面向点云的特征模型重构及其关键算法研究

针对传统逆向工程技术所重构的B-rep模型信息表达层次低、无法体现设计意图、难以实现改型设计和再设计的缺陷,提出一种面点云数据直接重构特征模型的策略,并对其中点的微分几何性质估算和拉伸旋转面特征重建等基础而关键的步骤提出一套解决算法,以传统坐标转换法估算的法矢为初值,通过引入迭代来提高法矢曲率的计算精度,依据拉伸旋转面的特殊几何性质,利用随机抽样一致性算法提取拉伸方向和旋转轴,实验结果证明了算法的有效性、精确性和鲁棒性,为特征模型重构的下游计算奠定了良好的基础。     

基于B样条曲面的点云孔洞拟合填充

为了后续曲面重构的需要,针对有孔洞的点云数据,提出了一种孔洞拟合填充的自适应方法.由于孔洞与其周围离散点有一定的连续性,该算法首先从孔洞周围已有的点云数据中选取离散点,用新的参数化方法对得到的离散点参数化后,用最小二乘法进行自适应曲面拟合,对得到的拟合曲面通过迭代法逐步逼近优化,考虑曲率变化的影响在曲面上取点,实现了孔洞光滑填充.实例表明,改进的参数化方法使算法的复杂度减低,进一步迭代优化提高了曲面拟合精度,在面上取点时考虑了曲率变化,因此该方法可以应用于具有复杂曲面形状的点云中的孔洞填充.     

基于B样条曲面的点云孔洞拟合填充

为了后续曲面重构的需要,针对有孔洞的点云数据,提出了一种孔洞拟合填充的自适应方法。由于孔洞与其周围离散点有一定的连续性,该算法首先从孔洞周围已有的点云数据中选取离散点,用新的参数化方法对得到的离散点参数化后,用最小二乘法进行自适应曲面拟合,对得到的拟合曲面通过迭代法逐步逼近优化,考虑曲率变化的影响在曲面上取点,实现了孔洞光滑填充。实例表明,改进的参数化方法使算法的复杂度减低,进一步迭代优化提高了曲面拟合精度,在面上取点时考虑了曲率变化,因此该方法可以应用于具有复杂曲面形状的点云中的孔洞填充。     

基于隐式曲面的三角网格模型等距算法

针对三角网格模型,提出了一种基于隐式曲面的等距算法.该算法首先对三角网格模型进行拓扑重建,然后对顶点进行八叉树采样,由采样点及采样点的单位法矢点来构建隐式曲面,将隐式曲面等距,最后将原模型的顶点投影到等距曲面得到投影点,根据先前建立的拓扑关系,将投影点三角网格化得到等距后的三角网格模型.该算法在一定数值范围内避免了等距模型自交问题,而且等距模型三角网格均匀,质量高.     

基于三角化模型截面线提取产品特征线的四边域曲面重构

提出了基于三角化模型截面线提取产品特征线的四边域曲面重构的方法.该方法不但对特征点提取进行了降维简化,把在三维数据点云中直接求取特征点,转化为在截面线上求点,而且综合了三角曲面法快速、灵活、边界适应性好和四边曲面法精确、光顺的优点.     

截面点云重构曲面的曲率可视化分析

在实物零件数字化过程中,截面点云是比较常见的一种表现形式。由截面点云拟合截面曲线,进而得到零件曲面在实践中有着广泛的应用。曲面的曲率反映了曲面的几何属性,也是进行质量评估以及产品设计的关键技术之一。通过计算机图形显示技术,对拟合后的曲面进行曲率可视化分析,不仅可以直观地评价曲面的光顺情况,也可显著地提高工作效率,为工作人员提供了一种可视化手段。以叶片为研究对象,实验表明：曲率彩色云图能使用户方便地了解整体及局部的曲率分布信息,便于用户进行计算机辅助设计、改善曲面的设计质量等。     

基于支持向量回归机的点云曲面重构方法

提出了一种基于支持向量回归的点云曲面重构方法,并以径向基函数为核函数重建复杂线性函数曲面模型,实验表明该方法能直接重建散乱点数据,具有误差小,速度快等优点.     

基于自由曲面点云的RPM自适应分层研究

针对由激光三维扫描设备获取的点云数据及其后续RPM操作,提出基于栅带的自由曲面点云自适应分层方法.以栅带为基元,将点云投影栅带化,从中获取特征点集,结合相邻栅带距离最小值点找寻构建层间轮廓.定义投影点云栅带面积比为表面误差,建立其与堆层厚度的关系,通过表面误差逼近定值最终确定堆层厚度.经实例验证,此方法得到的分层模型充分满足RPM的要求.     

基于Level Set方法的点云建模技术研究

描述一种利用偏微分方程(PDE)和变分法进行点采样几何模型重建算法.把符号距离函数与任意函数的度量函数作为内部能量,根据能量约束最小化条件,通过Level Set方法求解曲面的梯度流.使初始曲面随时间产生演化变形,直至逼近目标模型,完全消除重新初始化过程.实验表明,通过Level set方法能够把初始曲面快速自动演化变形到目标模型,对任意拓扑结构和带噪声的点云具有很强的适应能力.     

Shape Reconstruction from Unorganized Points Using Voronoi Diagrams

Given only a set of points, without any geometric information such as the adjacency among the points, the scanning order or the scanning direction, it is a difficult problem to reconstruct a surface model corresponding to the original shape. For the reconstruction of open shapes, many effective approaches have been proposed. It is, however, hard to find a robust and effective method for the reconstruction of closed shapes. In this paper, an algorithm is proposed to reconstruct a three-dimensional closed shape from a set of good sample points using the properties of Delaunay triangulation and Voronoi diagrams. The proposed method consists of three steps; (1) constructing a convex hull consisting of mutually exclusive tetrahedra by 3D Delaunay triangulation of input points, (2) generating a Voronoi diagram of input points by utilising the properties of Delaunay triangulation, and (3) extracting the triangles on the shape boundary, defined by input points, after selecting the tetrahedra which are contained inside the shape using the properties of Voronoi diagrams. The proposed method in this paper has some advantages compared to the previous approaches. First, the distance parameter, such as α in the α-shape approach, is not required in the proposed approach. The determination of a proper parameter by trial and error is not appropriate, especially in the automation of shape reconstruction. Secondly, the time complexity of the proposed approach is O(n) since, in a single pass, this algorithm determines whether each tetrahedron is located inside or outside the shape boundary. ID="A1"Correspondance and offprint requests to: Dr K. S. Kim, Department of Industrial Engineering, Pohang University of Science and Technology, San 31, Hyojadong, Pohang, 790–784, Korea. E-mail: kskim@postech.ac.kr     

The development of a technique for 3D complex surface reconstruction from unorganized point cloud

In this paper, we propose a new neural network based on our two-level adaptive hierarchical clustering algorithm. The algorithm is to manage unorganized points, so that the triangular mesh models can be correctly obtained by applying the triangular mesh creation algorithm. We also develop adaptive self-flipping triangle edges to improve triangular mesh structure. Only one parameter, the maximal edge length of triangle, is needed in the neural network. The proposed two-level consists of the first level for clustering the cloud of points that has same order of the maximal edge length into a same cluster and the second level for generating triangular surface model or drape surfaces over the points of the same cluster. The normal vector for the generated triangular 3D surface model can be obtained from the second level. This helps to generate the STL file or stereolithography format. From the experimental results it can be shown that the proposed method is very effective for clustering unorganized point clouds for generating a triangular mesh of complex surfaces.     

曲面重构中散乱点云数据曲率估算算法的研究

获取测量点云数据的几何特征信息是曲面重构的基础,估算数据点方向矢量和曲率是点云数据处理中必须面对的问题。这里针对散乱测量数据点云,以局部数据点协方差矩的最小特征向量作为数据点的方向矢量,并根据实际测量情况,对基于二次曲面拟合的数据点曲率估算算法进行了改进。对实际测量点云数据,能够较准确地估算出点云方向矢量和曲率,并能形象显示出数据点云的曲率分布。     

应用广义回归神经网络重建点云曲面

针对现有曲面重建神经网络算法误差大的缺点,并根据广义回归神经网络解决函数逼近问题的特点,提出了一种针对点云曲面重构的广义回归神经网络,并编制Matlab程序对点云曲面做了仿真试验；仿真结果表明：该模型逼近曲面误差精度达到网络设计要求的10~(-4)mm,网络学习速度快,重建曲面光顺．     

复杂曲面重构中的倒圆技术

介绍复杂曲面重构中的曲面倒圆圆角和有关倒圆术语的定义 ,研究曲面倒圆的基本算法 ,概述曲面倒圆的方法 ,并给出曲面倒圆技术的应用实例及部分结论     

逆向工程中扫描数据点的曲面重构

针对三维扫描数据点的曲面重构技术在实际系统中的应用,提出了一种以B样条曲面为基础的曲面构造算法。已知数据点按简明行方式排列,算法产生一个连续的B样条曲面,该曲面的参数化过程不受每行数据点分布的影响。根据所传递的候选节点矢量,采用柔性间距选择,有效地减少了控制顶点数,同时应用三维图形标准以及图形函数库,在VC 6．0平台上完成了该软件的编制。通过实际系统应用验证,该算法改进了传统曲面重构方法在处理非均匀扫描数据点时曲线曲面形状的失真和运算的不稳定现象,计算简单,易于编程实现。     

截面数据的B样条曲面重建研究

针对截面数据 ,研究其B样条曲面重建问题。给定节点矢量、依据最小二乘方法生成初始拟合曲面 ;为了提高拟合精度 ,采用迭代最近点方法优化修正数据点的参数 ,进而生成符合精度要求的拟合曲面。实际算例表明该算法简单、实用、可靠     

Complete 3D surface reconstruction from unstructured point cloud

In this study, a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out. Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.     

基于Delaunay三角剖分的多相流射线层析成像

为提高多相流CT系统重建图像质量,提出基于Delaunay三角剖分的射线层析成像方法.根据模型构造点集,对管道截面进行多尺度Delaunay三角剖分,根据三角形重心在探测阵列上的投影到其最近探测阵列元的归一化距离,确定各剖分单元的投影系数,并采用不同的重建算法进行图像重建.仿真与实验结果表明,该方法可利用少量投影数据重建图像,改善了工业多相流检测中投影数据不完整造成的图像失真;与均匀剖分相比,多尺度剖分明显改进了图像精度和实时性.     

逆向工程在产品曲面重建中的应用研究

逆向工程(反求工程)是CAD/CAM领域的一个研究热点,特别在工业设计学科产品外形设计的领域中得到了广泛的应用.目前产品复杂曲面重建的方法通常采用分片的小曲面片来拼接形成整张曲面,这种方法无法提取曲面的特征.本文针对复杂曲面重建这一难点,着重分析比较了逆向工程中经典的曲面重建方式,并在此次基础上提出了以点云-曲线-曲面为步骤的CAD模型整体重建方案以完成整个模型的重建过程,并用鼠标的实例综合验证了这一方法在曲面重建应用中的可行性.