一种点云数据的优化修正量光顺算法

逆向工程中,采样数据混有的噪声需要加以处理,数据处理的结果直接影响重构曲线曲面的精度。为了获取能真实客观反映原始设计意图的点云数据,本文研究了优化修正量光顺算法。在分块进行粗、精光顺处理采样数据过程中,分别由曲率及其一阶差分符号的变化来辨识坏点。坏点的修正方向直接按照能量函数方程确定出由型值点指向三角形形心的正或负的G向;修正量由赋初值开始,按照能量函数方程递进搜索,满足能量代数式最小值后搜索停止。通过实例验证,改进算法能够满足曲线曲面重构的光顺性要求,可有效保留曲线的原有形状。     

B样条曲线柔性加减速前瞻控制算法的研究

针对B样条曲线插补过程中存在的柔性冲击、过切问题,采用四次多项式加减速与三角函数加减速相结合的方法对B样条曲线进行前瞻速度规划控制。首先,根据曲线曲率的变化情况找出速度规划中的速度敏感点。其次,在对前瞻路径进行四次多项式速度规划时,若遇到曲率频繁变化的曲线段,为了降低柔性冲击,使用三角函数加减速方法进行速度规划控制。最后,为了保证加工精度将弓高误差约束条件引入到速度规划分析中。仿真结果及实例表明,该方法能在保证加工精度的同时降低柔性冲击。     

B样条曲线曲率简易求解算法北大核心

提出了一种简易曲率求解算法,在对原B样条曲线降阶处理的基础上,直接利用常用的曲率计算公式即可,避免了复杂的求导运算。最后以两条典型的曲线为例,通过仿真实验验证了该算法的可行性。     

基于轮廓约束点的B样条曲面拟合算法

提出了一种面向截面测量数据的B样条曲面拟合算法。首先对原始数据点列进行降噪处理,然后遴选出曲率优势点,并将其作为初始的轮廓约束点,得到插值于约束点的初始曲线。再在需改善拟合精度的区域增加约束点,直至获得满足精度要求的B样条曲线。最后以约束点数目最多的曲线为准,在其余的曲线上增加差额数目的约束点,并进行平均弦长参数化,构造出B样条曲线簇,最终获得B样条拟合曲面。仿真实验结果表明,该方法可显著压缩曲面模型的控制顶点数目,具有较高的曲面重构效率。     

非完整移动机器人的路径光滑化研究

针对非完整移动机器人的路径光滑问题进行了研究.在传统的路径规划研究中,仅仅考虑某一或某些性能指标,如路径最短、运行时间最少等等,这样规划出的路径存在曲率不连续现象,不能直接用于移动机器人的路径跟踪.文中利用立方螺线作为过渡曲线,对原有路径进行修正,且修正过程中考虑机器人的最小转弯半径约束以及移动机器人的非完整约束,建立的过渡曲线不仅能够保证过渡点处的曲率连续,而且能较好地逼近原有路径.文章最后针对不同初始情况进行了计算,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于特征点自动识别的B样条曲线逼近技术

提出一种实用的用三次B样条曲线逼近稠密且带噪声的二维断面数据点列的算法。剔除数据点列中的重合点并对其进行均匀弧长重采样处理后,利用相邻点拟合圆弧的方法来近似计算各数据点的离散曲率值,并根据相邻点之间的离散曲率符号变化情况及相近点之间的曲率值和曲率差分关系自动识别出断面数据中绝大多数的特征点(拐点、折痕点、曲率极值点)。构造插值于特征点的B样条曲线,并在逼近误差最大处插入新的插值点。重复这一过程,直到逼近误差小于预先给定值,从而得到最终插值点列并构造相应的B样条曲线。试验结果表明,所构造的曲线节点数目及其分布合理,能够很好地反映原始断面数据点列中的细小特征部分。该算法具有速度快、逼近精度高等特点,可广泛应用于二维断面数据的曲线重建。     

光纤光栅曲线重建算法中的曲率连续化研究

在医疗内窥镜形状检测方面,传感器的定位精度对病灶的诊断和手术方案的制定起到了关键性的作用。本文在基于利用大长度的光纤光栅曲率传感器进行形状重建的方法上,对抛物、正弦和反正切形式下的理论曲线和实际曲线弧段中的曲率连续化方法进行了优化性研究,提出了三次样条曲率连续化方法。经过实验数据分析得出在算法优化后,对接近光纤光栅弯曲极限的实际曲线弧段中,X、Y方向上使用三次样条曲率连续化法后的坐标点平均拟合精度能够相对提升4.8%和2.2%,成功对二维曲线重建进行了精度改进。同时,曲线的重建响应时间为19 ms,能够满足实时性要求。     

燃气轮机透平叶片截面形状重构技术研究

基于逆向工程,采用NURBS(非均匀有理B样条)理论对透平叶片截面数据点阵进行整体插值,实现对透平叶片截面形状的重构;然后采用NURBS小波分解的光顺算法,对重构的自由曲线进行整体光顺。实践表明,经过重构和小波光顺后,有效地构造出透平叶片截面线,并去除了曲线上的坏点,改善了截面线的品质,达到了预定目的。     

基于B样条曲线节点插入算法的拟合优化

在逆向工程中对叶片进行非接触式测量,为了更好得到叶片型线的数据,需要用曲线对有序的点云进行拟合.为了满足精度要求,提出了用节点插入算法来对拟合出B样条曲线进行优化.该方法首先通过最小二乘法拟合出曲线,然后根据误差和曲率信息以及节点插入算法不断插入节点,所得结果与上一次进行对比,直到达到拟合要求.实验表明,该方法考虑到局部曲率及误差,得到的拟合曲线逼近效果更好.     

一种优化的NURBS曲线插补算法

为弥补目前非均匀有理B样条插补算法的不足,提出一种优化的非均匀有理B样条曲线插补算法。算法采用插补前S曲线加减速方法,不仅优化了前瞻过程,而且在回溯过程中考虑了短样条的情况。算法对长样条和短样条非均匀有理B样条曲线能用统一的方法进行插补,通过引入环形缓冲区和预插补(非离线),提高了加工效率,同时合理地安排插补任务增强了系统的实时性。通过MATLAB仿真,验证了算法的有效性。     

Imageware中光滑拼接曲面的方法

逆向工程软件的曲面反求中,曲率较大的地方往往难以得到较好的曲面反求效果,针对该问题提出了一种基于曲率变化的分块曲面构建拼接方法。该方法根据曲率显示的点的颜色特征进行点云数据的分割,分别获得单片光滑曲面,然后将单片曲面拼接起来以实现完整的自由曲面造型。在曲面拼接过程中,调整两片曲面相邻两列控制点,使其三点共线,以达到拼接处一阶连续。最后通过一个典型的实例证明该方法构造的曲面与原始点云的最大误差为由点阵直接拟合生成的曲面误差的1／3,为由点一线一面构造的整块曲面误差的1／5。     

一种基于插值拟合的复杂刀具轨迹在线平滑压缩算法

提出了一种基于插值拟合的在线复杂刀具轨迹平滑压缩算法,该算法依据主导点的选取策略,对原始数据点进行离线预处理,然后进行主导点的在线插值拟合以及非主导点的误差检测,进而生成一条满足拟合精度要求的B样条曲线。主导点依据离散数据点的曲率阈值、曲率极大值、曲线拐点,以及分段Bezier曲线逼近拟合后的误差最大值点进行选取。在具有C2连续性的分段Bezier曲线逼近拟合前,需要利用长度均分策略,提取长度突变点作为新增的主导点,以保证拟合的准确性。对主导点进行B样条插值拟合后,利用轮廓误差跟随法对非主导点到拟合曲线的误差进行检测。该方法与牛顿迭代法相比,其计算速度更快且能提高算法效率。仿真结果表明,提出的算法可对复杂刀具轨迹进行平滑压缩,且误差检测的精度能够满足要求。     

基于B样条曲面的点云孔洞拟合填充

为了后续曲面重构的需要,针对有孔洞的点云数据,提出了一种孔洞拟合填充的自适应方法。由于孔洞与其周围离散点有一定的连续性,该算法首先从孔洞周围已有的点云数据中选取离散点,用新的参数化方法对得到的离散点参数化后,用最小二乘法进行自适应曲面拟合,对得到的拟合曲面通过迭代法逐步逼近优化,考虑曲率变化的影响在曲面上取点,实现了孔洞光滑填充。实例表明,改进的参数化方法使算法的复杂度减低,进一步迭代优化提高了曲面拟合精度,在面上取点时考虑了曲率变化,因此该方法可以应用于具有复杂曲面形状的点云中的孔洞填充。     

截面点云重构曲面的曲率可视化分析

在实物零件数字化过程中,截面点云是比较常见的一种表现形式。由截面点云拟合截面曲线,进而得到零件曲面在实践中有着广泛的应用。曲面的曲率反映了曲面的几何属性,也是进行质量评估以及产品设计的关键技术之一。通过计算机图形显示技术,对拟合后的曲面进行曲率可视化分析,不仅可以直观地评价曲面的光顺情况,也可显著地提高工作效率,为工作人员提供了一种可视化手段。以叶片为研究对象,实验表明：曲率彩色云图能使用户方便地了解整体及局部的曲率分布信息,便于用户进行计算机辅助设计、改善曲面的设计质量等。     

一种新的空间曲线匹配算法

提出一种新的空间曲线匹配算法。该算法对离散的曲线进行光顺、拟合和采样，使用空间曲线微分几何性质计算各采样点的曲率和弗朗内特标架。通过曲率计算匹配点对列表，通过对齐匹配点对的弗朗内特标架进行曲线匹配，得到一个匹配矩阵集。从匹配矩阵集中选出一个最优匹配的匹配矩阵，使得空间曲线的对应点匹配窗口内的距离平方和最小。实验结果证明，算法效率高、鲁棒性好。     

点采样曲面的曲率估计

本文提出一种直接在点采样曲面上计算曲面的高斯曲率、平均曲率及主曲率等局部微分性质的方法。首先，为了去除测量产生的噪声和误差，引入高斯核函数为每个采样点加权；接着计算每个采样点的最近邻域点集；然后用双三次B样条曲面最小二乘拟合邻域点集，构造局部参数曲面来逼近原始曲面，以局部参数曲面的曲率估计点采样曲面的曲率；最后给出曲率估计的应用。实验结果表明，该方法能有效地反映曲面的基本特征。     

基于曲率加权累加的动态速度前瞻控制

针对在高速加工、快速检测等高速进给条件下,传统速度控制方法容易导致工件过切、机床抖动等问题,提出了基于离散衔接点曲率加权累加的速度前瞻程序段数动态选择的方法。首先,分析了基于5次样条曲线拟合离散衔接点方法,然后推导了到各衔接点的曲率表达式,最后根据各点曲率加权累加值进行动态速度前瞻程序段控制,并进行了仿真验证。仿真结果表明,动态速度前瞻避免了前瞻路径过短不能完成减速要求和前瞻段数过多占用系统资源,一定程度上解决了速度和精度的冲突问题,提高了系统的性能和加工效率。     

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。     

基于角点稳健提取的长方体参数化拟合方法

长方体基元拟合是三维点云几何拟合的典型问题,在三维重建、逆向工程、工业三维量测等实际场景中有着广泛应用。在实际应用中由于遮挡及设备盲区等原因,通常无法获取完整长方体点云数据,导致建模或量测时难以准确拟合长方体结构。针对该问题,本文提出一种结合平面拟合投影分割以及残缺平面垂角检测的长方体参数化拟合方法实现了长方体参数化拟合。首先,该方法通过平面拟合投影分割算法获取强轮廓信息的平面点云;然后,设计了残缺平面垂角检测算法,以拟合长方体真实角点;最后,利用非共面四点法对长方体残缺角点进行计算补全,获得完整的长方体参数信息。实验表明,本文方法在各类情况下均能准确检测并补全长方体角点信息以及平面参数信息,角点查准率召回率均为100%,平均误差仅为1.204×10^-3 m,能够实现精确的长方体参数化拟合。