逆向工程中的数据点云的分割

逆向工程中由数据点云构建物体表面模型中，对数据点云恰当的分割是表面建模的一个很重要步骤。文中以激光-机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础，探讨了曲面密集三维散乱点群数据的分割技术。根据激光测量方式和三维点群分布的特点，建立了在计算机中表示散乱点群数据结构。建立树形空间结构完成对密集散乱点群进行空间分割，由此实现对散乱点群数据的几何分割。     

逆向工程中点云孔洞填充算法的研究

提出了一种新的孔洞光滑填充算法。该算法首先从孔洞周围已有的点云数据中提取采样点,对得到的采样点进行插值拟合得到拟合曲线,然后离散曲线形成点列,补充到空白区域,较好地解决了使用曲线插补方法实现散乱点云数据中孔洞光滑填充问题。由于避免了使用参数曲面对散乱数据点云进行插补,该方法可以应用于具有复杂曲面形状的点云。     

散乱点曲面拟合及在车身曲面中的应用

提出了一种基于NURBS 曲面的散乱点参数曲面拟合方法,可以对散乱点云数据进行插值或基于最小二乘意义下的光顺拟合。完成了软件开发并在汽车车身外形曲面设计中得到了应用。NURBS曲面的优良品质保证了这种方法计算稳定,生成的曲面满足光顺要求。     

基于支持向量机的点云曲面刀具路径规划

针对单值散乱点云曲面刀具路径规划问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机的计算方法。在计算过程中,将点云数据向平面投影,得到二维点集。应用网格划分和边界网格内测量点高斯映射技术,提取平面区域内的边界特征点。用边界特征点定义点云曲面的实际加工区域,在此区域内规划平行等间距刀具路径。应用最小二乘支持向量机拟合点云数据,求得被加工曲面的连续表达模型,经此模型将二维刀具路径数据向三维空间映射,求出刀触点数据。将刀触点经法向偏置计算,求得刀位点。实例验证证明,该方法能较好地解决信息不完备散乱点云曲面刀具路径生成问题。      

一种基于曲线拟合与采样的点云数据压缩方法

在反求工程中,从样件表面采集得到的通常是数量非常庞大的点云数据,严重影响了曲面重建算法的效率;另外,基于四边域曲面的重建算法通常要求型值点数据呈拓扑矩形排列,而采样得到的散乱点云通常不满足这一拓扑要求。文中提出了一种新的数据压缩技术路线,用于把海量散乱点云数据合理地压缩到四边域曲面重建所要求的数据量和拓扑形式。该方法的核心是B样条曲线的拟合和采样。为使采样点更好地反映原始模型的外形特征,给出了一种基于曲率的自由曲线自适应采样算法。应用实例表明本文提出的方法达到了预期的效果。     

一种散乱数据曲面拟合算法

这里提出了一种散乱数据点的曲面拟合方法。首先，先对点云进行网格划分，然后采用二次曲面的最小二乘拟合确定网格点的坐标。再对这些行的网格点进行蒙皮曲面造型，生成B样条曲面。为了得到更高精度的逼近曲面，以此曲面为基面，采用B样条曲面的最小二乘拟合方法对原始散乱点云作进一步参数化。从而可以获得较高逼近精度的曲面。最后给出的算例证明此方法是简单有效的。     

基于分层原理的CAD实体模型重建技术

在分析传统模型重建方法缺陷的基础上,结合快速成型中的分层原理,将散乱数据点云分层结构化,提出采用直线同伦法提取中间轮廓线作为数据精简的参考,确定层片信息,然后由建模软件根据层片信息进行三维建模。该方法避免了建模过程中冗长的曲面拟合、特征丢失等问题,简化了建模步骤,节省了建模的时间。     

汽车散热盖模具点云数据曲面逆向重构技术研究

主要研究汽车散热盖模具样件的三维数据测量、点云数据处理、曲线曲面模型的重构、模具三维实体化实现方法等。点云数据预处理主要研究点云数据的对齐与重定位、数据的精简与降噪等。针对逆向工程关键核心技术如拟合曲面的质量分析、曲面片的修剪和编辑等进行了深入研究,最终针对模具不同特征区域点云的特点,结合两种建模思想,面向散热盖模具的点云数据完成了曲面模型重建,为最终实现模具三维实体逆向建模和模具磨破损区域的三维精确建模奠定基础。     

基于Imageware和UG的蜗轮逆向工程曲面重构方法研究

对曲面重构的方法进行研究,实现单件蜗轮三维模型的快速重构。采用非接触式三维扫描仪获得点云数据,使用逆向工程软件Imageware对点云数据进行预处理和曲面重构,主要讨论曲线重构曲面和点云直接拟合曲面的两种方法,并对两种方法得到的曲面进行拟合精度和光顺性的对比分析,在UG中完成蜗轮三维模型的基准坐标系对齐和后续实体的建模操作。结果显示,曲线重构曲面的方法更能满足蜗轮齿面的精度和光顺性要求。采用这种方法可以快速实现蜗轮三维模型的精准重构,为蜗轮单件、小批量的快速再制造提供了CAD模型。     

CATIA软件在汽车逆向设计点云处理技术中的应用研究

应用CATIA软件中的数字曲面编辑器和自由造型模块，对由Tritop和Atos软件得到的汽车车轮挡泥板的点云数据进行了分网和曲面拟合处理，并探讨了在划定点云范围，过滤点云、分网以及拟合曲面过程中的一些技巧和方法，通过误差分析，得出了一些应用CATIA处理点云数据的结论。     

一种基于机器人的曲面测量、建模和加工方法

提出了一种基于机器人的卷曲类自由曲面的测最、建模和加T路径生成方法.本文采用结构光测量方法设计了一种基于机器人的自动测量系统,实现了自由曲面零件的表面测量.根据测量数据和零件的形状特点提出了一种新的建模方法,该方法首先采用提出的截面法直接提取点云的边界,然后利用射线与局部拟合曲面的交点获得有序的精整数据点,实现了NURBS曲面的精确拟合.最后,对重构的自由曲面采用等参数线法生成了加工路径.实际的算例和应用验证了本文方法的有效性和精确性.     

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。     

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。     

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。     

基于表面贴合的不同视点传感器点云拼合方法研究

针对视觉传感器对物体表面点云数据采集的离散性,提出基于表面贴合的点云精确拼合方法。先对不同视点传感器获得的点云进行初始配准拼合,再以包容球方法选取点云重合表面区域的三处局部表面,用三维二次曲面方程拟合;旋转变换采用四元数法,经非线性最小二乘优化得到精确拼合的平移和旋转参数。该方法具有较快的收敛速度和较高的拼合精度,实例验证了所提方法的可行性。       

基于参数曲面建模的车身表面逆向设计研究

针对在汽车车身设计逆向工程过程中,由于雕塑模型的精度有限以及三坐标测量的机测误差,所得的散乱点不能真实反映曲面形状而建立了一种曲面拟合方法,能够减小误差较大点的影响,保证据散乱点求得的曲面最接近于"理想"曲面.并简述了车身曲面逆向设计拟合方法的数学模型和CATIA软件创成式曲面设计模块的主要功能.将车身曲面的逆向设计分为2D图纸和3D实物逆向设计2类,给出设计流程和应用开发实例,解决了设计中容易出现的问题.     

离散点云等残留高度数控加工刀轨生成方法

为了最大化刀轨行间距,从而减少刀轨总长度,针对离散点云提出了一种等残留高度刀轨生成方法。提出以点云局部轮廓点集直接生成残留高度点的迭代计算方法,再根据残留高度点和点云局部点集迭代计算出下一行等残留高度刀位点,从而获得等残留高度刀轨。算法无需点云等距或曲面重构,为了提高算法效率,提出了算法所需数据初值的优化计算方法。最后对典型的点云模型生成刀轨,与等行距刀轨相比,提出的算法生成的等残留高度刀轨总长度大幅减少,验证了算法的可行性和有效性。     

Complete 3D surface reconstruction from unstructured point cloud

In this study, a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out. Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.     

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。     

激光扫描表面特征的点云数据处理方法

为了提高激光测量系统对工件表面特征的测量精度,减少数据处理中由于特征点云拟合选择对测量精度的影响,针对比较常见的两种表面特征提出了正确的拟合方式。从工件表面的实测数据出发,经过多次实验,结合表面测量特征的拟合原理,分析不同点云处理方法之间的差异,并给出了最适合该特征的拟合方式及其原因。实验表明,不同的点云拟合方式对特征测量的影响比较大,选择正确的拟合方式才能保证测量的准确性。