序列图像约束的点云初始配准方法

针对现有算法难以精确配准重叠区域较小的点云,提出一种结合二维序列图像的点云初始配准方法。基于移动式三维测量方法获取实物表面灰度图像及三维数据,根据透视投影原理对相机在点云局部坐标系中的位置进行定位,获取点云到对应相机坐标系的变换矩阵,并以灰度图像的特征点及其匹配点作为匹配对,通过重建序列图像对相机外参数予以全局优化,根据初始配准公式实现点云初始配准。试验结果表明,该算法可正确配准重叠区域较小的点云,且能显著提高配准过程的稳健性及配准效率。     

基于三角Bézier曲面的三角网格模型光顺算法

针对三角网格模型整体光顺效果较差的问题,提出一种基于三角Bézier曲面的三角网格模型光顺算法,该算法采用R*S树组织三角网格模型的动态索引,对三角网格模型进行精确保形精简,根据保形精简后三角网格模型型面几何特征构造整体G1连续三角Bézier曲面,将其作为三角网格模型的光顺参考曲面。通过将三角网格顶点映射于光顺参考曲面上,实现三角网格模型的光顺处理。实例证明该算法可对各种复杂型面的三角网格模型获得理想的整体光顺效果,并有效保留原模型的型面特征。     

基于样点拓扑近邻的散乱点云曲面拓扑重建

提出一种基于样点拓扑近邻的散乱点云曲面拓扑重建算法,对点云数据构建动态空间索引结构,采用动态扩展空心球算法查询样点k近邻,通过对样点的k近邻数据进行偏心扩展和自适应扩展获取样点的拓扑近邻参考数据,从中查询样点的拓扑近邻,从样点的同层拓扑近邻中获取符合Delaunay条件的匹配点,生成局部Delaunay三角网格,并通过增量扩展实现整个散乱点云的曲面拓扑重建.实例证明,该算法可对无隙、有边界等任意模型的散乱点云进行合理的曲面拓扑重建,有效解决了r-dense恰当采样点云中非均匀区域易产生非工艺孔洞的问题.     

散乱点集拓扑邻域均值逆向漂移查询算法

为获取散乱点集的拓扑邻域数据,提出一种基于均值逆向漂移的自适应迭代搜索查询算法,基于R*树动态空间索引,采用动态扩展空心球k邻域查询算法快速获取目标样点的拓扑邻域参考数据,根据邻域查询与点集密度分布的关系,采用核密度估计描述点集的分布规律,利用均值漂移算法计算得到能够反映散乱点集局部分布特征的均值漂移矢量和均值点,将邻域搜索区域沿逆向均值漂移矢量移动进行邻域查询并实时更新样点的拓扑邻域参考数据,进而完成拓扑邻域查询的均值逆向漂移迭代计算,最终实现样点拓扑邻域数据的自适应搜索查询。试验表明,该算法可快速获取复杂型面均匀或非均匀采样点集的邻域数据,查询结果包含Voronoi邻域及其他有效邻域参考数据,能更好地反映散乱点集局部型面特征。     

三角Bézier曲面粗加工刀轨生成算法

为了解决三角Bézier曲面粗加工刀轨生成效率低以及存在的刀轨干涉等问题,提出了一种基于三角Bézier曲面粗加工刀轨生成算法.该算法采用R*S树建立三角Bézier曲面模型的动态索引,可快速获取瞬时加工区域三角Bézier曲面片,进而迭代计算无干涉刀位点.建立了三角Bézier曲面的z向包络线,根据z向包络线与切削平...     

三角Bézier曲面快速求交算法

提出一种三角Bézier曲面快速求交算法,该算法采用R*S-树建立三角Bézier曲面的动态空间索引结构,基于该索引结构快速获取相交区域三角Bézier曲面片集,通过设定离散精度阀值,在逼近精度允许范围内将相交三角Bézier曲面片均匀离散为三角网格,采用R*S-树建立离散后三角网格的动态空间索引结构,通过网格单元间的求交获取交线数据,进而通过查询共端点交线数据跟踪提取三角Bézier曲面的完整交线,实例证明该算法在逼近精度允许范围内可快速、准确获取任意复杂三角Bézier曲面交线,并通过三角Bézier曲面模型的数控刀轨生成验证了该算法的实用性。     

木门窗框安装的有效措施

在安装木门窗框时,常规作法是预埋木砖。但由于与墙体联结不牢固,导致在投入使用以后,与墙体分离、松动,甚至整块木砖脱出,造成墙面粉刷空鼓脱落,不易修补。为此应在安装门窗框时采取有效措施,以保证与墙体联结牢固。1.墙体为12墙时(一般为室内隔断和卫生间隔墙),木砖容易松动,可采用120毫米×120毫米×240毫米的预制混凝土块,内放木砖(最好为梯形),砌筑时一同砌入墙体,见图1。2.墙体为24墙时,墙中间应立樘子,木砖与砖同规格,但宜做成外小     

散乱数据点云型面特征分析算法的研究与应用

提出一种产品散乱数据点云型面特征快速分析算法.该算法基于R*-tree动态空间存取模型,能快速、准确地获取点云局部型面参考数据,并采用最小面积包围矩形法对其进行参数化;以自由曲面逼近产品局部型面,估算数据点云型面曲率值;将点云型面曲率映射为RGB颜色值,以曲率云图反映产品型面特征分布.该算法运行效率高,产品数据适应性强,型面特征分析结果准确.     

基于局部泊松曲面重建的点云刚性配准方法

为兼顾点云配准精度与收敛速度,提高配准过程收敛的稳定性,提出一种基于局部泊松曲面重建的点云刚性配准方法。该方法基于曲面局部样本重建泊松曲面并将其作为配准参考曲面,以采样点至参考曲面的最近点作为匹配点,将匹配范围由曲面局部样本扩大为该样本所拟合的曲面域,提高点对匹配精度。同时,基于所重建的泊松曲面计算配准误差,消除采样误差对配准过程收敛判定的延迟影响,加快配准过程的收敛速度。在配准过程中,通过调整因子调节匹配点在曲面域的匹配范围,增大点对在配准误差偏大情况下匹配的概率,提高配准过程收敛的稳定性。试验表明,该方法在保证配准精度的同时可显著减少收敛时的迭代次数,配准过程收敛于全局最优的稳定性更高。     

散乱点云的无垂直视差立体图像生成

散乱点云的立体显示能直观形象地还原被扫描物体。针对OpenGL未对Off-axis立体投影模型提供内建支持致使难以生成正负视差过渡平滑的立体图像,提出了一种Off-axis立体投影模型的OpenGL实现方法,依据双目成像原理与Off-axis模型推导投影矩阵,用以替换OpenGL中的投影矩阵,并利用OpenGL的四缓冲技术对散乱点云进行透视投影,从而生成符合深度感要求的无垂直视差立体图像,以便对散乱点云进行评估。实验证明,该方法能简单自然的实现无垂直视差的立体图像生成,且基于硬件加速渲染场景,能有效保证渲染速率,可广泛应用于对逼真度要求较高的立体显示环境。