基于点云数据的曲面重构方法研究

点云数据的曲面重构是逆向工程的关键技术。本文在分析现有重构方法局限性的基础上,提出了一种以边界为中心的新方法。这种方法重构出的曲面间具有的内置连续性。     

一种Loop细分小波的边界处理方法

细分小波近年来发展迅速,在计算机图形显示、渐进网格传输和网格多分辨率编辑等领域获得了广泛的应用。Bertram提出的Loop细分小波是基于提升格式的双正交细分小波的典型范例,它所针对的对象均为网格的内部顶点。目前尚未发现相关文献提及细分小波对于边界的处理。该文在Loop细分小波算法的基础上,给出了一种Loop细分小波边界处理的方法,经验证效果令人满意。     

向量线性相关的三角网格自适应Loop细分方法

根据过同一起点,且线性相关的三个向量在同一平面上的原理提出了一种新的三维表面自适应Loop细分算法,即对网格模型过同一顶点1邻域上的所有三个紧邻边组成的三个向量判断其是否线性相关来断定该顶点的1邻域是否平坦,从而进一步判断该顶点是否参与细分.但是三角网格模型上的三条边不可能都严格地在同一个平面上,当这些向量组成的行列式值趋于零时,便认为它们在同一平面上.实验表明,该方法减少了细分的数据量和处理速度.     

基于三坐标测量数据的点云曲面重构

基于CMM测量数据,针对鼠标数据的特点,进行了边界拟合、特征识别、分片重建、光滑拼接等技术的研究。利用三次B样条拟合边界曲线,利用微分几何方法进行曲面特征的识别与分割,利用拉伸及放样法进行曲面片重构,最后进行曲面片相交、剪裁、过渡完成最终的鼠标模型。     

激光测量的自由曲面点云数据处理方法

介绍了基于VIVID910三维激光扫描仪在零部件上获取自由曲面点云数据的方法。针对点云数据中所存在的影响模型重构精度的各种因素,详细论述了无用杂点删除、多视点云对齐、数据点云合成、点云数据编辑、数据点云精简及数据点云平滑等预处理方法。实例表明,经过处理的点云数据有利于后续的曲线、曲面重构及模型重构。     

Loop细分曲面的加工等距面生成及误差控制算法

不同层次的Loop细分网格曲面可作为不同工序的加工模型.当判断各细分层次与极限曲面的整体误差时,若不考虑所存在的尖锐特征,则计算所得误差将高于实际误差.本文考虑了尖锐特征的存在,对现有给定误差估计所需细分次数的算法进行了改进,并针对粗加工和精加工的不同特点,给出了各工序等距面的生成及调整算法.实践验证方法可行.     

基于变形网格法的高密点云曲面重建

针对散乱点云庞大的特点,为提高其曲面重构效率,提出了一种三维高密散乱点云的曲面重建方法。该法首先构建一均匀网格,再通过拟合网格每个单元格的顶点到所输入点集中最近的点来实现对网格单元格进行变形,然后根据每个单元格中顶点状态模型构建三角片。该方法运行速度快,占用内存少。最后通过实例分析验证了该方法的有效性。     

基于Catmull-Clark细分规则的双参数细分曲面

通过在曲面细分过程中引入两个参数,给出一种新的细分曲面构造的算法,使得所得的细分曲面可调.通过调节一个参数值,可以得到一族细分曲面.另一个参数是细分过程的改变参数,改变它的初值,也可得细分结果.最后给出了曲面设计的实例,表明这种算法简单、有效.     

点云数据的曲面重构新算法

针对采用视觉测量方式得到的点云数据特点,提出了基于动力学数值仿真的网格曲面逼近方法,依据曲面率变化特性,该方法可对点云数据进行自适应压缩,并能显著提高逼近网格的品质,从而实现了点云数据的精确曲面重构。实际的算例结果表明,该方法实用可靠。     

曲面拟合过程中的参数值优化方法

参数值的准确性对曲面拟合的效率以及精度影响非常大,直接通过参数化方法获得的参数值往往不够精确。在曲面拟合过程中,需要反复利用逼近得到的曲面优化参数值,但是常用的参数优化方法应用到局部曲率大的曲面时,参数的迭代优化的过程可能不收敛,从而使得曲面拟合难以继续。随着参数化方法以及曲面拟合研究的发展,局部曲率大的曲面也可以被较好的参数化并进而逼近拟合,因此研究大曲率曲面上的参数值优化意义重大。笔者提出一种比常用参数值优化方法精确度更高的参数迭代优化计算方法,进而通过添加收敛判据确保迭代过程收敛。该方法在实际应用中取得了较好的效果。     

P-nary细分多层B样条算法及曲面拟合

多层B样条方法在曲面的拟合中提供了新的途径.在证明均匀B样条基函数P-nary细分方程基础上,给出了均匀B样条曲线的P-nary细分控制点之间的计算公式,进而讨论了B样条曲面的P-nary细分问题,并将其用于层次B样条曲面拟合.提出了基于P-nary细分多层B样条曲面拟合算法.该算法加快了层次B样条曲面拟合中网格加细后曲面控制点的计算,数值实例显示所给算法的有效性.     

基于C~1自然邻近插值的曲面拟合

以C~0连续non-Sibsonian插值作为三次单纯形Bernstein-Bézier多项式的基坐标,构造C1连续自然邻近插值函数。介绍了高阶连续函数的构建原理和性质。将C1连续自然邻近插值函数应用于曲面拟合场合,由于Voronoi图能够自动调整数据点分布不规则和密度不均匀在空间上的差异,即使对于散乱数据点,也能获得较好的拟合结果。     

VisualBasic与Matlab接口技术在曲线拟合中的应用

MatrixVB是VisualBasic与Matlab的接口,VB采用这个接口来驱动Matlab,使VB和Matlab实现无缝集成。在使用VB进行Windows编程的同时,充分发挥Matlab在图形处理,计算等方面的优势,通过对工程数据进行插值等方法来实现曲线的拟合,进行直观的图形化显示。并举例说明了几种曲线拟合方法在MatrixVB中的使用,及这几种方法的原理,优点和缺点。采用这种接口技术可以方便应用程序的开发和增强应用程序的处理能力,满足工程需要。     

基于移动最小二乘法的曲线曲面拟合

建立了一种基于移动最小二乘(MovingLeast-Squares,MLS)法的曲线曲面拟合方法。这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进,使生成的曲线曲面具有精度高、光滑性好等许多优点。详细介绍了移动最小二乘法的原理、应用和特点,并且给出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计流程。最后给出了曲线拟合和空间散乱数据曲面拟合算例,将拟合结果与最小二乘拟合结果作了比较,分析了MLS拟合曲线曲面的光滑性和拟合质量,表明了该方法的优越性和有效性。     

点云数据区域分割方法

为了便于逆向工程中模型的重建，针对散乱无组织的点云数据，提出了一种新的区域分割方法。首先对点云数据进行网格划分和稀化处理，对每个网格内的数据点用抛物面进行局部拟合，得到点云中每个点的法矢和曲率等微分信息，然后由“绝对标准”得到边界候选区域，再由“相对标准”得到最终边界点，连接这些边界点或对这些边界点进行曲线拟合，完成点云的区域分割。实践证明，通过该方法得到的边界点能满足工程应用的需要。     

基于细分模式与能量优化的曲面混合方法

论述了用Catmull-Clark细分曲面及能量优化法对多张三次B样条曲面进行混合的方法。首先引入一种边界拓扑修改的细分规则，可生成逐段光滑的细分曲面，在此基础上构造多张三次B样条曲面的混合曲面，采用能量优化方法求解控制顶点。与现有方法相比，构造的混合曲面形状易于控制，能满足复杂的边界要求，且整个混合曲面除了在有限奇异点处为C^1连续外均达到C^2连续。     

三重三角网格细分算法研究

标准的二值细分操作会在那些特殊顶点相关联处产生极大的曲率,这个缺陷可以通过对细分操作的特征值施加一个限定的曲率频谱来消除,但会扩大对那些超出了二价的顶点的支持.三重细分方案将网格的边一分为三,上述情况不会发生.该文中,作者推广了二阶连续的四次样条的三重细分到任意的三角形.该细分算法具有有界的曲率,并且被设计成能够维持凸包的属性.