基于重采样技术的三角Bézier曲面局部特征逼近

针对反求工程中基于初始测量点直接构造的三角 Bézier曲面难以对曲面特征进行正确描述的问题 ,提出了一种通过局部重采样技术重构曲面特征的方法。从原三角曲面中提取并分离重采样区域 ,基于区域内测量点拟合 B样条曲面 ,在垂直过渡特征脊线的截面轮廓线上均匀重采样 ,重新三角化后即可以构造具有良好品质的曲面特征。实例表明提出的方法可以明显改善曲面局部特征的品质。     

基于重采样技术的三角Bezier曲面局部特征逼近

针对反求工程中基于初始测量点直接构造的三角Bezier曲面难以对曲面特征进行正确描述的问题，提出了一种通过局部重采样技术重构曲面特征的方法。从原三角曲面中提取并分离重采样区域，基于区域内测量点拟合B样条曲面，在垂直过渡特征脊线的截面轮廓线上均匀重采样，重新三角化后即可以构造具有良好品质的曲面特征。实例表明提出的方法可以明显改善曲面局部特征的品质。     

基于插补的三维网络曲面的一种光顺方法

常常要通过控制网格曲面片和控制点的法线来产生光滑、视角效果佳的多分辨率曲面.通过应用分段光滑Hermite样条曲线,为曲面网格的所有边界构造分段光滑样条曲线;然后,在初始网格上对边界进行采样,通过插补,非均匀构造分段三次Hermite样条的近似网格,并将原始曲面网格细分成多分辨率的曲面.提出了一种基于插补的、由低分辨率网格曲面产生多分辨率网格曲面的方法.     

叶片蒙皮曲面重构方法的研究

对叶片曲面重构进行了研究,应用了一种曲面重构的蒙皮方法,根据三维空间的一系列叶片测量点列,采用三个步骤重构出叶片NURBS曲面：首先利用B样条插值拟合的方法构造截面曲线,其次在各截面线之间建立特征对应关系,最后基于截面特征相容利用蒙皮技术重建特征曲面,可准确再现叶片造型特征,并达到极佳的品质效果.     

坐姿力分布在汽车座椅骨架靠背设计中的应用

阐述了基于坐姿受力状况和计算机辅助几何设计技术相结合的汽车座椅分离式骨架靠背设计方法。首先在保证腰弧曲线的正常形状和保证肩靠与腰靠的正常高度与宽度的前提下,设计了骨架靠背的中心脊线轮廓和边界轮廓线;利用中心脊线和边界线上取等比例点并构造样条线的方法,设计了横向断面线。然后运用双三次混合Coons曲面构造得到靠背的型面方程,并对型面进行详细设计。冲压生产得到靠背并完成座椅总成装配后,通过试验得到座椅的幅频响应特性。结果表明,该座椅骨架靠背的设计方法是合理的,可以有效降低频率响应,改善乘坐舒适性。     

鞋底曲面数据提取与喷胶轨迹的自动生成方法

为快速有效地提取鞋底曲面信息和生成喷胶轨迹,提出一种基于线结构光扫描鞋底曲面的方法。利用线结构光三维测量原理,扫描套在鞋楦上的鞋帮底面,获得表示鞋底曲面信息的点云数据。用B样条曲线拟合出一系列的三维扫描线,生成封闭的鞋底轮廓线,计算鞋底轮廓线在鞋底曲面的偏置曲线得到喷胶轨迹。构建线结构光扫描鞋帮底面的试验装置,计算其在x、y和z轴方向上的测量误差分别为0.094、0、0.015 mm,满足系统精度要求。最后将生成的喷胶轨迹通过坐标变换应用于Stäubli机器人自动喷胶系统,验证了方法的有效性和可行性。     

立式捏合机搅拌桨曲面的NURBS表示与误差分析

依据搅拌桨水平截面轮廓线的理论坐标点,反求生成了NURBS曲线;按照搅拌桨的螺旋升角,生成了一组不同高度截面轮廓线的NURBS曲线;利用蒙皮方法,生成了搅拌桨的NURBS曲面。提出了一种新的控制顶点投影法求解点到NURBS曲面最小距离的算法,用于计算搅拌桨的NURBS曲面的重构误差。结果表明,立式捏合机搅拌桨的NURBS曲面重构精度高,研究结果可为搅拌桨曲面优化设计提供借鉴。     

基于逆向工程的蒙皮曲面重构技术研究

针对蒙皮曲面生成时截面线相容性处理所带来的数据量过大问题,提出一种蒙皮曲面重构方法.从三次B样条曲线插值入手,基于垂距对自由曲面自适应数据采样,构建物体外形轮廓曲面.该方法可以有效去除截面线相容性处理所产生的大量的冗余控制顶点,在用户定义的精度内实现数据压缩和光滑的曲面造型.最后,应用该方法给出一个完整的基于逆向工程的蒙皮曲面构造过程.     

截面数据分段点高精度识别方法

针对截面数据分段点提取精度不够而导致截面曲线重构精度差的问题,提出一种分段点精确提取方法。重点研究相邻特征为直线特征和自由特征在满足G1连续时分段点的精确提取。根据曲率分析并辅以交互经验提取初始分段点,以该分段点为界分割截面数据,提取出直线特征数据并拟合直线,剩余数据拟合样条曲线。根据拟合的样条曲线设计判定方法,得到新的精度更高的分段点。以新分段点为边界并基于与直线的相切约束重新拟合样条曲线。提出的分段点提取方法不但能够在现有数据中寻找分段点,而且可以超越现有数据点并在其之间寻找更精确的分段点。实例表明,该方法大大提高了分段点的提取精度,使重构的截面曲线更加符合初始设计意图。     

逆向工程特征点提取与参数化建模方法研究

通过对逆向建模特点与参数化建模方法的研究,提出一种特征截面轮廓线提取与参数化设计的逆向建模新思路。首先,以Geomagic Studio软件完成对电动汽车车头扫描数据预处理,实现特征截面插入与特征轮廓线的提取,并在CATIA软件中进行曲率分析;其次,通过分析特征曲线曲率变化识别特征点,并测量出特征点三维数据;最后,运用Visaul Basic对CATIA进行二次开发,以特征点数据为参数,生成截面特征样条曲线,再进行曲面重构,实现参数化设计的逆向建模。结果表明:以Geomagic Studio与CATIA软件为平台,完成了截面插入和曲率分析,获取了特征轮廓线及特征点三维数据,实现了逆向特征提取与参数化设计相结合的建模方法。     

A new approach for lofted B-spline surface interpolation to serial contours

This paper addresses the problem of B-spline surface interpolation to serial contours, where the number of points varies from contour to contour. A traditional approach to the problem creates a set of B-spline curves via B-spline curve interpolation to each contour, makes them compatible via degree elevation and knot insertion and performs B-spline surface lofting to get a B-spline surface that interpolates them. The approach tends to result in an astonishing number of control points in the lofted B-spline surface. This situation arises mainly from the inevitable process of progressively merging different knot vectors to make the B-spline curves compatible. This paper presents a new approach for fixing this problem. The approach includes a novel process of obtaining a set of compatible B-spline curves from the given contours. The process is based on universal parameterisation [1, 2], allowing the knots to be selected freely but leading to a more stable linear system for B-spline curve interpolation. Since the number of control points in each compatible B-spline curve is equal to the highest number of contour points, the proposed approach can realise efficient data reduction and provide a compact representation of a lofted B-spline surface while keeping the desired surface shape. Some experimental results demonstrate its usefulness and quality.     

Feature extraction from slice data for reverse engineering

A new approach to feature extraction for slice data points is presented. The reconstruction of objects is performed as follows. First, all contours in each slice are extracted by contour tracing algorithms. Then the data points on the contours are analyzed, and the curve segments of the contours are divided into three categories: straight lines, conic curves and B-spline curves. The curve fitting methods are applied for each curve segment to remove the unwanted points with pre-determined tolerance. Finally, the features, which consist of the object and connection relations among them, are founded by matching the corresponding contours in adjacent slices, and 3D models are reconstructed based on the features. The proposed approach has been implemented in OpenGL, and the feasibility of the proposed method has been verified by several cases.     

FREE-FORM SURFACE RECON-STRUCTION BASED ON NURBS TO SERIAL CROSS-SECTIONS

A new method for recovering shape from cross-sectional contours with complex branchingstructures is presented. First, each branching problem by providing an intermediate contour using dis-tance function and image processing technology is solved. Then, all contours are divided into severalgroups of simple contours. For each group, a NURBS curve is fitted to contour points in each sectionwithin a given accuracy on a common knot vector.Finally, the NURBS surface skinning of these con-tours is performed for providing a smooth geometric model. The method is suitable to reproduce theobject by NC machining or rapid prototyping. Some results demonstrate its usefulness and feasibility.     

基于Hausdorff距离的多尺度轮廓匹配算法

在提取碎片轮廓线的基础上，提出一种以Hausdorff距离为度量准则的轮廓匹配方法。该方法的基本思想是首先采用卷积积分的方法，在多尺度空间里通过对轮廓进行重采样来计算轮廓上每一点的曲率并选取特征点。特征点及其两侧的若干点构成轮廓的特征段，然后由特征段之间的Hausdorff距离来比较二者的相似性，即为匹配程度。当Hausdorff距离小于给定的容差时，说明与特征段相对应的轮廓是匹配的。实验证明该方法是有效的。     

二维碎片轮廓曲线的匹配算法

笔者提出了一种二维轮廓匹配的方法，该算法是对图像之间相似性度量的Hausdorff距离的进一步推广。首先，以特征点及其两侧的若干点构成特征段，用特征段对轮廓进行分段描述，然后用特征段之间曲率的Hausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性，获得匹配结果。该算法充分利用轮廓线的几何特征信息，既保证了较好的匹配精度，又能显著提高算法速度。     

基于锥束CT切片图像的复杂零件三维表面重构

根据锥束CT切片图像的特点，提出了一种面向复杂零件的三维表面重构新方法：首先采用3D亚体素边缘检测算法提取序列切片图像的高精度封闭轮廓，并重构出切片轮廓的拓扑信息，然后采用一种改进的基于截面属性的轮廓分割算法得到若干组局部结构轮廓集，最后对这些轮廓集进行叠加与拼合，形成零件的整个三维表面。实验结果表明，该方法分割轮廓准确，稳定性好，对具有复杂内外结构的零件，可确保其重构结果的拓扑正确性。     

Welding deviation detection algorithm based on extremum of molten pool image contour

The welding deviation detection is the basis of robotic tracking welding, but the on-line real-time measurement of welding deviation is still not well solved by the existing methods. There is plenty of information in the gas metal arc welding(GMAW) molten pool images that is very important for the control of welding seam tracking. The physical meaning for the curvature extremum of molten pool contour is revealed by researching the molten pool images, that is, the deviation information points of welding wire center and the molten tip center are the maxima and the local maxima of the contour curvature, and the horizontal welding deviation is the position difference of these two extremum points. A new method of weld deviation detection is presented, including the process of preprocessing molten pool images, extracting and segmenting the contours, obtaining the contour extremum points, and calculating the welding deviation, etc. Extracting the contours is the premise, segmenting the contour lines is the foundation, and obtaining the contour extremum points is the key. The contour images can be extracted with the method of discrete dyadic wavelet transform, which is divided into two sub contours including welding wire and molten tip separately. The curvature value of each point of the two sub contour lines is calculated based on the approximate curvature formula of multi-points for plane curve, and the two points of the curvature extremum are the characteristics needed for the welding deviation calculation. The results of the tests and analyses show that the maximum error of the obtained on-line welding deviation is 2 pixels(0.16 mm), and the algorithm is stable enough to meet the requirements of the pipeline in real-time control at a speed of less than 500 mm/min. The method can be applied to the on-line automatic welding deviation detection.     

利用曲率多特征融合改进人体三维脊椎模型特征点的标注方法

由于脊椎生理结构的精准坐标描述和准确匹配尚未达到医学精度的要求,本文对如何精确描述脊柱腰骶段特征点的物理坐标进行研究。介绍了人体脊椎采样特征点的定义和传统标记方法。针对手动标注特征点精确度不够,易产生较大误差等问题提出了一种基于曲率多特征融合的自适应标注特征点的方法。该方法首先找出某个特征点的高斯曲率和平均曲率流的定义值,得到该特征点的法曲率相对极大值,并计算在指定极小半径r范围内的所有模型点的法曲率相对极大值。由于极大值曲率越大,三维模型表面在该点处的弯曲程度越大,该点就越能表现三维模型的大致轮廓,故以r范围内极大值最大的点作为特征点的曲率描述来替换手动拾取的点,从而准确反映该点的特征变化情况。最后,对改进结果进行偏差验证分析。结果表明:改进方法的准确度比现有手动标注特征点方法的准确度提高了约37%,验证了本文方法的有效性。     

结合斜率差和动态融合的自适应轮廓分段

为了使用圆弧和直线重建数字轮廓曲线,提出了一种融合了基于斜率差判断断点方法和区段动态融合的数字轮廓曲线自适应分段的方法。首先,利用直线拟合计算轮廓曲线上每点的前后方向的斜率差,求取斜率差的过程使用了自适应长度拟合窗口来平衡精度和速度的关系。然后,将自适应平滑方法应用在方向斜率差曲线上。基于平滑后的斜率差曲线,提取其中间断点作为待选区段分段点。最后,使用基于可视化误差判定的区段动态融合,来从待选分段点中选出一个可视化误差最小的分段方案作为最后的分段结果。仿真测试的结果显示这种分段方法的断点定位误差小于1%。以轴承油沟轮廓为实际测试用例的实验结果证实了这种自适应轮廓分段方法在实际应用中的可行性。     

焊缝成形线结构光视觉检测方法研究

针对焊缝尺寸测量和表面成形质量评估问题,研究一种基于线结构光的焊缝视觉成形检测系统。在详细论述结构光视觉传感器的组成结构以及标定过程的基础上,优化图像预处理流程,提出了基于边界限定的灰度重心法来提取激光条纹中心线。以单像素的激光条纹为信息源表征焊缝轮廓,融合多特征点提取算法实现激光条纹轮廓特征点的检测并基于特征点建立角焊缝的尺寸计算模型,最终实现焊缝尺寸测量。结果表明:该焊缝成形视觉检测系统能满足焊缝检测性能的要求。