基于逆向工程的飞机曲面重建方法研究磁

介绍了逆向工程的基本知识,飞机曲面数据采集的一般流程;提出了点云数据预处理算法实现,包括点云滤波算法、点云数据精简算法和基于奇异值分解法的多视点云拼接算法,通过对数据的预处理,大部分数据噪声得以消除,数据量进一步简化,多视点云数据实现空间配准;研究了飞机曲面重建的数据处理流程,对飞机机体进行若干分区,按照点、线、面的建模处理流程对每个区进行独立建模;最后以Catia逆向建模模块对某型样机点云数据处理流程为例,详细探讨了飞机曲面重建的流程,精度验证等方法实现,实践证明,论文介绍的算法和处理方法切实有效,建模数据准确可靠。     

反求工程中的混合切片技术

提出一种基于平面与“点云”、平面与NURBS曲面求交计算的混合切片方法．该方法可以保证切片曲线在点云和曲面的连接处达到G^1连续，在此基础上的重构曲面既能保证与相邻曲面的连续性要求，又能满足对点云的逼近精度要求，对反求建模尤其是过渡特征的重建有着重要意义．文中详细探讨了平面与曲面求交和点云切片两个核心算法，并对基于模型特征的混合切片方案的选择原则以及不同方法进行了论述和比较．最后用实例证明该方法在反求建模中是切实可行的．     

离散曲面变形与拼接的研究

本文研究了以自由变形技术FFD(Free—Form Deformation)使离散曲面进行整体或局部变形的方法。在此基础上,针对理想曲面造型存在的要求存储量大的不足,提出了一种分片构造离散曲面片,再使用自由变形技术进行拼接的方法,并分析了在离散曲面进行变形与拼接时在跨界方向达到各阶导数连续所需满足的条件。     

基于NURBS权因子调整的FFD直接操作

FFD（Free-Form Deformation）是计算机动画和变形中最重要的方法之一。FFD的直接操作为变形提供了更直观更方便的控制手段。该文用约束优化方法，通过调整张量积网格控制点对应的权因子，解决基于NURBS的FFD直接操作问题，给出了变形物体在单点约束下FFD直接操作的解，使变形后的物体通过给定的目标点。该方法计算简便，易于实现。文中给出的变形实例也表明，变形结果比较自然。     

自由曲面特征的定义与识别技术的研究

结合自主开发的HUST-CAID（哈尔滨理工大学计算机辅助工业造型设计）系统的特点,引入自由曲面特征,给出了自由曲面特征的参数化定义,并在此基础上对自由曲面特征识别进行研究,先是给出自由曲面特征识别的定义,接着提出了基于曲线的特征识别的算法。该方法将基于曲线的特征以二维参数的形式给出定义,使其能在二维平面上研究,通过重构特征的剖面模板库,从而利用目标特征与模板特征匹配实现了特征识别。     

基于支持向量机的优化子采样曲面表示研究

讨论了基于点云数据的曲面表示问题．采用ε-支持向量回归机和v-支持向量回归机实现点云数据的两次预处理．使用贪婪算法求解几何优化问题,从而得到点云数据的一个曲面表示．实验结果表明,所提方法具有建模光顺性好、处理速度快等优点．     

逆向工程中平面轮廓线数据的B样条曲面拟合

利用统计学的知识，对空间数据点参数值分布情况进行了分析，给出了曲面拟合过程中节点矢量的确定方法。在此基础上给出了曲面轮廓线数据的B样条曲面拟合算法以及应用该方法对平面轮廓线扫描数据进行B样条曲面拟合的算例。     

牙冠的三维点云数据重建技术研究

利用三维激光扫描仪扫描全牙列模型，对获得的数据进行处理，重构牙冠的三维图形；将获得的三维点云数据进行处理，包括数据平滑、数据精简、特征提取、数据分割、自由曲面建模等实现牙冠的三维重构；得到牙冠的三维重建数字模型，可用于全冠的计算机辅助制作，并结合中国人的标准牙冠数据，对其调整变形，得到标准的牙冠模型；该技术将会为口腔医生带来便利和高效。     

类螺旋特征测点数据的闭曲面建模方法研究

复杂曲面及海量点云测量数据的曲面建模已成为通用CAD/CAM软件的重要功能;然而,对于复杂的闭曲面建模方法,仍然存在许多技术上的难题,至今尚未能很好的解决,比如,基于海量的测量数据,如何进行闭曲面特征点识别,如何进行区域分割与处理,这一切都使得闭曲面建模过程中很难采用已经成熟的自由曲面建模技术和方法.通过研究异步仿形测量原理以及测量数据类型,针对鞋楦测量形成的空间螺旋线数据特征,提出一种闭曲面建模方法.该方法包括如下步骤:首先对测量点数据处理;并以特征螺旋线数据为基础对曲面进行三角分割;最后,以三角Bezier曲面为基础进行曲面构造,并将各曲面进行拼接、裁剪,形成完整的曲面.采用该方法对鞋楦测量数据的建模实例说明,能够有效地对具有空间螺旋线数据特征的闭曲面进行数据处理、曲面重构,提高了产品建模效率.     

基于ELM的多结构变形QR码分类校正研究

针对不同曲面上QR码变形多样化、识别率低的问题,考虑到极限学习机(ELM)对大量数据的快速分类能力,提出了一种基于ELM的多结构变形QR码分类校正算法。在欧式距离量化变形特征后,运用ELM算法把变形结构分为平面变形、半曲面变形和全曲面变形三类,并利用不同分类系数改进QR码坐标透视变换算法,得到校正坐标值。实验结果表明,此方法不仅提高了QR码在曲面上的校正准确率,而且通过分类提高了曲面变形和平面变形QR码的校正速度。     

基于散乱点的增量式曲面逼近

针对用接触式三维点数据获取设备快速输入的物体表面散乱点云数据，提出了增量式B样条曲面快速逼近算法．该算法首先要获得重建曲面的边界数据，以生成初始曲面；然后对输入的散乱数据点云用投影法计算出其参数值；再用模板子块在曲面上移动，反算出模块子块的控制点；最后更新整个曲面的相应控制点，实现边输入、边逼近，即增量式曲面逼近．在输入过程中可看到曲面逐渐逼近目标曲面的过程，在误差大的区域可以增加输入点来改善曲面逼近效果．对于复杂曲面进行多次投影计算散乱数据点参数及曲面逼近，可达到良好效果．     

B3样条曲线曲面拟合法及其在拱坝形体设计中的应用

本文提出一种基于Ｂ３样条的自由曲线,曲面拟合方法,该方法除具有Ｂ样条拟合的主要优点外还具拟合曲线,曲面,通过所有型值点的特点,结合拱坝形体设计实例,说明了此方法的正确性和实用性     

线结构光视觉传感器与CMM集成的一种标定算法

建立了视觉传感器仿射坐标系,在给出仿射坐标系 与CMM坐标系初始转换矩阵的条件下用函数逼近方法拟合出视觉传感器映射关系,并在此基 础上采用基于目标特征点的优化算法来反复修正仿射坐标系与CMM坐标系之间的转换关系, 使坐标转换矩阵估计参数收敛于最小二乘意义下的最优值,实现了视觉传感器建模及其与CM M的集成．本文最后给出了标定实验结果．     

一种基于投影的散乱数据表面增量重建算法

针对3维散乱数据场提出了一种表面重建算法.根据空间曲面的局平特性和平面三角化的基本原则,在参考点的切平面上对邻域点按角度排序,应用可见性准则删除不可见点后,相邻邻域点和参考点形成三角网格.将平面上的网格关系对应到空间,以增量方式重建反映散乱数据场拓扑关系的空间曲面.设定角度阈值优化网格,判断空间曲面的边界和孔洞.对多个数据场进行重建并对结果进行分析.对多个数据场进行重建并对结果进行分析表明,算法具有原理简单,重建速度快,重建效果好的特点.     

基于有限细节的植物叶片多密度点云重建算法

针对粗糙点云在植物模型重建过程中遇到的噪点多、边缘粘合等问题,提出一种基于有限细节的多密度点云重建算法。首先利用Kinect采集到的深度和颜色信息提取出植物叶片点云,并通过颜色信息对原始点云进行稀疏处理,分离开粘合部位,得到理想的点云;然后基于人眼视觉识别的局限性提出了一种有限细节多密度点云重建算法,与传统的网格重建不同,其以点代面通过不断细化点的密度来产生视觉误差上的模糊曲面。实验证明,所提算法的重建效果和速度在一定程度上优于网格重建的。     

Direct boolean intersection between acquired and designed geometry

In this paper, a new shape modeling approach that can enable direct Boolean intersection between acquired and designed geometry without model conversion is presented. At its core is a new method that enables direct intersection and Boolean operations between designed geometry (objects bounded by NURBS and polygonal surfaces) and scanned geometry (objects represented by point cloud data).We use the moving least-squares (MLS) surface as the underlying surface representation for acquired point-sampled geometry. Based on the MLS surface definition, we derive closed formula for computing curvature of planar curves on the MLS surface. A set of intersection algorithms including line and MLS surface intersection, curvature-adaptive plane and MLS surface intersection, and polygonal mesh and MLS surface intersection are successively developed. Further, an algorithm for NURBS and MLS surface intersection is then developed. It first adaptively subdivides NURBS surfaces into polygonal mesh, and then intersects the mesh with the MLS surface. The intersection points are mapped to the NURBS surface through the Gauss-Newton method.Based on the above algorithms, a prototype system has been implemented. Through various examples from the system, we demonstrate that direct Boolean intersection between designed geometry and acquired geometry offers a useful and effective means for the shape modeling applications where point-cloud data is involved.     

Image-consistent patches from unstructured points with J-linkage

Going from unstructured cloud of points to surfaces is a challenging problem. However, as points are produced by a structure-and-motion pipeline, image-consistency is a powerful clue that comes to the rescue. In this paper we present a method for extracting planar patches from an unstructured cloud of points, based on the detection of image-consistent planar patches with J-linkage, a robust algorithm for multiple model fitting. The method integrates several constraints inside J-linkage, optimizes the position of the points with regard to image-consistency and deploys a hierarchical processing scheme that decreases the computational load. With respect to previous work this approach has the advantage of starting from sparse data. Several results show the effectiveness of the proposed approach.     

基于GPU并行的点云数据简化的改进算法

受环境因素影响,卤水下矿床表面地势平缓,采集的矿床点云冗余点较多,为了提高对矿床进行三维建模的效率,设计了一种基于GPU并行的点云简化的改进算法。对每个小栅格内的点进行最小二乘的平面拟合,根据各个点到拟合平面的距离精简了大部分冗余点,并通过剩余点的曲率进行了第二次精简。将整个处理过程限定在每个小栅格内,在降低计算量的同时避免了因过度简化而出现的空洞现象。另外,对点云的简化过程进行了基于GPU的多线程并行处理,极大地提高了整个处理过程的效率。实验表明,算法改进后达到原算法效果的同时提高了算法效率,利用GPU加速后,大大缩短了算法的执行时间。