点云对称边特征的最优化提取技术

针对点云对称边特征提取精度问题和严格对称问题通常不能满足要求的情况,提出点云对称边特征的最优化提取技术。根据CAD模型定制的模板中包含后续求解的相关信息。配准模板与点云数据,根据模板中点和切矢构建一系列平面,再利用其对点云数据进行切片获得一系列二维截面数据。对每一截面数据进行优化求解获取边点。将求解的一系列边点以对称中心为界分为两半,一半以模板中的对称轴为中心做镜像获得参数化的点,将参数化的点与另一半边点一起构成目标点。对这些目标点进行整体的约束优化,获得最优边曲线。根据对称轴对最优边曲线做镜像获得另一边的边曲线。运行示例证明了该方法的可行性,运行结果表明,提取的对称边特征在满足精度的同时保证了严格的对称。     

基于深度图像的多特征孔洞填补方法研究

为填补深度图像中包含多个特征的孔洞,提出了一种基于模板匹配的孔洞填补方法.根据法矢进行区域特征分割,得到单一特征点云,运用切片法从单一特征点云中得到特征线点云.对特征线点云中值滤渡后拟合生成特征线,并对特征线编码.同时建立模板编码库,采用模板匹配法匹配模板图和搜索图中各特征线子图,找出最优模板图进行孔洞填补.该方法应用在船舱槽型舱壁的重构中,能有效地实现多特征孔洞填补.     

基于特征保持的MLS截面数据拟合算法研究

提出改进的移动最小二乘(MLS)截面数据拟合算法,改善传统MLS拟合方法导致尖锐特征消失情况。首先引入与切矢夹角相关的权函数来改善原来的距离权函数。取计算点的切矢向量为其最近节点的切矢向量,当节点切矢向量与计算点切矢向量夹角大于阈值,该节点角度权值为0,否则为1。最终的权函数为距离权函数与角度权函数的乘积。其次,通过引入无穷小量,将特征点分解为两个无限与其靠近的数据点。经实验验证,当影响域半径在适当范围内变化时,改进的MLS方法均能很好地保持特征。     

利用噪声特点与曲面拟合的点云去噪及光顺算法研究

逆向工程中,随着三维扫描测量技术的迅速发展以及基于海量采样点云数据的高精度模型的产生,使得快速有效地处理点云这一技术显得更加重要.点云的去噪和光顺是法矢估计、曲率计算及曲面重建等后续处理工作的重要基础,依据散乱数据点云中的噪声点的特点,对其进行分类,并提出一种新的基于曲面拟合及噪声特点分步去噪的方法.     

螺旋锥齿轮齿面离散点空间坐标及法矢的计算

根据螺旋锥齿轮的切齿加工方法和齿轮啮合原理,运用矢量运算的方法建立了大轮成形法加工和小轮刀倾法加工的理论齿面方程并规划了齿面计算网格点区域.运用Visual Studi0 2008编程环境,编写了理论齿面各离散点空间坐标及法矢的计算软件,通过该软件可计算得到螺旋锥齿轮理论齿面各离散点在齿轮坐标系中的坐标值和单位法矢.将得到的理论齿面坐标点及法矢导入到三坐标测量机中进行测量获得各离散点的齿形误差,然后将获得该理论齿面坐标点及法矢的参数输入到CNC3906齿轮测量中心进行齿形误差测量,获得齿面上各离散点的齿形误差.将两组齿形误差测量数据进行对比分析,论证了所开发的计算软件的正确性,为螺旋锥齿轮齿面偏差的测量以及螺旋锥齿轮数字化闭环制造提供了正确的理论齿面数据.     

基于模板匹配的孔位与法矢检测算法

传统的基于边缘检测的孔位识别定位技术无法适用于网格状表面,因此提出一种基于模板匹配的孔位与法矢检测算法.给出利用2D激光采集被测表面三维点云的原理,采用改进型中值滤波算子去除孔边缘离群点,通过二值化将三维空间点云转换成二维平面点云,在二维平面内运用模板匹配方法与感兴趣区域(RO I)进行孔的识别与定位,并依据孔邻域点云间接计算出孔的位置和法矢.在模板匹配算法中,根据点云特征与给定的孔径自适应构造出孔的模板,保证了算法在倾斜平面和小曲率曲面上的适用性.通过实验对所提算法的有效性和精度进行了验证,实验结果表明孔位测量精度优于0.12 m m.     

三维点云特征的工件识别与位姿估计

针对工业机器人在抓取工件过程中需要识别和定位工件的问题,提出了一种基于改进法矢计算的点云局部描述符SHOT的三维物体识别与位姿估计的方法。首先,对三维扫描仪获取工件表面点云进行预处理和分割,得到用于匹配的工件点云模板数据集;其次,采用均匀采样算法提取特征点集,通过SHOT特征描述符对场景点云与模板点云提取的特征点进行点云局部描述;最后,利用Kd树建立初始对应对,引入3D霍夫投票机制通过点云局部坐标系各向量之间的转换关系完成工件识别,根据对应关系求解出初始变换矩阵。基于ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息。实验结果表明:该方法与基于ICP算法进行对比,提高了配准精度,可以得到精确的位姿估计信息,为在机器人应用中工件定位抓取提供精确的位姿检测方法。     

《机械工程学报》英文版2007年第20卷第5期目次、摘要预告

散乱点云直接生成粗加工刀具路径吴世雄王成勇樊晶明(广东工业大学机电工程学院广州510006)摘要:提出散乱点云直接生成无干涉粗加工刀具路径方法,采用层切法去除材料。把散乱点云转化为截面数据,并建立刀路网数据结构以存储刀路数据。提出优化的子区域划分法则及无干涉刀位计算法则。最终以z字形走刀方式链接刀具路径,该过程可转化为旅行商问题。试验表明,该种方法可以获取优化的刀具路径,计算效率高,并可避免干涉出现。关键词:粗加工刀具路径散乱点云中图分类号:TP274     

以UG为平台的逆向工程数据处理技术

基于UG基础平台,应用逆向工程点云切片数据提取理论开发逆向工程模块.通过建立多个与点云数据相交截面,提取点云数据的特征边界点,再将特征点拟合成线,线拟合成面或体.实例显示该模块能有效地从散乱点云数据中提取特征点,实现在UG环境下逆向建模.该方法也解决了UG从部分逆向软件导入后数据不能编辑、修改的问题.     

空间离散点的交互光顺处理

在逆向工程中，复杂外形产品的曲面边界曲线的品质，是影响产品外观设计质量的关键因素。通过构造边界离散点的法矢和圆率曲线，分析空间离散点的形态分布特征，提出了一种空间离散点的交互光顺处理方法，根据离散点的法矢方向和圆率二次差，人机交互对光顺进程进行控制。实际应用表明，该方法可以有效处理空间离散点的光顺问题，保证原始离散数据的准确性、合理性以及曲线设计的质量。     

面向快速原型制造的形状反求关键技术

用局部切平面族逼近原型体的方法进行基于散乱数据点云的形状反求。基于某点的邻域点集构造局部切平面，用黎曼图表示局部切平面的邻接关系，通过最小生成树进行局部切平面调整，使其法矢一致化，然后用Marching Cubes法重建三角网格模型。该方法除了点的三维坐标，无需任何附加信息即可自动判断散乱数据点所蕴涵的拓扑结构，适于快速建立具有任意拓扑结构的复杂形体。应用结果表明该方法稳定、可靠、执行效率高。     

基于扩展高斯球的点云数据与CAD模型配准

针对点云数据和三维CAD模型坐标配准过程中初始对应位置无法定量确定及最临近点计算效率问题,提出基于扩展高斯球的快速模板匹配算法,通过点云数据扩展高斯球空间与笛卡尔空间的相互转换,使外特征配准算法中测量点云与三维CAD模型初始位置的确定得到定量解决.为提高配准算法中点云数据与三维CAD模型最临近点的计算效率,采用三维CAD模型引导点云对测量数据与三维CAD模型进行桥接,从而将测量点与自由曲面的数值迭代计算问题转化为三维空间中最临近点的空间搜索,使算法的效率得到提升,实例验证了算法的有效性.     

基于点云数据的工件坐标系拟合算法

三维激光扫描技术已广泛应用于工件形位检测领域,为获取和分析相应几何参数,工件坐标系的拟合与转换算法较为关键。依附有限制条件的间接平差模型,提出了一种基于三正交平面的坐标系拟合算法。考虑到线性变换的保角性,通过对点云数据的标准化处理,确保了该算法处理大数据量点云的稳定性。以某零部件检测为算例,验证分析了该算法的可靠性和准确性。     

逆向工程中一种基于点云的制造特征识别方法

针对点云识别制造特征可以为逆向工程系统和CAX系统集成提供一个直接通道。利用特征组成面集及其之间的约束关系进行制造特征识别。首先利用模糊c-均值聚类方法对点云进行分区,利用分区过程中得到的隶属度找出面片的邻接关系,对分片点云进行曲面类型判别,利用最小二乘法进行平面或二次曲面的几何参数提取,对选取的面片进行平行、垂直、相切、凸凹等约束关系判别,与预先定义的特征规则相匹配,从而实现制造特征识别。实例验证了本文算法的有效性。     

一种基于八邻域深度差的点云边缘提取算法

提出了一种基于八邻域深度差(8N-DD)的点云边缘提取算法。算法根据目标特征的点云,对每个特征点沿深度方向进行垂直投影并对投影点进行栅格划分,计算出每个栅格内投影点所对应深度的平均值作为该栅格的深度值;然后比较每个栅格与其八邻域栅格的深度差,根据深度差判断该栅格内是否存在边缘点,并采用排序法从栅格内筛选出目标的点云边缘点。针对含有非孔洞和孔洞的两种典型点云数据,利用八邻域深度差算法进行点云边缘提取,验证了算法的有效性。     

凸显尖锐特征的点-线-面递进式曲面重建

针对现有曲面重建算法不能很好地重建出点云模型尖锐特征的缺陷,提出了一种凸显点云尖锐特征的点-线-面递进式曲面重建算法。首先,根据近邻点的欧氏距离、法向偏差和曲面变分,采用主成分分析算法和k-近邻点迭代加权法获取点云准确法向;接着,依据特征点位于多个平面交线上的原则,利用法向聚类和平面拟合从候选特征点中筛选特征点;然后,依据特征点生长方向和主方向的相互关系重建特征线,并按照最小二乘原理采用矩阵法修复角点;最后,以特征线为约束重建尖锐特征点云曲面。实验结果表明：本文算法计算的点云准确法向与理论法向偏差接近于0,特征重建效果优于其他算法,算法耗时短且与点云数量呈线性关系。算法不仅能够准确计算尖锐特征区域的点云法向,还能准确提取出点云模型的特征点并凸显模型的尖锐特征。     

A progressive point cloud simplification algorithm with preserved sharp edge data

Due to recent advances in high-speed 3D laser-scanning technologies, the set of dense points collected from the external boundary surface of a physical object, often referred to as the point cloud data, is emerging as a new representation format of 3D shapes. A typical point cloud data set contains millions of coordinate data points, and this leads to significant computational challenges for the subsequent data processing tasks in practical applications. This paper presents a new point cloud simplification algorithm to reduce the number of data points scanned from a mechanical part, in which the boundary surfaces often contain sharp edges. Because of the distinct feature represented by data points located on or near the sharp edges (edge points), these points should always be retained by the simplification process. The proposed algorithm thus identifies these edge points first and then progressively removes the least important data point until the specified data reduction ratio is reached. The quantification of a point’s importance is based on points in its neighborhood and corresponds to the point’s contribution to the representation of local surface geometry. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated through the simplification results of several practical point cloud data sets.     

基于链码跟踪的边缘异物检测方法研究

针对传统的异物检测方法不能检测出罐装、瓶装等包装产品边缘异物的缺点,提出了基于链码跟踪的边缘异物检测方法。物体边界上连续3点的绝对链码和（平均链码）可以表示边界点的切线方向：若产品边缘无异物,则边界是光滑的;若有异物存在则必然会在边界曲线上存在突变点。实验结果表明,该方法可以准确地设定检测区域,有效地检测出边缘异物,在一定程度上提高了产品异物的检出率,具有很高的实用价值。     

Adaptive tool-path generation on point-sampled surfaces

In this paper, we present a new approach to generate tool paths for machining point sampled surfaces using a direct projection algorithm, which is based on generating tool paths along planar intersection curves. In our implementation, a guide surface, with simple geometry like planes or cylinder surfaces, is first created according to the bound volume of the point cloud and initial tool paths are planned on it in terms of the motion pattern of the cutters. For each point of the initial tool paths, then, the corresponding cutter contact point (CC) of the point set surface is located by projecting the point onto the point cloud using the direct projection algorithm. In order to obtain adaptive cutter location points (CL), a least squares-based curve fitting method is applied to approximate the CC points using piecewise cubic Bezier, and a numerical method derived to estimate the length of the curve is used to adjust the position of the points along the curve, and make them evenly spaced on the curve with equal arc lengths. In addition, considering that offset curves or surfaces are necessary for locating CL points in many applications, such as machining using ball end milling cutter, torus ended milling cutters, an offset strategy for cubic Bezier curves is also studied. By testing the proposed method on several point clouds, it has been demonstrated to be promising.