基于表面波变换的散乱点云去噪方法

提出了一种针对散乱点云的去噪快速处理方法.应用最小二乘法确定散乱点的最佳逼近平面,以平面的法向量为Z轴建立新的三维坐标系,将散乱点向该坐标系进行坐标转换;对转换后的离散数据进行3D表面波变换(Surfacelet transform),依据统计学理论选取恰当阀值,据此对变换后的系数进行筛选,从而达到去除噪声的目的,使点云曲面收敛为一个稳定的三维数字模型.实验结果表明去噪光顺后的数据,噪声明显被抑制,与其他方法相比去噪后数据更加光顺,更好地保留了散乱点的三维形状细节特征.此方法充分利用了三维点云间的相关性,为进一步的三维重建工作提供了必要的前提条件.     

大型复杂锻铸件三维扫描点云数据去噪及光顺研究

逆向工程,对锻铸件的三维点云数据处理是获得复杂零件外形尺寸的关键环节。如何从散乱的、多噪点的点云数据中得到无噪点、光滑的三维点云是人们一直研究的重点。依据散乱点云中的噪声点的特征进行分类,并提出一种分步去噪及光顺方法。首先用格网阀值法去除第一类噪点,用格网法去除第二类噪点,最后用双边滤波法对数据进行光顺处理。结果表明该方法不仅有效去除了锻铸件的三维点云数据的噪声点,同时获得了光滑的测量表面,保留了尖锐特征。     

快速成型中散乱数据点云的自适应分层算法研究

提出了一种快速成型中散乱数据点云的自适应分层算法,该算法根据分层厚度阈值对散乱数据点云进行空间栅格划分,采用八叉树组织其空间拓扑结构,基于该结构获取层面邻域数据,通过其曲率分布特征自适应调整分层厚度,根据层面邻域数据与分层平面的交点获取分层数据.实验证明,该算法数据适应性强,分层数据获取准确性高,可快速有效地实现散乱数据点云的自适应分层处理.     

基于平面曲率提取产品特征线的散乱数据建模

提出了一种基于平面曲率从散乱数据中提取特征线的方法,它包括三个主要步骤：首先对散乱数据截取平面点云,利用平面曲率法提取特,正点;然后,把取得的特征点作为NURBS曲线的节点,求出NURBS曲线,用能量法光顺,生成产品特征线;最后,利用生成的特征线分割测量数据,然后分块拟合。该方法把复杂的三维散乱数据的产品特征线提取问题变为简单的二维计算,降低了运算复杂度。     

铝合金腐蚀声发射信号小波剔噪技术研究

对利用小波变换剔除腐蚀声发射信号中的噪声成份进行研究,根据小波变换的原理建立小波剔噪的步骤,合理选择小波函数及分解层数,根据现场噪声水平确定小波分解高频层系数的阈值,结果证明小波变换对腐蚀声发射信号具有很好的剔噪效果。     

基于Fourier拟合曲面的X射线焊缝缺陷检测

针对在强噪声、低对比度及复杂背景特征下X射线焊缝图像的缺陷检测问题,提出了去噪处理、焊缝边缘分割及缺陷检测的方法.用快速离散Curvelet变换和循环平移相结合的方法,对焊缝图像进行滤波去噪,同时对图像列灰度曲线用最大类间方差法提取焊缝区域.在图像预处理后,采用三阶Fourier曲线对图像列灰度曲线进行拟合并扩展到三维空间,构造出自适应阈值面,最后利用原图像与构造曲面三维灰度图的灰度值差异,准确分割背景与缺陷区域.结果表明,与传统缺陷检测算法相比,该方法能准确提取出焊缝缺陷,漏检率和误判率低,准确率可达95%.     

一种高温大型锻件的快速现场测量方法及实验

提出一种基于二维激光雷达的现场测量高温大型锻件的方法,系统由二维激光测距雷达、伺服电机、减速器等部件组成。先由伺服电机驱动二维激光测距雷达在不同的平面内对锻件进行扫描,得到不同坐标系下锻件表面点的坐标;之后根据坐标系间的变换矩阵,将所有坐标全部变换到统一的测量坐标系下,从而得到锻件的整体点云数据,并重构得到锻件的三维模型,进而实现尺寸测量。实验室标准件实验与锻造车间真实大型锻件实验均证明,该方法用于在线测量具有可行性和快速性,为锻造工艺在线优化奠定了基础。     

基于重排Gabor变换和Radon变换的特征提取技术

基于重排Gabor变换和Radon变换理论,提出了基于重排Gabor变换和Radon变换的故障诊断技术。文章首先利用重排Gabor变换时频聚集性特点,对含噪信号进行重排Gabor变换,再将Gabor展开系数进行Radon变换,在Radon变换平面上提取像点,再进行Radon逆变换,实现信号降噪。仿真结果表明,该方法有效地抑制了噪声的干扰,成功地提取了故障特征信号。     

大型锻件喷涂控制及方法研究

以大型锻件和表面喷涂的广泛应用为背景，针对人工进行喷涂存在效率较低、工人劳动强度高、安全性低、准确性和均匀稳定性不高等问题，运用信息化和智能化技术，设计了一种新型自动喷涂系统及方法。首先建立锻造喷涂系统的运行坐标系，然后在锻造喷涂系统中输入当前喷涂锻件的相关信息和三维模型确定喷涂方案；其次在锻造喷涂系统上设置视觉成像仪器，确定出锻件在锻造喷涂系统的运行坐标系中的位置，将三维模型匹配到锻造喷涂系统的运行坐标系中，最终按照三维模型上确定的喷涂方案对锻件进行喷涂并对不合格的喷涂区域进行二次喷涂。     

基于新型凸包法的平面度误差评定

在传统凸包法计算平面度误差的基础上,结合测点空间分布特点,提出了一种新的三维点集的凸包构建方法。通过将测点向xy平面投影,快速确定首轮凸包顶点,然后由本轮的相邻凸包顶点建立棱线,在剩余点中如果有一点使得该点和棱线构成的平面为凸包平面,则该点即为下一轮凸包顶点之一。通过这种方式,由本轮顶点,得到下轮顶点,依轮循环搜索直至无法得到新的凸包顶点,从而实现凸包的构建。在进一步利用凸包进行平面度误差评定过程中,对所有测点进行拟合得到最小二乘平面,利用构建凸包过程中得到的凸包平面方向向量及棱线向量数据,计算其与最小二乘平面的夹角,夹角较小的元素优先进行最小包容区域判别,以提高平面度误差的计算效率,最后通过与相关文献的数据进行比较,验证了该方法的正确性。     

逆向工程光栅投影点云模型配准技术的研究

三维点云配准技术的核心是建立两个待配准点云之间的对应关系。根据协方差分析计算点云配准需要的旋转矩阵和平移向量,将目标点云转换到基准坐标系中实现点云配准。采用光栅投射式三维扫描仪获取某花瓶4组点云数据,利用提出的算法实现无序点云精确配准,并分析点云对之间的转换误差。实验结果表明:4片点云配准耗时约为6 s,配准的平均误差为0.027 mm,配准完成的点云轮廓完整平滑,达到反求曲面要求。该方法适合精度要求较高的自由曲面三维点云自动配准。     

Dispersed grinding wheel profiles for accurate freeform surfaces

Dispersed grinding wheel profiles are proposed to replace its ideal ones for planning 3D tool paths in CNC grinding. Its advantage is to register irregular and discontinuous grinding wheel profiles and directly eliminate their form-truing error for the accurate freeform surfaces of a large-size workpiece. First, the actually form-trued grinding wheel profiles were dispersed to be a tool point cloud by rotating the measured 2D wheel-section profile points; then a discrete-form algorithm was constructed to plan 3D tool paths on the base of a mutual-tangency between tool point cloud and workpiece point cloud; finally, the effects of discrete-form variables such as wheel spacing angle, lattice grid size and searching interval were investigated on discrete-form accuracy and efficiency. It is shown that the discrete-form algorithm may improve the form accuracy of ground freeform surface by about 37% compared with a normal-form algorithm. In discrete-form algorithm, the discrete-form accuracy increases and the discrete-form efficiency greatly decreases with decreasing wheel spacing angle, lattice grid size or searching interval, but the discrete-form error may converge to the wheel-section profile error. It is confirmed that the lattice grid size in 0.5 mm and a large searching interval may be employed to enhance the discrete-form accuracy and efficiency simultaneously.     

非结构环境空置域识别与放置点选取算法研究

为解决非结构环境下空置域识别和最优放置点的选取难题，基于三维点云信息设计一种空置域识别和最优放置点选取算法。利用机器视觉获得点云信息，通过对点云信息进行预处理、分割、平面拟合等操作获取无障碍平面区域，实现对空置区域的识别。利用alpha shapes边缘提取算法结合Kd-Tree半径邻域搜索算法，得到可放置区域。基于点云密度筛选出最佳放置点。在ROS系统中，对算法的可行性和合理性进行实验验证，结果表明：该算法可成功识别出空置域和最优放置点，且算法运行速度较快、鲁棒性好，具有较高的识别准确率。     

逆向工程中带孔洞的曲面对象三角剖分法研究

在分析现有的一些三角剖分方法的基础上，提出一种新的基于边界扩展的3D三角剖分方法，该方法首先采用一种空间栅格装点法来进行初始点云数据精简；再构造种子三角形，通过连接已剖分网格区域的边界边与最优扩展点来形成三角形网格从而向外扩展。该法可以对带有内孔等其他非凸壳的复杂曲面对象点云直接进行三角剖分，无需人工分区。实际应用表明采用该法可以快速、有效地从三维数据点集建立几何模型。     

基于三维图像处理的车刀磨损缺陷检测方法研究

针对目前车刀磨损检测中所获取的二维图像处理无法提取车刀磨损区域三维特征的问题，提出一种基于结构光投影技术的方法，提取车刀磨损区域三维特征信息。对获取的信息进行分割，分离车刀中的垫片点云和刀头部分点云；然后对垫片点云进行最小二乘拟合平面处理，将拟合的平面与刀头部分点云进行最大距离求解，并用标准量块进行实际物理距离换算；最终获得刀头的最大实际磨损量，为工人更换刀头提供数据参考。实验结果表明：在对车刀进行磨损区域量化处理中，该方法可以获取车刀刀头的具体磨损量值，且具有较高的精度和较低的经济成本，该系统的误差小于0.05 mm,可满足实际生产需求。     

基于双边滤波的三维曲面重构技术在钢轨检测中的应用

钢轨廓形的测量对指导钢轨打磨、提高列车运行安全、延长钢轨寿命具有重要的意义。采用三维激光扫描重建技术,获取钢轨廓形点云数据;分别采用迭代最近邻算法、双边滤波法以及曲率精简法对钢轨点云数据进行拼接、降噪和精简处理;对比在不同高斯滤波参数下,该技术对钢轨点云数据的滤波效果。结合UM动力学软件和有限元分析软件对三维重构后的钢轨模型进行仿真对比分析。结果表明:采用该三维重构技术可以快速地对钢轨的型面进行重构;高斯滤波参数σ_c为20时,对钢轨点云数据的滤波效果较好,能够使钢轨轨顶保持良好的细节特征。     

基于COMET L3D三维结构光扫描仪的逆向技术研究

以某发电机端盖为例,介绍COMET L3D三维结构光扫描仪系统及点云数据获取的方法,描述了Geomagic Studio逆向软件对点云数据预处理的要点,重点探讨了发电机端盖这类铸造产品模型重构的步骤、方法以及注意事项,并进行了误差分析,最后获得了符合精度要求的数据模型。结果表明:通过借助COMET L3D三维结构光扫描仪对铸造产品进行逆向工程的研究,可在吸收原有逆向方法的基础上进行创新、改进,缩短新产品的研发周期。     

基于非局部自相似字典学习的图像混合噪声去除算法

高斯噪声和泊松噪声是影响图像质量的主要噪声源,为了去除这些噪声,大量的图像去噪算法被提出,但这些算法往往局限于去除单一的高斯噪声或泊松噪声。由于字典原子能够自适应的表示图像的结构特征,结合高斯-泊松混合噪声的统计特性,提出一种基于字典学习和非局部结构聚类的高斯-泊松混合噪声去除方法,在稀疏表示的框架下学习字典并重构无噪图像。考虑到图像在非局部范围内存在自相似性,通过对非局部的相似结构进行聚类,将此自相似性作为去噪目标函数的正则项,以提高去噪性能。实验结果表明:提出的算法能够有效的去除图像中的高斯-泊松混合噪声。     

An adaptive slicing approach to modelling cloud data for rapid prototyping

In this paper, an adaptive slicing method for modelling point cloud data is presented. A layer-based rapid prototyping (RP) model is directly constructed from arbitrarily scattered cloud data and fed to RP machines for fabrication. The emphasis is on how to control the thickness of each layer so that a user-specified shape error is met. Given a set of unorganised point cloud acquired by scanning a part, the first step is to segment the cloud data into a number of layers by slicing the point cloud along the part building direction (user-specified). Taking the first layer, the data points are projected onto a plane. These projected data points are then compressed and sorted to keep only the key feature points (FPs) using a reduction method based on linear correlation. The FPs are then used to construct a polygon approximation of the points. The maximum deviation of the points in the layer is then compared to the given shape error to decide whether to reduce or increase the layer thickness. This process is repeated until the maximum deviation is just below the given shape error and the first layer thus obtained. Subsequently, the remaining layers are obtained in the same manner. The algorithm has been implemented using VC++ and OpenGL. Testing results are very much satisfactory. Compared with traditional modelling methods, this method is highly automated and the generated layer-based model is highly efficient for RP manufacturing.     

大变形有限元中二维网格自动重分技术

利用NDP FORTRAN编译器的GREX图形库，使得所设计的有限元系统的网格重分功能模块在被调用时能够在屏幕上显示新旧网格的吻合情况，可直观比较新旧网格、直接修改新网格的节点位置，使得网格重分后新旧网格吻合程度很高。另外还有效而成功地解决了二维有限元计算中网格重分时的新旧网格场量传递问题。