存在约束条件的复杂曲面三角网格剖分方法

针对存在特征约束条件的复杂曲面三角剖分提出了一种新的算法，该算法首先将该类复杂曲面划分成平面参数域，产生较为均匀的参数域，进而对各子平面参数域进行平面参数域的三角剖分，然后将所得到的各子平面参数域映射为空间Beizier网格结点，形成粗网格三角剖分后进行各子曲面片间G^1连续的拼接运算，最后动用曲率标准和细分规则进行三角剖分质量的优化。该方法不但可以较好处理复杂曲面，而且能克服曲面网格产生裂缝。     

一类卷曲模型的组合B样条曲面重建方法

针对一类大型卷曲模型存在数据点参数化困难、手工操作频繁和建模效率低等问题,提出一种组合B样条曲面的自动重建方法。首先,给出该类卷曲模型点集投影轴线的自动识别方法,并采用映射方式将空间点集投影到给定的平面域,然后根据投影后点集的边界特点,将边界自动分割成四条边界曲线段,进而利用Coons曲面形式实现了点集的区域分割与快速参数化。对于每个分割区域,采用最小二乘拟合形式建立该分割区域内空间点集合的B样条曲面模型,一定程度上提高了建模的效率与自动化程度。其次,在组合曲面的拼接过程中,给出一种基于拼接影响区域的B样条曲面控制点优化调整的一阶光滑拼接策略,提高了拼接的精度。最后的实例验证了所提方法的有效性与实用性。     

STL数据的Parasolid数据变换

为满足STL与Parasolid几何建模核心之间数据直接交换的需要,提出在对三角网格模型数据分割的基础上,利用角点对三角网格曲面边界进行分段,以各边界段的近似中点和递归细分算法提取边界段上的特征点,采用Dijkstra算法计算对应边界段上对应特征点之间的最短路径线以获得空间四角形的节点数据,通过Parasolid函数以插值的方式重构三角网格模型的自由曲面并进行曲面缝合,最终将STL数据转换成Parasolid数据。应用实例表明了所生成模型的稳定性与可靠性。     

点云特征型面的边界曲线拟合及曲面裁剪算法

点云特征型面边界曲线的拟合质量直接决定了对应曲面裁剪的质量。以机械零件点云模型为研究对象,针对点云分割型面的边界点识别、排序、拟合和曲面裁剪问题展开研究。基于场力法提取的边界点集,提出了基于最短距离法的边界点集排序和方向夹角阈值限定的边界点集去噪等预处理算法;采用局部二次多项式函数拟合估算边界点集曲率,提出了基于曲率突变点归属性判断的边界点集分段和拟合算法;通过控制点投影变换求取二维裁剪边界,提出了基于特征点集多边形凹凸性的二维边界曲线方向判断法。使用机械零件模型典型型面进行实验,验证了各阶段算法。该算法具有很好的适用性,可进一步扩展应用至复杂曲面边界裁剪。     

网格曲面数控加工编程分型线提取算法

针对复杂网格曲面分型线提取精度和效率不高的问题,根据非封闭自由曲面和封闭自由曲面的拓扑信息和几何特点,提出了2种基于投影方法的分型线提取算法. 对非封闭模型,首先将模型投影到平面并重新三角网格化,然后提取投影三角网格的边界,最后以平面三角网格的边界为检索信息在原始网格中检索得到自由曲面的分型线. 对封闭模型,根据模具分模的几何原理,提出通过建立封闭自由曲面凹模和凸模离散几何模型的方法提取封闭自由曲面的分型点,然后通过一环邻域点搜索法对分型点排序,得到分型线. 实验结果和数据分析表明,两种方法可以精确、高效地提取非封闭和封闭自由曲面的分型线,并可以确保分型点都是三角网格曲面的顶点.     

基于超声测距的自由曲面数字化方法研究

对数学模型未知的自由曲面进行超声仿形测量时，必须事先估算各采样点的位置和法矢。针对此问题，提出了一种两次采样的数字化方法：首先采用双曲线外插方法对曲面进行特征线采样，生成初始曲面；然后采用B样条节点插入算法对初始曲面进行递归分割，生成基于给定采样精度的自适应采样路径。实例表明，该方法能较好地提高自由曲面超声测量的效率。     

基于递归分割理论的自由曲面建模技术

为应用递归分割理论增强复杂自由曲面建模能力,通过在递归分割Loop方法中引入节点加权因子,实现了对递归逼近分割曲面形状的有效控制,并可以生成不同的尖锐特征。根据曲面模型各点处的平均曲率,对节点位置进行逐步调整,实现了递归分割曲面模型的光顺处理。论述了通过计算递归分割曲面模型的法向偏置面生成薄壁件表面模型的方法,并给出了所建立的自由曲面模型直接应用于快速原型制造的实例,说明应用该项新技术可以直接建立任意拓扑结构复杂自由曲面模型,为复杂自由曲面的建模提供了新的有效途经。     

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-线-面构造的整块曲面误差的1/5.     

反求工程中基于边界扩展的三角网格构造

针对非接触式方式测量的大规模散乱点云数据建模，提出一种三角剖分算法，该算法适用于多张自由曲面片构成的曲面物体，尤其适用于含内孔的曲面对象。算法过程包括两个阶段：第一阶段，采用一种空间栅格装点法来进行初始点云数据精简，精简比率通过栅格小正方体单元尺寸控制；第二阶段，构造种子三角形，通过连接已剖分网格区域的边界边与最优扩展点采形成三角网格，从而向外延展，也可以时一个带有内孔的复杂自由曲面直接进行三角剖分，无需人工分区。实验结果表明该算法可以快速、有效地从三维数据点云建立几何模型。     

散乱点云的三角网格曲面重建算法

在采用计算机视觉法获取物体三维重建数据的过程中,为了得到较完整的模型信息,所测得的曲面点通常带有大量冗余,而这些冗余数据的存在大大增加了曲面重建的难度.在此背景下,我们针对散乱无序、无任何几何拓扑信息的密集数据,提出了一种空间三角网格直接剖分算法.该算法能够节省存储空间,提高曲面重建效率,保证输出的曲面网格优质.算法首先对原始数据进行预处理,然后采用空间栅格法及Delaunay空球等准则,扩展动态三角网,最后统一法向量输出完整的三角网格模型.通过实例证明,算法重建速度快,曲面网格质量高.