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。     

基于地基激光雷达数据的单木结构参数提取研究

针对利用地基激光雷达数据提取单木结构参数的问题,提出了一套较为复杂林分条件下的地基激光雷达数据获取方案与单木结构参数提取方法。首先利用八邻点距离检验法对点云数据中的多次散射点进行滤除,进而通过对现有的变尺度地面点识别方法进行改进,实现了对研究区内的地面点云的快速识别。通过对地基激光雷达数据的分析,提出了一种基于树干点云垂直连续分布特征的树干识别方法,在此基础上提取了单木位置、胸径和树高,最后将所提取的结构参数与林业测量数据进行了对比,结果具有较好的一致性。     

海量测量数据融合技术研究

针对非接触式三维光学测量设备获取的点云数据量大的问题,在分析现有多视海量测量点云数据融合方法的基础上,提出了改进的聚类法点云融合技术.首先提出面结构光扫描技术中点云权值计算的新方法;其次采用新的空间邻域搜索策略,提高点云融合速度;最后依据点云空间包围盒的尺寸,等间距地划分为小块进行处理,解决了点云融合过程中内存占用大的...     

基于八叉树编码的点云数据精简方法

针对逆向工程中的点云数据预处理,分析了现有数据精简方法的不足,提出了基于八叉树编码的均匀精简方法。应用八叉树编码法划分点云邻域空间为多个指定边长的子立方体,保留每个子立方体中距中心点最近的点,实现从空间整体角度对点云的精简。对涡轮叶片测量数据进行了精简测试,证明了该算法的有效性和实用性。     

机载激光雷达与点云数据处理技术简述

介绍机载激光雷达的点云数据获取与处理流程,总结其关键技术,从中可以预测未来遥感与GIS技术在数据获取方面的发展趋势,即借助机载激光雷达,再现真实三维场景。     

逆向工程中的鞋楦模型重建与楦面展开

在分析我国制鞋工业现状和发展的基础上,运用逆向工程方法,通过获取鞋楦表面的点云数据和进行点云数据的预处理,建立了鞋楦表面的数字化模型。然后进行楦面展开,从网格划分方式和展开基点位置两方面进行了精度分析,获得了满意的展开样板。运用Imageware逆向工程软件实现了鞋楦模型重建,通过对UG软件的二次开发完成了楦面展开。     

传统陶瓷艺术作品的三维数字化重建及应用的研究与实践

目的 研究获取传统陶瓷艺术作品完整彩色点云数据,并高效进行三维重建的技术方法,探索陶艺作品数字内容虚拟展示平台的构建及推广利用的有效途径.方法 采用拍照式三维扫描设备采集陶艺作品的三维彩色点云数据,研究并提出了融合、修补等后处理的新方法,得到完整的优化彩色点云信息.通过网格化处理获得陶瓷艺术品的高保真三维网格模型和简化网格,利用虚拟现实技术开发数字化展示平台.结果 获取了石湾陶瓷传统艺术作品的三维彩色点云数据,完成了点云优化、修复,生成了高精度的彩色网格模型并进行了数字化的推广与宣传.结论 提出的三维重建技术和虚拟展示方法为我国陶瓷艺术作品的保护、传承与推广作出了积极的探索,为利用现代科技进行文化遗产数字化保护作出了新的尝试.     

基于激光断面扫描的卧式罐倾斜比计算方法

基于激光断面扫描卧式罐所获取的点云数据,提出了一种卧式罐倾斜比计算方法。该方法建立在卧式罐筒体为近似圆柱体的基础上,通过拟合筒体上点云数据得到轴线方程,从而得到卧式罐倾斜比计算方法。该方法首先给出了点云数据的预处理方法,通过基于曲率算法和对称性原理,将单层数据中的圆弧段与直线段进行分离;通过基于最小二乘法的直线拟合,剔除了由于附件引入的干扰点,以此获取稳定的圆柱拟合参数;然后,利用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法,拟合得到圆柱体参数方程,最终换算得到卧式罐倾斜比的精确计算。实验证明,该方法运算时间短,鲁棒性强,与手工测量相比,角度偏差小于0.01°。     

三维点云分割研究综述

点云是在三维空间层面完整表达周围环境的重要数据形式.传统的自主移动机器人通过激光雷达或者RGBD相机等传感器可以获取点云数据.点云分割是认知与理解点云数据中所携带的信息的重要方法.本文对点云分割,包括传统点云分割、点云语义分割、点云实例分割等的发展现状进行了分析与阐述.     

基于激光雷达数据的火星表面障碍物识别

火星车的环境感知能力是其进行智能移动和探测的基础,而障碍物检测识别是环境感知中的一个重要方面,识别效果直接决定了火星车工作能力和安全性。本文提出一种基于激光雷达数据的火星表面障碍物自动识别方法。通过获取的激光雷达点云数据,首先在分析激光反射强度理论的基础上,通过强度补偿理论将点云强度根据距离、角度因素进行修正,进而构建激光雷达强度值与目标特征的反射关系。通过大津法自动求取全局阈值,自适应的将火星表面点云分类为障碍物点云和非障碍物点云;然后通过曲率约束剔除不符合条件的障碍物点云;最后利用基于八叉树叶节点的连通性聚类,实现火星表面障碍物点云的识别。模拟实验结果表明,该方法可实现激光雷达点云中的火星表面障碍物有效提取,典型障碍物识别精度接近90%,为基于火星车障碍物检测和环境感知相关研究提供借鉴。     

基于图像信息约束的三维激光点云聚类方法

针对移动机器人在未知环境感知过程中对三维点云快速聚类分割的需求，提出一种基于图像信息约束的三维激光点云聚类方法。首先通过点云预处理获取有效的三维环境信息，采用RANSAC方法进行地面点云的分割剔除。其次传感器数据在完成时空配准后引入YOLOv5目标检测算法，对三维点云K-means聚类算法进行改进，利用二维图像目标物的检测框范围约束三维点云，减少非目标物的干扰；基于图像检测信息实现点云聚类算法的参数初始化；采用类内异点剔除法优化聚类结果。最后搭建移动机器人硬件平台，对箱体进行测试，实验结果表明，本文方法的聚类准确率和聚类时间分别为86.96%和23 ms，可用于移动机器人导航避障、自主搬运等领域。     

汽车车模覆盖件逆向工程中数据重构和优化

该文通过汽车模覆盖件点云数据测量,点云数据的对齐和曲面模型重构这一实例,介绍逆向工程技术在自由曲面零件构建中的应用。重点介绍了点云数据处理的原理和方法,论述曲线曲面的数学模型和对齐原理,分析误差产生的原因同时对结果进行了优化。     

三维激光扫描技术在犯罪现场重建中的应用

目的:研究利用三维激光扫描技术进行现场重建的技术方法。方法:首先,利用三维激光扫描仪对现场进行扫描,获取现场的点云数据;然后,依据点云数据进行现场建模和动画模拟。结果:精确地重建了犯罪现场的场景并获得具有交互性、沉浸感的动画模拟效果。结论:利用三维激光扫描技术可以精确、方便地进行现场重建。     

论存储器技术和数据预处理技术在运载火箭遥测系统中的应用

运载火箭飞行的特殊时段(如火焰干扰段等)遥测参数和大量的速变遥测参数的获取是型号遥测系统研制的难题,通过采用存储器测量技术和数据预处理技术,不仅实现了特殊时段遥测参数的获取,而且压缩了遥测传输系统的容量,保证了遥测参数获得的可靠性.本文主要介绍存储器技术和数据预处理技术在遥测系统中应用的原理和具体情况.     

基于三维点云聚类的坡度估计方法

为了提高火星探测器着陆时对坡度的估计精度,研究了一种基于三维点云数据聚类与随机搜索最优拟合平面的坡度估计方法。将通过激光雷达测量获得的三维点云数据进行稀疏表示,利用稀疏系数对数据点进行聚类与分割,划分子空间;对子空间中的数据点进行平面拟合,随机搜索最优拟合平面;根据最优拟合平面计算平面法向量之间夹角,其在数值上等于坡度角,从而完成坡度估计。实验表明:该方法可以对坡度进行较为准确的估计;与常用的坡度估计方法相比,相对误差较小。     

逆向工程中三维离散点云的平滑整定新算法

 目前逆向工程中关于三维数据的平滑整定一般都是建立在三维数据之间的拓扑关系上的.提出一种平滑整定新算法,该算法是针对散乱、无序的,没有任何拓扑关系的三维离散点云数据.根据概率统计学中的频数法从大量的离散三维数据点云中找到噪声点,然后基于三维数据点云所建立的K-D树空间数据结构,找到噪声点周围的k个最近点,根据噪声点周边k个最近点的信息对噪声点处的真实信息进行恢复.基于激光三维平面扫描机器人系统证明该算法对离散三维数据点云的平滑整定的效果是令人满意的,在逆向工程中对数据预处理是切实可行的.     

基于RBF神经网络的飞参数据预处理

由于存在干扰,飞参系统记录的发动机参数中,经常会有不少间断点和奇异值.为了利用数据对发动机性能趋势进行预测,必须对数据进行预处理.发动机作为一个系统,其各主要输入和输出参数之间必然存在着一定的函数关系.本文研究了利用RBF神经网络和参数之间的关系对数据进行预处理,得到了较为正常的数据,结果表明该方法是有效的.     

采用点云切片技术的喷漆机器人轨迹生成

提出了一种直接生成喷漆机器人运行轨迹的方法.该方法首先扫描待喷涂工件的表面以获取工件的点云数据信息,然后对点云数据进行切片处理,估算采样点的法矢量,最后采样点沿其法矢量偏置喷枪到工件的距离,得到喷漆机器人的喷枪轨迹.该方法将点云切片技术运用到喷漆机器人的轨迹规划,能准确地控制喷枪的运行位置、方向以及喷枪与喷涂工件表面之间的距离,提高了喷涂质量和效率.     

Alpha-Shapes分段改进算法在三维模拟树枝体积扫描测量中的应用

针对树木与树枝分叉部分体积计算困难,三维扫描建模易产生黏连现象等问题,提出一种Alpha-Shapes分段改进算法。通过三维激光扫描技术获取三维模拟树枝的点云数据,利用Alpha-Shapes算法计算出三维模拟树枝的点云边缘轮廓并进行三维重建,利用分段算法对三维重建数据进行体积分割计算,通过点云最高层补偿以此保证分段算法的准确度。最后用Alpha-Shapes算法计算各个分段体积并进行累加。实验使用标准塑料直管段、三通管段和四通管段对树干以及树枝的分叉情况进行模拟并通过扫描真实树枝进行验证,通过三维激光扫描技术获取点云数据,实验充分考虑树枝分叉情况、检测精度、黏连问题,结合不同模拟树枝分叉特点,对比选择最合适的半径α值与分段高度β值。实验表明该改进算法的体积计算误差值在4%-5%之间,较改进前降低5%。     

基于κ领域快速搜索的改进ICP算法在管道检测中的应用

为了快速有效地获取管道内壁信息,设计了一种管道内壁激光检测装置.该装置采用激光位移传感器扫描管道内壁,对获取的原始点云数据进行后续处理,采用基于自适应空间球的k领域快速搜索加速ICP算法完成对点云数据的拼接工作,通过仿真与现场实验,得到直观立体的管道内壁三维轮廓图,证明了该算法相较于传统ICP算法在迭代次数、速度以及精度上都有一定的提高,可有效运用在管道检测中.