基于隐式曲面和域分解的多边形网格模型孔洞修补

针对多边形网格模型中存在的复杂形状孔洞,提出了一种基于隐式曲面插补和域分解方法的孔洞修补算法。首先,利用径向基函数定义一张光滑的隐式曲面,完成不完全多边形网格模型孔洞区域曲面的构造;其次,利用域分解方法将多边形网格模型的域空间分解成若干子域,并完成子域局部问题的求解;最后,子域局部解考虑其权重系数后可获得模型全局解。任意拓扑的复杂多边形网格模型的孔洞修补实例验证了该算法的有效性。     

基于变分隐式曲面的三角网格孔洞修补

针对三角网格模型存在的孔洞问题提出一种基于变分隐式曲面的孔洞修补算法。首先,利用孔洞边界信息构造插值孔洞边界的变分隐式曲面并将其网格化,得到初始孔洞网格,再利用边界点裁剪初始孔洞网格,最后把裁剪后的孔洞网格与初始网格拓扑合并,完成孔洞修补。算法充分考虑了孔洞周围的信息,使得孔洞网格与原始网格光滑连接,取得了比较好的效果。     

基于变分隐式曲面的三角网格孔洞修补

针对三角网格模型存在的孔洞问题提出一种基于变分隐式曲面的孔洞修补算法。首先，利用孔洞边界信息构造插值孔洞边界的变分隐式曲面并将其网格化，得到初始孔洞网格，再利用边界点裁剪初始孔洞网格，最后把裁剪后的孔洞网格与初始网格拓扑合并，完成孔洞修补。算法充分考虑了孔洞周围的信息，使得孔洞网格与原始网格光滑连接，取得了比较好的效果。     

基于RBF神经网络的三角网格曲面孔洞修补

针对由测量数据重建得到的三角网格曲面存在孔洞的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的修补方法.该方法首先检测出孔洞,通过对孔洞特征多边形实施三角化获得新增三角片顶点;在孔洞边界周围采集三角片顶点,将其作为样本点集来训练RBF网络;将训练好的RBF网络用于新增三角片顶点坐标的优化,最终实现孔洞的修补.修补实例表明,该算法对流形曲面上封闭孔洞的修补精度较高,修补效果良好.     

基于径向基函数的多种类型孔洞修补算法研究

利用径向基函数对散乱数据点进行曲面重建受到越来越多学者的关注,并被应用于解决网格模型中的孔洞修补问题。本文在实现径向基函数对简单孔洞进行修补的基础上,进一步研究了对多种类型孔洞的修补问题,提出了统一的修补算法:首先利用填充算法对孔洞进行填充,然后使用径向基函数建立孔洞区域的隐式曲面,最后将新增加的三角片顶点调整到建立的隐式曲面上,并给出了修补结果的优化处理。实例证明,该算法适用性好,对不同类型孔洞的修补效果理想。     

非封闭三角网格模型边界特征的自动识别

孔洞修补是反求工程中的重点研究内容之一,孔洞修补必须要准确定位和识别孔洞边界。非封闭三角网格模型边界和孔洞边界的识别多采用人机交互方法。提出一种新的孔洞边界自动识别方法:将边界顶点和边界网格向该边界对应的投影特征平面投影以获得边界投影多边形,利用平面几何多边形内角和知识进行自动识别,若边界投影多边形所对应的无网格部分夹角总和等于多边形的内角和则为孔洞边界,反之则为模型边界。通过实例验证,该方法能够自动识别出模型边界和孔洞边界并分离,提高了在非封闭三角网格模型中孔洞边界识别的效率。     

三角网格曲面孔洞修补算法

针对反求工程中由于点云数据的不完整而产生的三角网格孔洞,提出了一种三角网格模型孔洞的空间修补算法。在提取孔洞边界特征后进行边界预处理,建立孔洞边界特征平面,并将孔洞边界向该平面投影;逐次寻找投影多边形中夹角最小的对应空间边界点作为网格生长点进行修补,直至新增的三角网格覆盖原有的孔洞;以孔洞边界周围的网格顶点作为采样点,对新增的孔洞网格顶点位置进行最小二乘拟合调整,以实现孔洞的准确修补。通过实例验证,说明该方法具有较好的孔洞修补精度和稳定性。     

基于无网格局部Petrov-Galerkin法的曲面修复算法

针对三维残缺数据曲面重构的困难,提出残缺点云或有孔洞网格曲面数据修复的新算法,该方法通过拟合进行曲面重构,大大减小了边界节点误差的影响;同时采用基于板壳理论的无网格法,使孔洞曲面修复更光滑,尤其可以更真实地修补出锻压制造的薄板零件.首先应用移动最小二乘法插值对残缺点云进行边界提取,然后给出逐层节点布置算法,最后应用基于最小势能原理的无网格法进行曲面修复,并将通常无网格法中积分圆域改进为多边形域.编写相应程序,经简单二次曲面缺损网格修补验证算法的有效性,结果分析表明误差很小,曲面修复结果理想.为进一步证明算法实用性,对实际薄壳产品的孔洞进行算法应用,修补效果理想.     

三角网格大面积孔洞光顺修补算法的研究

针对曲率变化复杂区域的大面积孔洞缺陷,提出一种基于曲面拟合的光顺孔洞修补算法。首先提取孔洞基本特征信息,基于孔洞边界直接填充修补;接着通过网格细分与优化,获得孔洞内部采样点;最后通过加权分点曲面拟合,调整采样点的空间位置。应用实例表明,该算法获得的修补网格质量高,能较好地逼近原始缺失曲面,且与周围原始网格光顺连接。     

基于最小二乘支持向量机的三角网格修补算法

为实现点云数据孔洞区域的修补,提出了一种基于最小二乘支持向量机的三角网格曲面孔洞修补算法。首先检测出孔洞,采集孔洞边界周围的三角片顶点作为学习样本训练最小二乘支持向量机模型;然后对孔洞多边形进行平面填充,获得新增三角片的顶点,并用已训练好的最小二乘支持向量机模型将其优化,最终实现孔洞的修补。实验结果表明,该方法的精度和处理速度优于人工神经网络,具有一定的实用性,为孔洞修补研究提供了一种新思路。