一种基于模糊C均值和均值滤波的点云去噪算法

因点云数据中存在噪声,通常对不同特征的点云数据采用相同的处理方法,虽然能删除噪声但也会因删除尖锐特征造成过光顺。提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类算法且均值滤波的点云去噪算法。该算法使用模糊C均值聚类算法删除大尺度噪声后,再将均值滤波应用到点云光顺中,对数据点中的小尺度噪声进行光顺。实验结果表明,该算法去噪效果明显,在去噪光顺过程中较好地保持了边界特征,也避免了过光顺问题的产生。     

装配面点云特征增强的去噪算法研究

为了去除与法兰装配面数据点混合在一起的噪声并更好地保留装配面的特征,将装配面点云数据中的噪声分为 2 类。利用空间栅格划分将点云数据栅格化,使用 K 领域搜索的方法筛选出第 1 类噪声点,运用采样点邻域点数统计法删除第 1 类噪声点;采用改进的双边滤波法对第 2 类噪声点进行去噪。通过与各类算法进行比较,实验结果表明,该去噪算法在达到预期去噪效果的同时还可以增加装配面特征的保持度,并且能够避免传统双边滤波在去噪后产生光顺过度的现象。     

基于RE和Pro/E的复杂零件外壳造型设计与快速成型

利用RE和Pro/E相结合,以福娃"晶晶"为例进行复杂零件外壳逆向造型设计和快速成型的实际应用研究。即利用三维扫描仪采集零件外壳点云数据,然后在Pro/E软件中进行点云的去噪处理、特征点的提取、特征曲线的构建和曲面的拼接等造型设计,最后利用快速成型设备制造出零件模型,以缩短产品的研发周期。     

保持特征的散乱点云数据去噪

为保证在去除点云数据噪声的同时不损失模型的细节特征,提出了一种基于特征信息的加权模糊C均值聚类去噪算法。首先,构建点云K-D树拓扑结构,根据点的r半径球邻域点统计特性去除大尺度离群噪声点。然后,利用主元分析法估算点云的曲率和法向量,根据曲率特征标识点云数据的特征区域,并采用特征加权模糊C均值聚类算法对特征区域去噪,采用加权模糊C均值聚类算法对非特征区域去噪。最后,使用双边滤波器对点云模型进行平滑。对提出的算法进行了验证实验,结果显示:去噪后点云模型的最大偏差保持在模型尺寸的0.15%以内;标准偏差保持在模型尺寸的0.03%以内。本文算法能够在有效去除不同尺度和强度的噪声的同时不损失点云模型的细节特征,去噪精度高,且对不同的噪声模型具有较强的鲁棒性。     

基于八叉树的复杂曲面测量路径规划

针对异形天线罩复杂曲面的测量加工一体化加工方法中,存在测量复杂曲面时测杆与工件易发生干涉,使得数控编程困难的问题,提出了一种复杂曲面测量路径规划方法。该方法将机床测量系统离散为点云数据,通过点云的空间坐标变换来模拟数控测量时测杆与工件的位置关系,同时引入八叉树算法为点云增加拓扑关系,并检测测杆点云与工件点云之间是否发生干涉。最终将无干涉测量状态下的测量系统信息输出为G代码,通过Vericut软件进行轨迹仿真。文中对8 504个测量点进行测量路径规划,结果表明,测量路径均可以避开干涉位置进行有效地测量。该碰撞检测算法可以在满足测量要求的前提下准确地实现复杂曲面的测量路径规划,为复杂曲面的测量方法提供理论指导。     

逆向工程中使用CATIA软件快速构建高质量曲面

逆向工程中,使用激光测量机对产品样件进行测量,得到产品的点云数据,对这些点云数据进行必要的处理,将处理好的点云生成小三角网格面,反映产品的样子。根据这些点云数据,利用CAT—IA软件,快速构建高质量的曲面。在构建过程中,对产品进行拓扑分解,分析曲面与曲面之间的拼接关系,快速构建曲面的光顺性检查及与点云数据之间的距离误差,产品的功能性及工艺性检查。使用CAT—IA软件中强力拟合工具进行曲面拟合时,调节曲面的阶数和段数,在误差允许的范围内生成光顺的曲面。     

微型复杂曲面重构方法研究

微型复杂曲面广泛存在于生物体特征的医疗产品中,是逆向重构和三维检测的难点。以定制耳内式助听器复杂曲面重构为例,对参数转化中模型信息的完整化进行研究。通过红外激光扫描仪采集机壳点云数据,并进行预处理,采用精确曲面法生成高精度及光顺的机壳曲面并将其实体化。将助听器点云数据和重构曲面进行比对,得到重构模型的精度为0.05 mm。利用SLA技术打印生成高精度助听器样机,并与原助听器点云数据进行比对,试验得到曲面的重构精度为0.065 mm,结果显示:该曲面重构的方法准确、有效,可为微型复杂曲面重构提供有效支撑。     

基于逆向工程的汽车覆盖件曲面重构技术研究

针对汽车覆盖件复杂曲面重构效率低和精度光顺度低等问题,提出基于逆向工程的多种曲面重构技术相结合的方法。通过多种测量技术采集多组点云数据,采用除噪、平滑等技术进行点云预处理,将多组点云数据统一到同一坐标系下,并通过研究Bezier理论和NURBS理论的优缺点,采用多种重构技术相结合的方法达到快速曲面重构的目的。采用该方法进行了汽车覆盖件车门内板的重构,结果表明该方法能够方便快捷地达到复杂曲面重构的精度和光顺度要求,具有较好的实用性。     

基于参数自适应各向异性高斯核的散乱点云保特征去噪

为解决传统点云去噪算法造成的过光顺及局部失真问题,提出一种基于各向异性高斯核的散乱点云保特征去噪算法。根据邻域点在其切平面上的投影和采样点法向构建信息相似度函数,并通过信息相似度函数定义有效邻域;应用主元分析理论研究曲面采样点、棱线采样点和角点的特征值及特征向量的分布特性;在此基础上构建以协方差矩阵的伪逆矩阵为带宽矩阵的参数自适应的各向异性高斯核函数,并将其与双边滤波算法结合用于散乱点云去噪。实验结果表明,该算法能够根据点云的局部分布特性自适应地调整滤波主方向和各主方向的衰减速度,在实现散乱点云去噪的同时可有效保持点云模型的原始尖锐特征。     

iPoint3D曲面检测软件开发与工程应用综述

三维光学测量为大型复杂零件精密制造提供了新手段,但实际操作时面临两大难题:其一,非接触式光学测量存在数据规模大、测点噪音与层叠、测点密度不均、初始位姿任意、曲面误差计算难等诸多问题;其二,缺乏统一的数据存储格式、专用检测工艺库和批处理操作,需多款商业软件人机反复交互,效率低下、一致性差。针对这些难题,系统介绍了相位移面阵测量原理、点云微分信息估计、点云精简/光顺、点云-曲面匹配、点云-曲面误差计算等大规模测点处理算法,以此为基础综述了iPoint3D软件开发层次结构、主要功能模块、人机操作界面、IPD数据存储格式,并给出了iPoint3D软件批处理操作的实现方法和检测报告生成流程。最后介绍了完全自主开发的iPoint3D软件在汽车曲轴检测、航空叶片检测、锻造大叶片变形检测、机器人磨削叶片余量分配、机器人铣削蒙皮轨迹计算、核主泵法兰面机器人检测、柔性曲面共形打印视觉定位等工业场景的计算过程和应用效果,并讨论了复杂曲面零件三维光学测量的发展趋势。     

大型旋转曲面表面涂层仿形加工方法

针对航天领域中某大型易变形薄壁工件旋转曲面表面的涂层仿形加工问题,提出一种高效的实时加工方法。将距离传感器安装于刀具前方一定角度处,加工时,传感器先检测金属曲面外形数据,以测量的离散数据点计算刀具进给轨迹进而控制刀具进给,从而实现高效率的涂层加工,解决易变形薄壁工件表面涂层的仿形加工难题。在实时加工点到达测量点的时间段内,系统完成数据采集、数据处理和刀具轨迹计算。为提高运算实时性,提出对NURBS曲线进行近似拟合的轨迹快速生成方法,以拟合误差为依据将轨迹分成NURBS曲线段和折线段,在误差大的拟合点以直线段连接。最后,通过加工实验证明该加工方法高效、实用。     

基于逆向工程技术的汽车后挡玻璃曲面重构技术研究

以某车后挡玻璃为研究对象,通过三坐标测量仪非接触式测量获取零件曲面的点云数据,并利用UG软件进行点云数据处理,且基于NURBS曲面重构理论进行零件曲面造型,同时对曲面进行光顺性检查。与传统的设计方法相比,提高了工作效率,缩短了新产品的研发周期。     

鞋楦曲面的逆向设计与数控加工

探讨了基于逆向工程的鞋模曲面设计方法,利用Laser-RE600型激光扫描系统采集了鞋模曲面的几何数据,将数据导入逆向软件Geomagic Studio中进行数据拼接、去噪和重新采样等处理,并将处理后的点云数据导入Pro/E软件中完成了鞋楦曲面的三维重构,最后利用Mastercam X4软件对鞋楦母模进行了NC仿真加工,为复杂零件的数字化逆向设计提供参考。     

反求工程技术在复杂曲面重构系统中的应用

论述了针对注塑零件复杂曲面的反求设计,提出运用CCD白光光栅非接触工业相机采集点云数据,将点云数据加载到Geometric软件中,利用NURBS曲面重构方法和插值算法,进行点云数据筛选,构造点云特征网格和曲面拟合,得到点云曲面的三维重构.实践证明,基于Geometric系统的NURBS曲面重构方法,在复杂曲面为原型实体重构的反求设计中具有理想的应用价值.     

基于Imageware的汽车覆盖件逆向设计

简单介绍了Imageware在逆向工程中的运用及流程.以某款轿车发动机罩为例,采用激光非接触测量采集三维点云数据,利用Imageware软件对点云数据分割,并进行曲面重构及光顺处理.     

利用噪声特点与曲面拟合的点云去噪及光顺算法研究

逆向工程中,随着三维扫描测量技术的迅速发展以及基于海量采样点云数据的高精度模型的产生,使得快速有效地处理点云这一技术显得更加重要.点云的去噪和光顺是法矢估计、曲率计算及曲面重建等后续处理工作的重要基础,依据散乱数据点云中的噪声点的特点,对其进行分类,并提出一种新的基于曲面拟合及噪声特点分步去噪的方法.     

考虑定向能量沉积工艺特点的减材加工余量优化

针对定向能量沉积(DED)复杂曲面零件余量不均及台阶效应明显等问题,提出了考虑DED复杂曲面成形特点的中面动态配准技术,以优化后处理减材加工余量。首先根据扫描路径构建曲面零件最小外包络的截面线,用于在机检测毛坯点云;然后提取理论模型中面与测量毛坯中面点云,引入不同区域配准精度要求,利用动态加权迭代最近邻点算法实现加工余量优化,并通过两简单案例对算法可行性进行初步验证;最后,以离心叶轮叶片为复杂案例,分析所提余量优化方法的准确性,并与基于遗传算法的多配准精度要求的加工余量优化技术进行对比。结果表明,所提余量优化算法的配准精度及计算效率高,可用于DED制造复杂曲面类零件的余量快速优化。     

基于高空激光雷达扫描系统的稀疏点云分割

针对高空激光雷达扫描系统的性能和复杂大尺度路面稀疏点云数据的分布特征,提出一种基于高空激光雷达扫描系统的稀疏点云分割方法。采用基于点云分块的区域生长算法,在坡路等复杂地面情况下点云数据出现曲面时可以快速准确地分割地面;采用基于密度的DBSCAN聚类算法,使得路面点云稀疏情况下也可以准确地将非路面点云聚类并标记。在港口轮胎式集装箱起重机大车上搭建实验平台,测试港口晴天、雨天两种数据皆可以很好地对路面点云实时分割处理,在应用场景中证明了该分割方法的有效性与实用性。     

基于特征信息分类的三维点数据去噪

为了有效去除获取三维点云数据时的噪声,同时又不损失模型的特征信息,提出了一种基于三维点云特征信息分类的去噪算法。首先采用主成分分析法和二次曲面拟合法估算三维点云的微分几何信息;然后根据点云平均曲率的局部特征权值,将点云数据划分为特征信息较少的平坦区域和特征信息丰富的区域,针对不同特征区域分别采用邻域距离平均滤波算法和自适应双边滤波算法进行去噪滤波。实验结果表明:滤波后点云数据的最大误差为0.144 7mm,标准偏差为0.021 0mm。在不同噪声强度下,该去噪算法均能够达到较好的去噪效果,并保留点云的高频特征信息。     

曲面工件自动超声检测轨迹规划

航空发动机叶片是典型复杂曲面结构,为实现叶片的自动化超声检测,提出基于曲面点云数据重建的自动化检测轨迹规划方法,在此基础上实现7轴联动复杂曲面自动扫描成像。叶片点云采用线激光轮廓仪配合工件旋转轴自动扫描获取,数据拼接整理后采用数据拟合方法获得曲面轮廓方程,基于曲面上的曲线方程规划加减速扫描轨迹,进一步对各扫描轨迹点进行多轴运动分解,获得包括六轴机械手和工件旋转轴在内的各轴轨迹。实际检测试验表明,轨迹规划算法可以实现叶片自动扫描,获得清晰C扫描图像。