服务机器人三维地图创建的大规模点云分割

为了使服务机器人能在室内环境中识别物体并且利用点云自动创建三维VRML地图,针对室内场景中大规模且无规则的点云分割,提出了一种结合RANSAC和聚类的分割算法。该算法充分考虑到室内场景的特征,利用RANSAC提取大平面点云,并在点云当中去除地面等平面环境中的点云数据,最后使用聚类分割物体。此算法充分利用了室内环境的大平面特征和空间上分离特征,有效避免了无规则点云的分割和室内复杂环境导致的分割和运算困难的问题。不同室内环境中的对比实验比较清晰地分割出环境中的主要物体,得到了比较满意的效果。     

一种空间曲面上散乱数据的快速三角剖分新算法

在现有三角剖分方法研究的基础上,提出了一种空间曲面上点云数据的快速三角剖分新算法。以区域生长法为主导,通过表面法向量向外原则提出了一种种子三角形选取与构造的新方法,改进生长算法,采用逆时针方式搜寻最优扩展点来生成三角形网格。该算法的总体时间复杂度为O（KN）,能够快速高质量的生成三角网格模型。