特殊工件扫描数据处理

针对逆向工程中激光扫描仪在扫描大型异形工件时点云对齐质量差,点云数据精简效果不理想等问题,提出了先分部精简点云数据再对齐的方法。对坐便器进行扫描处理,实现了工件表面模型的建立。     

摄影测量点云数据精简研究

针对摄影测量过程及所得点云数据的特征,利用模板法计算曲面曲率以确定曲面的精简比,对曲率图像进行非均匀网格滤波,实现了对摄影测量点云数据的精简。计算过程简洁方便,实验结果保持了原有数据的形态。该方法适用于摄影测量点云数据的后期处理。     

曲面重构中测量点云精简方法的研究

反向工程研究中，根据三维测量数据进行曲面重构是其关键技术之一。介绍了曲面曲率的基本理论，根据曲率精简点云的方法及曲率估算的方法，并结合实际对根据曲率精简测量点云数据的方法进行了改进，着重研究了邻域搜索、曲率估算、曲率精简原则等，在保证测量精度的前提下，在提高曲面重构的计算效率、减少存储空间等方面取得了较好的效果。     

多维点云结构相似性定量化评价

点云配准技术作为点云数据处理中的核心技术，会因为点云质量而影响配准效果，质量好的点云可以提高配准精度、空间模型完整度、即时定位与地图构建系统的性能等，因此评价点云数据质量具有很高的客观价值；而通过传感器获得的点云数据存在系统误差和非系统误差等噪声，因此点云数据处理变得很重要，对点云数据处理效果的评价还没有一个较为客观的方法，本文提出了多维点云结构相似性定量化评价方法。通过将滤波前、后的点云数据和标准点云数据进行对比，分别比较三维坐标轴上所有点坐标的均值、标准差和协方差，再对3个坐标轴上的结构相似性值进行权重分配最终获得三维结构相似关联度，进而对点云滤波、点云稀疏后的点云数据质量进行评价。该方法还对提高配准精度进行了实验验证。经过实验表明，该方法能够评价三维点云的质量，且能够评价不同噪声类型以及处理方法下获得的点云质量，为点云配准提供了参考。该方法不仅对点云预处理和点云质量进行了高效、客观地评价，还提供了一种提高点云配准精度和效率的方法。     

散热盖模具点云数据处理技术研究

散热盖注塑模具进行三维模型重建技术主要研究内容有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、模具三维实体化等。点云数据预处理主要包括点云数据的对齐与重定位、数据的精简与降噪等。由于任何测量系统在采集数据时均存在误差,所以在重建模型之前,必须对采集的数据进行预处理。点云数据预处理主要包括多视点云拼合、点云数据滤波及平滑、数据精简、对噪声点和异常点的处理以及对数据进行的平滑操作等几方面。预处理后所获得的纯净数据将为后续研究奠定良好基础。     

特征提取的点云自适应精简

作为一种反映物体形貌的三维信息,点云数据的原始数据量十分庞大,直接对过多的数据进行操作会影响后续重建等工作。本文提出了一种新的点云特征提取自适应精简算法。首先对原始点云进行空间划分,构建点的k邻域,设置特征参数,进行特征分析,识别不同区域的信息和数据。然后针对平面数据预先进行边界的检测和提取,对剩余部分进行精简。最后,针对非平面区域,先提取特征,再根据曲率的不同进行不同程度的精简。办公室数据扫描实验结果表明,处理大小为百万以内点的点云模型可以在几秒之内完成,精简比能够达到90%以上,与原始数据间的误差较小:平面部分在精简前后平均偏差均在0.02mm以内,波动很小,为0.005 7mm;非平面区域精简前后的平均偏差均在0.08mm左右,差值仅为0.000 3mm,精简精度得以保证。因此,利用提出的算法处理后的数据能更好地展示物体的形貌。     

基于激光雷达与倾斜摄影融合技术的电力巡检系统设计

针对传统的电力巡检系统仅应用激光雷达或倾斜摄影技术，导致电力巡检的可视化效果差，无人机巡检时间长的问题，将激光雷达与倾斜摄影技术融合起来，对电力巡检系统进行优化。对激光雷达和倾斜摄影相机进行了详细设计，给出倾斜摄影相机的摄影模式示意图；采用无人机三维激光雷达技术对输电线路通道环境进行扫描，获取架空输电线路走廊大范围的三维激光点云数据；设计点云数据与图片的采集和处理流程，对点云数据进行精度校验，布设倾斜摄影技术的像控点点位，校正影像并协同外业测量成果和POS数据得到匹配点云，将2种技术得到的数据进行融合建模，完成系统设计。为验证设计系统的有效性，选择某段路线进行建模测试。实验结果表明，所设计系统的可视化效果好，有效缩短了无人机巡检时长，有效提升了巡检效率。     

逆向工程中数字化测量与点云数据处理

逆向工程作为新产品开发和消化、吸收先进技术的重要手段,其应用越来越受到重视。本文主要总了逆向工程中数据测量方法及影响测量精度的因素,从噪声去除、多视对齐、数据光顺、数据精简、数据分割等方面讨论了点云数据的处理方法。     

多视点云数据的拼合与精简技术研究

逆向工程中点云测量数据的数量对后续的处理过程影响很大,其精简处理直接影响样件的曲面造型精度.分析了点云数据的精简与数据拼合的关系,讨论了进行数据精简和数据拼合先后顺序对造型精度的影响,得出了针对不同结构的样件必须进行不同处理的结论.     

基于八叉树网格的点云数据精简方法研究

提出一种基于八叉树网格的点云数据精简方法,该方法利用八叉树来建立散乱点云数据之间的几何拓扑关系,计算出包围盒内点云的平均法矢与点法的夹角,依据夹角的大小作为立方体是否再分的条件,保留其立方体内最接近平均法矢方向的一个点,从而达到精简目的.     

基于逆向工程的车灯罩壳模具的快速设计与制造

逆向工程技术已成为模具CAD/CAM的制造技术之一,以车灯罩壳模为例,首先利用三维激光测量仪对零件进行测量,获取三维点云数据,然后利用UG软件将得到的轮廓数据三维重构,得到实物原型的三维数字模型,最后进行模具CAD/CAM。采用逆向工程技术可以快速实现模具的设计与制造,同时大大缩短了整个产品的开发周期。     

一种点云数据的区域分割方法

在曲面重构中，由于激光法测量的数据密度比较大．而实际的曲面模型往往含有多个曲面几何特征，也即是由多张曲面组成的，如果利用“点云”数据直接进行拟合，则造成曲面模型的数学表示和拟合算法处理的难度加大，甚至无法用较简单的数学表达式描述曲面模型。提出了一种基于数据点曲率变化区域分割方法，该算法原理简单、易于理解和编程。详细地描述了该算法的基本原理和处理过程。     

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。     

Data Reduction Methods for Reverse Engineering

Reverse engineering is an emerging technology that promises to play a role in reducing product development time. Reverse engineering in this paper refers to the process of creating engineering design data from existing parts. It creates or clones an existing part by acquiring its surface data using a scanning or measurement device. Recently, laser scanning technology has improved significantly and has become a viable option in capturing geometries of complicated design models. 3D laser scanners have become more accurate and the speed of data acquisition has increased dramatically. However, they generate up to thousands of points per second, and handling the huge amount of point data is a major problem. It becomes quite important, therefore, to reduce the amount of acquired point data and convert it into formats required by the manufacturing processes while maintaining the accuracy. This paper presents methods that can reduce efficiently the amount of point data.     

基于激光扫描和SFM的非同步点云三维重构方法

室外场景具有测量数据量大、扫描数据易重叠及建筑物表面信息复杂等特点,单靠激光扫描方法能够获得场景精确的深度信息,但缺乏颜色和纹理信息,利用从运动中恢复结构(SFM)方法可获得丰富的彩色信息,但重构精度不高,若将两种设备固定进行在线实时同步测量,易受到测量环境和系统制约不易实现。针对此问题,提出了一种基于激光扫描和SFM结合的非同步点云数据融合的三维重构方法。首先,提出利用手动选择控制点进行7自由度初始配准,再利用迭代最近点(ICP)算法对初始配准结果进行精确配准,最后利用最近点搜索算法将分布在经基于面片的多视图立体视觉(PMVS)算法优化后的SFM数据中的颜色信息与激光扫描的点云坐标进行融合。实验结果和数据分析显示,本文的方法能有效地将激光扫描与SFM点云数据进行融合,实现了室外大场景的三维彩色重构。     

宽厚板板形测量系统与标定方法研究

针对当前宽厚板板形在线智能化检测的需求,设计一种单激光器多相机的宽厚板板形测量系统,提出一种基于唯一激光平面的多相机坐标系姿态校准标定方法。板形测量系统由分别位于宽厚板矫正机前后的两个相同的子系统组成,子系统采用多相机测量视野拼接的方式,实现宽厚板板形的检测;利用相邻相机公共视野中同一姿态标定板世界坐标系的唯一性,将多个相机的坐标系映射在基准坐标系下,根据实际激光平面的唯一性将多个相机坐标系统一为同一姿态,并通过统一坐标后相邻相机点云数据的位置关系,实现多相机测量数据的快速拼接,完成多相机结构光测量系统坐标系的标定。试验结果表明,该方法准确有效,为大视场结构光三维测量提供了一种有效的测量标定方法。     

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。     

逆向工程中密集数据采样以及网格化技术

以激光-机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础,探讨了基于给定精度的曲面密集散乱数据点群的数据压缩以及几何建模方法.其中根据激光测量方式和三维点群分布的特点,提出一种在给定采样精度基于曲率的曲面自适应采样的方法;并通过激光扫描曲线间的采样点匹配为进一步数据压缩提供依据;并由度量曲面的初步网格点阵对测量点逼近程度好坏来进一步完成对曲面模型的修正.通过实例验证了这种方法的可行性.