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     

基于截面测量数据的大型卷曲复杂曲面的B样条精确建模方法

针对高性能航空透明件等大型卷曲曲面逆向工程测量的便利性、建模效率与精度的需要,提出了一类大型卷曲复杂曲面的B样条精确建模方法。首先利用高精度激光跟踪仪得到卷曲模型的系列截面数据,采用迭代算法计算出用于数据参数化的点集回转轴线,实现了各截面数据的序化;其次,为保证模型边界的准确性和样条曲面等参数线不发生扭曲,提出了点集的边界延拓方法,形成了双向有序的建模数据。最后,为提高样条曲面的控制点阵列和满足下游加工操作的需要,提出了采用截面扫略技术实现该类大型复杂曲面的单张曲面建模。实例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于B样条的自由曲面几何模型的重构

提出以B Spline曲面为基础的曲面构造方案 ,设计一个简单的自由曲面重建系统 ,对三坐标测量机所测得的离散数据点自由曲面模型进行重建。重构的B样条曲面模型 ,可输出不同CAD CAM系统构造相同的曲面模型所需要的数据(如I deas和Autocad) ,为协同设计中数据和信息共享提供适用的方法 ,还可供后继开发、研究、加工等使用     

裁剪B样条曲面重建算法研究

提出了具有不规则边界的裁剪B样条曲面重建方法。采用基准平面对数据点进行参数化，并建立以B样条曲面控制顶点为未知量的超定方程组；提出了基于有效点判别条件的孔洞识别算法，通过对孔洞区域的控制顶点施加顶点形状保持约束,确保方程组最小二乘解的存在；基于误差控制重构B样条曲面整体覆盖数据区域，通过边界线提取或曲面求交剪裁来重构裁剪曲面的边界。该方法具有符合设计意图、曲面在孔洞区域具有良好的形状一致性、曲面重构精度高等特点。     

B样条曲面光滑拼接方法

传统B样条曲面拼接要求在拼接边界上节点矢量相同,导致使用范围受限。提出一种适用于节点矢量不必相同的曲面拼接方法,可在一张曲面因几何约束而发生形状改变后,其他与之相接的曲面自适应地做出变形调整,保证精度要求下的拼接边界G~1连续,并运用实例验证了多曲面拼接方法的有效性。     

基于交互的B样条曲面重建与误差计算

基于三角网格模型的B样条曲面重建技术得到深入发展,计算与显示重建后的B样条曲面与原始测量三角网格之间的误差对分析曲面重建品质有重要作用。一种较为实用的B样条曲面重建方法是对三角网格模型进行四边界区域划分后进行栅格式采样,再根据采样点进行B样条曲面拟合。针对这种重建方法,研究了一种建立三角网格顶点与四边界区域对应关系的算法,再用离散的方法计算点到对应曲面的距离误差,最后用线性插值方法实现误差彩色．云图的显示。     

散乱测量数据多层次B样条逼近曲面拟合算法

提出了一种散乱测量数据的快速曲面拟合方法。该方法使用由粗到精的有继承关系的控制网格分级,从而产生相应的拟合逼近函数,每一级都比前一级更加逼近测量数据。拟合曲面的精度与光顺性可通过适当选择分级层数得到控制。当控制网格分级足够多,密度足够大时,最后拟合结果是插值于测量数据的C2连续曲面。     

B样条曲面的T样条裁剪法

针对B样条曲面裁剪法中的裁剪曲面定义与裁剪边界修改问题,提出一种T样条曲面裁剪法,并用于多边矩形域上的曲面裁剪。先将B样条曲面转换为一张全行列T样条曲面,然后再利用T样条曲面的局部均匀细分和控制点移除,得到一张T样条裁剪曲面。裁剪后的T样条曲面建立在一个多边T网格上,具有完整的曲面定义,并且可以局部修改其裁剪边界。最后通过实例验证了T样条裁剪曲面在曲面定义和边界修改上都优于B样条裁剪曲面。     

曲线曲面的B3样条拟合及其实现

在计算机辅助几何设计(CAGD)中,曲线、曲面拟合多采用多项式作为基函数,本文通过几种曲线、曲面生成算法分析,提出了一种B3样条的拟合方法.它具有B样条的主要优点,耳通过所有型值点,这一方法适用于自由曲线、曲面的设计.还结合拱坝体形设计实例说明了用此方法进行造型设计的技术.     

基于曲面局平特性的快速曲面重建算法

提出了一种基于曲面局平特性的散乱点集的曲面重建算法。基于曲面局平特性的重建算法具有快速、内存需求少的优点,但这类算法对输入点集有局部平坦性的要求,对局部质量没有保证,容易出现空洞、重叠、法矢不连续等缺陷。通过分析对这类方法进行改进。实践结果表明,在采样点过少或极其不均匀情况下,仍能得到较好的重建质量。     

基于散乱数据点的B样条曲线反求方法

逆向工程中,由3D散乱数据点反求B样条线,常用的方法是用最小二乘法通过B样条曲线逼近来拟合出B样条线,因而存在拟合误差,更无法提前预知需要多少控制顶点才能达到所要求的逼近精度.我们从B样条曲线的数学定义出发,对B样条线的重构进行了研究,通过反求B样条多边形控制顶点的方法,来反求得到插值B样条线,并以三次均匀B样条线的反求为例,通过编程加以实现验证.     

逆向工程中自由曲面自组织重建研究

探讨了曲面密集三维散乱点数据的自由曲面自组织重建方法。建立了基于扩展自组织特征映射神经网络的自由曲面自组织重建模型及其训练算法。所建模型的网络神经元对曲面散乱点的学习来模拟曲面上的点与点之间的内在关系 ,神经元连接权矢量集重构曲面样本点的内在拓扑关系。经过训练 ,神经网络将整个曲面散乱点数据分成许多子区域 ,子区域的分类核心即为神经元连接权矢量 ,每个子区域用一个线性函数逼近 ,实现自由曲面自组织重建。计算机仿真表明 ,所建神经网络模型可实现三维密集散乱点数据自组织压缩及曲面自组织重建于一体。     

表面测量中高斯滤波器的B样条函数实现方法

提出一种新的高斯滤波器B样条函数实现方法。在B样条函数理论基础上,通过对变分原则引入约束条件的方法,并结合小尺度高斯滤波器级联的特性,得出了高斯滤波器的逼近滤波器。其与高斯滤波器的最大幅度偏差小于1%,并且也具有零相移的特性。在相应的滤波算法中,包括了一级零相移滤波和一级加权滤波,只进行二次循环,算法结构简单,计算效率高。对实际表面测量数据进行应用试验,能够满足高斯滤波器实现方法高精度、高效率的要求。     

稀疏点云的曲面重构

为研究曲面重构中的一类特殊数据,针对稀疏点云提出了一种高效、简单、实用的曲面重构方法。首先分析稀疏点云自身特点,按特征进行预处理与分块。然后依次拟合曲线,通过参数化优化与调整,得到适合造型的曲线,并且引入迭代、渐进的思想来弥补部分数据的缺失。最后利用两种典型重构方法分别对不同分块数据进行曲面重构。实例表明,该方法解决了稀疏点云的曲面重构过程中由于点云信息量少造成的重构困难。     

Three-Dimensional Reconstruction of Welding Pool Surface by Binocular Vision

Current research of binocular vision systems mainly need to resolve the camera's intrinsic parameters before the reconstruction of three-dimensional(3D)objects.The classical Zhang'calibration is hardly to calculate all errors caused by perspective distortion and lens distortion.Also,the image-matching algorithm of the binocular vision system still needs to be improved to accelerate the reconstruction speed of welding pool surfaces.In this paper,a preset coordinate system was utilized for camera calibration instead of Zhang'calibration.The binocular vision system was modified to capture images of welding pool surfaces by suppressing the strong arc interference during gas metal arc welding.Combining and improving the algorithms of speeded up robust features,binary robust invariant scalable keypoints,and KAZE,the feature information of points(i.e.,RGB values,pixel coordinates)was extracted as the feature vector of the welding pool surface.Based on the characteristics of the welding images,a mismatch-elimination algorithm was developed to increase the accuracy of image-matching algorithms.The world coordinates of match-ing feature points were calculated to reconstruct the 3D shape of the welding pool surface.The effectiveness and accuracy of the reconstruction of welding pool surfaces were verified by experimental results.This research proposes the development of binocular vision algorithms that can reconstruct the surface of welding pools accurately to realize intelligent welding control systems in the future.     

稀疏点云的曲面重构

为研究曲面重构中的一类特殊数据,针对稀疏点云提出了一种高效、简单、实用的曲面重构方法。首先分析稀疏点云自身特点,按特征进行预处理与分块。然后依次拟合曲线,通过参数化优化与调整,得到适合造型的曲线,并且引入迭代、渐进的思想来弥补部分数据的缺失。最后利用两种典型重构方法分别对不同分块数据进行曲面重构。实例表明,该方法解决了稀疏点云的曲面重构过程中由于点云信息量少造成的重构困难。     

离散点的隐式曲面重建算法研究

针对复杂自由曲面三维扫描数据多为离散点的特点,提出了一种隐式曲面重建算法,它能满足从大量离散点云数据中快速准确地建立曲面的需求。通过选择合适的形状函数,该算法可以准确描述尖锐特征比如边和角。方法是首先用八叉树细分方法来进行离散点云数据分组,然后用分段的二次函数来捕捉每组数据的局部形状,用单位分割法来组合局部的形状函数。应用实例表明,该算法可以对离散点云数据进行快速、准确、自适应的曲面重建。如果离散点云模型有指定的精度,那么隐式曲面重建算法的处理时间取决于该模型的几何复杂性和细分程度。     

采用轮廓识别法实现零件曲面重构

线性曲面反求算法的目的是根据原始数据点云反求得到能够正确反映原零件拓扑结构的线性曲面模型。该反求算法的核心思想是构造一个空间函数 ,该函数近似表示三维空间上任一点到所求曲面的距离 ,然后通过轮廓识别算法 ,可以由这个函数提取反求曲面的一个线性近似。本文所阐述的线性曲面反求算法结合网格优化算法可由原始数据点云 ,反求得到一个精确而简洁的具有任意拓扑类型的零件线性曲面。