存在约束条件的复杂曲面三角网格剖分方法

针对存在特征约束条件的复杂曲面三角剖分提出了一种新的算法，该算法首先将该类复杂曲面划分成平面参数域，产生较为均匀的参数域，进而对各子平面参数域进行平面参数域的三角剖分，然后将所得到的各子平面参数域映射为空间Beizier网格结点，形成粗网格三角剖分后进行各子曲面片间G^1连续的拼接运算，最后动用曲率标准和细分规则进行三角剖分质量的优化。该方法不但可以较好处理复杂曲面，而且能克服曲面网格产生裂缝。     

微型复杂曲面零件散乱点云特征点提取

基于特征线约束的曲面不仅比自由曲面表达的模型有更高的精度,而且能够捕捉到模型其他的几何关系。微型复杂曲面零件多由曲面构成,曲面曲率变化大,曲率估算难度大,是逆向工程的难点。以皮带头复杂曲面为例,对微型复杂曲面微分几何量的估算,特征点的提取进行了研究。通过改进的空间分块策略建立散乱点云的拓扑关系,采用多种曲面模型分别拟合采样点邻域的方法估算曲率,构造协方差矩阵计算特征值和点云法矢,对曲率和协方差矩阵的特征值设置交叉阈值提取特征点。将利用交叉阈值提取到的特征点与利用单一阈值提取的特征点进行对比,结果显示:交叉阈值提取特征点的方法能够较为准确、完整的提取特征点。     

反求工程中过渡曲面特征提取算法研究

针对反求工程中常见的过渡曲面特征，提出了一种过渡曲面特征的提取算法。该算法包括数据分块和过渡曲面参数提取两部分，在数据分块算法中，通过数据精简，曲率估算和曲率比较等步骤，将过渡区域的数据点从原努点云数据中分离出来，在过渡曲面参数提取算法中，通过圆柱拟合和过渡区域跟踪算法，计算出一系列过渡曲面的截面线，该算法和已有的过渡曲面特征提取算法相比，无需人工交互，而且适用于等半径过渡曲面特征和变半径过渡曲面特征。     

一种自动的非封闭曲面三维重建方法

为了精确实现非封闭曲面的三维重建,提出一种基于曲面三角面片周长的阈值分割方法,首先计算泊松算法生成曲面的三角面片周长选取采样点,然后通过比较样本点与原始输入点之间的欧氏距离自动计算阈值对生成曲面进行分割.实验结果表明,该算法能准确有效地去除伪封闭曲面而不影响原生成曲面的精度,且算法复杂度低、时间效率高、鲁棒性强.     

点云特征型面的边界曲线拟合及曲面裁剪算法

点云特征型面边界曲线的拟合质量直接决定了对应曲面裁剪的质量。以机械零件点云模型为研究对象,针对点云分割型面的边界点识别、排序、拟合和曲面裁剪问题展开研究。基于场力法提取的边界点集,提出了基于最短距离法的边界点集排序和方向夹角阈值限定的边界点集去噪等预处理算法;采用局部二次多项式函数拟合估算边界点集曲率,提出了基于曲率突变点归属性判断的边界点集分段和拟合算法;通过控制点投影变换求取二维裁剪边界,提出了基于特征点集多边形凹凸性的二维边界曲线方向判断法。使用机械零件模型典型型面进行实验,验证了各阶段算法。该算法具有很好的适用性,可进一步扩展应用至复杂曲面边界裁剪。     

基于三角化模型截面线提取产品特征线的四边域曲面重构

提出了基于三角化模型截面线提取产品特征线的四边域曲面重构的方法.该方法不但对特征点提取进行了降维简化,把在三维数据点云中直接求取特征点,转化为在截面线上求点,而且综合了三角曲面法快速、灵活、边界适应性好和四边曲面法精确、光顺的优点.     

面向船体外板曲面重建的散乱点云精简算法

针对船体外板形变曲面实时检测与快速高效三维重建的要求。提出了以空间层次剖分和特征曲率相融合的精简算法,通过k-d树剖分准则将三维点云数据剖分成不同层次空间,层层递归形成树状数据模型,在每个节点空间内,同时分别利用K-邻域计算、曲率估算,获得点云特征曲率信息,设定可调的曲率阈值,依据阈值将同一数据源的点云数据区分为不同曲率大小的区域,运用不同的精简算法,实现保持曲面基本特征的曲面重建。实验结果分析,该算法保证曲面重建的基础上,大大减少了曲面的点云数量,提高了曲面重建效率。     

复杂曲面机器人三维测量的误配准筛除算法

航空叶片属于复杂异形曲面,作为航天发动机的重要零件之一,其形状结构的高精度检测必不可少。复杂异形曲面由于其边缘曲率复杂,使得目前的点云配准技术尚无法满足其高精度配准需求,针对航空发动机叶片复杂异形曲面高精度配准的要求,提出了基于多尺度描述子的空间角度差分阈值筛除误配准对的配准算法,创新性的通过多尺度特征与空间角度差分阈值筛除算法相结合的方法实现高精度的异形曲面配准。该方法可以有效降低误匹配点和噪声点对配准效果的影响。实验表明,本算法对于航空叶片复杂异形曲面具有很好的配准效果,配准精度高,且具有良好的鲁棒性。     

组合三角Bézier曲面的延伸

在分析四边拓扑曲面延伸方法的基础上,根据组合三角曲面的特点,提出了组合三角曲面的延伸方向、延伸步距及延伸点的计算方法,由延伸点和原始边界点形成延伸曲面的三角网格,通过分析延伸曲面三角网格的空间关系,提出了延伸曲面的折皱、重叠等奇异情况的分析和处理方法,应用三角形的形状因子,对延伸曲面三角网格中的狭长三角形进行判定,通过延伸点的插入和归并,对三角形网格进行优化处理,以保证延伸曲面的三角网格的品质。最后对原始曲面和延伸曲面的三角网格进行整体G1插值构造,得到延伸后的组合三角曲面模型。应用结果表明,提出的方法可行,算法有效、快速。     

基于局部样本增益优化的α-shape曲面拓扑重建

在曲面重建中,提高棱边特征重建精度是逆向工程和计算机辅助设计制造等领域的难点问题。采用样点的近似拓扑近邻点集作为曲面局部样本,对α-shape算法进行优化,使α-shape尺度阈值能更为准确地反映样点分布密度,从而提高α-shape曲面拓扑重建结果的正确性。样点的近似拓扑近邻点集的获取本质上是欧氏近邻点集的增益优化,使后者向邻近的稀疏区域适度延伸,从而弥补因数据分布不均匀而导致的拓扑邻域信息缺失。基于增益优化后的样点近邻点集并结合曲面重建先验知识可确定α-shape尺度阈值,使α-shape曲面拓扑重建过程中尺度阈值可自适应调整。试验表明:该算法使所得网格曲面基本不含孔洞和棱边凹痕,能更好保持棱边特征的形位精度,可减少初次过滤结果中的非流形面片,同时具有与主流Delaunay网格过滤算法相近的重建效率。     

裁剪B样条曲面重建算法研究

提出了具有不规则边界的裁剪B样条曲面重建方法。采用基准平面对数据点进行参数化，并建立以B样条曲面控制顶点为未知量的超定方程组；提出了基于有效点判别条件的孔洞识别算法，通过对孔洞区域的控制顶点施加顶点形状保持约束,确保方程组最小二乘解的存在；基于误差控制重构B样条曲面整体覆盖数据区域，通过边界线提取或曲面求交剪裁来重构裁剪曲面的边界。该方法具有符合设计意图、曲面在孔洞区域具有良好的形状一致性、曲面重构精度高等特点。     

雨雪天气下的激光雷达滤波算法研究

在雨雪等恶劣天气下,由于雨雪颗粒的遮挡,激光雷达的性能会受到严重影响,给三维目标检测带来了很大困难。针对这个问题,提出了一种基于马氏距离的动态离群点滤波算法;首先通过建立KD树,根据不同欧氏距离计算离群点的马氏距离,去除点云雨雪噪声;最后将该算法应用于目标检测。经过加拿大恶劣天气公开数据集(CADCD)和实际实验的验证,在中雪和大雪天气下,与DROR滤波方法对比,本文提出的滤波算法精确率分别相对提高了7.88%,7.72%;在实际雨天实验中,本文算法精确率比DROR滤波相对提高了10%。在目标检测应用方面,与仅采用Pointpillars的算法相比,采用该滤波的检测算法车辆和行人的检测精度也分别相对提高了19.26%,20.39%,在数据集和实际实验场景下均验证了本文算法的有效性。     

基于实时重构的自由曲面自适应布点方法

针对现有的自适应算法计算量庞大、在工程中可应用性不强的缺陷,提出在等距法布点的基础上,对测量点进行实时重构来指导三坐标测量机根据曲面本身特性自动增加测量点的方法。测量过程中,当通过拟合五次B样条曲线、三次B样条曲面判断现有测量点不满足精度时,利用两侧测量点的曲率半径,计算出需增加测量点的准确位置,重新拟合包含新检测点的检测样本,直到满足精度要求。以曲面样件为例,辅以计算机图形可视化验证该算法,实验结果表明该方法测量精度及重构精度均可满足数字化检测要求,且在工程应用中相比曲率自适应算法其计算量大幅下降,有效提高了曲面检测效率。     

基于双目立体视觉的低频振动测量

为了满足物体振动的测量要求,基于双目立体视觉测量的原理,设计了一套可以在线采集、离线处理的非接触式低频振动测量的视觉系统。通过滤波去除噪声,采用Canny算子和最小二乘法椭圆拟合提取到标志点的轮廓和中心坐标,在已知特征点的空间分布规律的条件下,通过相应的坐标排序方式,对左右视图对应特征点进行准确的匹配,获得了特征点的三维坐标数据。最后对比每一帧图像中对应特征点三维坐标数据,得到待测物的振动信息。通过直线导轨作为振动源带动待测物运动的方式进行了测量实验,实验结果显示,该系统的检测精度达到±0.15mm/m以上,基本满足低频振动测量的稳定可靠、精度高等要求。     

高分辨率雷达目标检测研究

本文根据频率步进高分辨率雷达目标的一维距离像提出一种新的信号检测方案,即先从目标的距离像中提取散射中心,获得其空域散射密度,再进行广义似然比检测。文中第二部分为得到目标的空域散射密度研究了需从距离像中提取强散射中心的算法,第三部分分析了基于目标空域散射密度的广义似然比检测,最后进行仿真实验,结果表明,这种检测器具有很好的检测性能。     

基于小波包变换和奇异值分解的机加工表面纹理特征提取

为提取机加工表面的纹理特征,提出利用小波包变换和奇异值分解提取灰度图像特征的新方法,给出了小波包变换算法及奇异值分解算法,依据矩阵奇异值特征向量的均值和方差分别定义了灰度图像的特征参数k1和k2,并探讨了特征参数与表面纹理之间的关系。结果表明:特征参数能够敏感地反映机加工表面的纹理特征。k1表征了机加工表面的支撑面积,其值越大,支撑面积越大;k2表征了机加工表面纹理的粗糙度,其值越大,纹理越粗糙。因此,机加工表面的纹理特征可通过灰度图像特征参数k1和k2评定。     

Optimal localization of complex surfaces in CAD-based inspection

Complex surface inspection requires the optimal localization of the measured surface related to the design surface so that the two surfaces can be compared in a common coordinate frame. This paper presents a new technique for solving the localization problem. The basic approach consists of two steps: 1) rough localization of the measured points to the design surface based on curvature features, which can produce a good initial estimate for the optimal localization; 2) fine localization based on the least-square principle so that the deviation between the measured surface and the design surface is minimized. To efficiently compute the closest points on the design surface of the measured points, a novel method is proposed. Since this approach does not involve an iterative process of solving non-linear equations for the closest points, it is more convenient and robust. The typical complex surface is used to test the developed algorithm. Analysis and comparison of experimental results demonstrate the validity and applicability of the algorithm.     

基于三坐标测量机的螺旋曲面重建

介绍了一种螺旋曲面的重建方法,详细阐述了设计流程。由三坐标测量机获取螺旋曲面数据,实现了测量数据中噪声点的剔除,利用Delaunay三角化重建了曲面。通过滚刀实例的初步验证,说明方法正确可行。     

Reverse engineering of compound surfaces using boundary detection method

This paper proposes an efficient reverse engineering technique for compound surfaces using a boundary detection method. This approach consists in extracting geometric edge information using a vision system, which can be used in order to drastically reduce geometric errors in the vicinity of compound surface boundaries. Through the image-processing technique and the interpolation process, boundaries are reconstructed by either analytic curves (e. g. circle, ellipse, line) or parametric curves (B-spline curve). In other regions, except boundaries, geometric data are acquired on CMM as points inspected using a touch type probe, and then they are interpolated on several surfaces using a B-spline skinning method. Finally, the boundary edge and the skinned surfaces are combined to reconstruct the final compound surface. Through simulations and experimental works, the effectiveness of the proposed method is confirmed.