点云数据提取二次曲面特征算法研究

采用三维激光扫描技术可以直接得到真实物体表面的空间采样点,即点云数据,利用点云数据即可以重构三维物体表面。对重构的物体进行修复,并获得相关物理参数,是目前逆向工程重点研究问题。文章就点云数据的一些处理算法进行研究,根据点云数据的特征,利用曲面边的法向量夹角几何特征建立点云数据分割模型对点云数据分割。提取出点云数据的几何特征。对于重构的物体采用k—邻域法建立降噪模型,德洛内三角剖分法和多项式样条插值法建立三维曲面修复模型。并算法应用于具体数据中,取得良好的效果。     

线结构光测量的NURBS算法曲面重构

针对传统的曲面重构算法效率低下和繁琐的问题,提出一种基于线结构光测量获得三维点云数据和NURBS算法曲面重构方法。利用线结构光的非接触性、高效率和高精度的特点获取三维模型的三维数据并且能够避免视觉测量中的配准问题,然后利用高斯滤波、非均匀网络压缩原理、八叉树算法对三维对云数据进行去噪、压缩、数据索引后,有效提高了数据的重构效率,最后采用NURBS算法对曲面进行重构。以普通硬盘为例,运用所提方法进行曲面重构,实验表明曲面重构方法比传统曲面重构方法速度更快,误差小于0. 05 mm,具有很好的精确性和高效性,为以后的曲面重构研究领域的提供了重要的研究方法。     

激光熔覆曲面零件再制造的机器人路径规划

根据激光熔覆工艺特性,针对曲面零件提出了一种路径规划方法,采用三维扫描仪获取熔覆曲面点云数据,应用点云切片法得到熔覆路径上的点集。利用等弓高得到稀疏化轨迹点集,运用非均匀有理B样条(NURBS)曲面拟合得到加工点的法矢量,并按该方向偏置一定距离得到枪头运动轨迹点。通过熔覆实验并对实验样件作定量分析,发现曲面上的熔覆层质量良好,从而验证了该方法的可靠性和实用性,该研究为其他曲面零件的熔覆再制造修复提供了一定的参考。     

三维激光扫描在地形监测中的应用

文中首先采用 Leica Scanstation2 3D激光扫描系统进行了野外现场数据的收集，基于收集的实时数据对点云数据进行了拼接、去噪、过滤等处理，获取了高准确率的点云数据。之后，将点云数据输入 Matlab中，再采用 BP神经网络方法进行曲面重构，在不同的时间内通过对同一地区所得的曲面拟合进行分析，并控制其精度、观察其形变范围、计算其变形程度，以便对形变区的形变趋势进行实时监控与预测。     

NURBS曲面重构与点云-曲面误差分析

通过对某汽车零件进行光栅扫描、解相和去包裹处理,获取物体三维点云数据,对点云数据进行降噪、精简和网格化处理。然后根据点云曲率分布云图将点云数据分割成11块区域,首先对A区域点云数据进行曲面拟合,生成4×4阶均匀曲面,然后对其余分块点云数据分别进行曲面拟合,最后通过曲面延伸、拼接、倒角、修剪等处理,获取物体NURBS自由曲面,总体点云-曲面误差为0.2645 mm,并且曲面间符合G1相切连续和法向曲率连续,解决了在曲率较大的地方拟合误差较大的问题,提高了曲面的重构精度。     

基于三维激光特征二次匹配的室外景观建模方法

激光扫描建模中通常采用一次匹配技术,但是室外三维景观处于三维环境下,一次匹配会导致大量激光点云数据特征丢失,导致室外景观三维建模效果差。提出基于二次匹配技术的室外景观三维激光建模方法。首先,在三维激光扫描技术中引入SFM方法,以此获取完整的点云数据,选取控制点进行初始配准,通过ICP算法精确配准两种点云数据。为提高点云数据的融合性,针对数据颜色等特征进行二次匹配,实现点云数据融合。最后,使所有点云数据在同一坐标中,将融合过的点云数据进行去噪、滤波和点云拼接等预处理,将数据中的两种曲面进行拟合并导入三维软件中,实现室外景观建模。试验结果表明,所提方法的三维景观建模立体水平较高,建模效果清晰,精度较高。     

一种基于移动最小二乘法的点云数据孔洞修补算法研究

使用测量仪器获取点云数据的过程中,由于测量仪器自身缺陷、物体局部遮挡等因素,导致原始点云数据存在孔洞,严重影响曲面重建,需要实施孔洞修补,以便获取完整的模型。采用非封闭孔洞相连的散乱点云的边界确定孔洞修补范围,有效提取非封闭的孔洞边界点及附近模型的边界点,根据孔洞及其周围点的信息,基于移动最小二乘法重构一个隐式曲面,并且通过一定步长实施隐式曲面采样,完成孔洞修补。实验结果显示该算法可以修补不同类型的孔洞,并且修补数据与原始点云数据较好的融合在一起,恢复原始模型。     

基于激光点云数据的三维运动图像重构技术北大核心CSCD

为了解决三维运动图重构时存在的重构测量距离与实际距离误差大、激光点云数据数量多和重构图像清晰度对比低的问题,提出了基于激光点云数据的三维运动图像重构技术,通过配准多帧激光点云数据,从中获取激光点云数据集,再采用平面拟合方法对激光点云数据集实行去噪处理,最后利用曲面重构法完成对曲面模型的拟合,实现三维运动图像重构。实验结果表明,通过对三维运动图像重构进行测量距离与实际距离的对比、激光点云数据数量的对比和测量图像与实际图像清晰度的对比测试,验证了三维运动图像重构技术的实用性高。     

新型三维激光扫描系统曲面重构技术

为了克服现有逆向工程装备价格昂贵且不能满足实时测量的缺点,提出了一种新型成本低、扫描速度快的三维激光自由曲面扫描系统.针对该系统的曲面重构问题,提出神经网络曲面重构方案,网络的输入选取所获得的点云数据的X、Y坐标,网络的输出则选取点云数据的Z坐标.比较了径向基神经网络(RBFNN)和多层前馈神经网络(MLPNN)两种典...     

基于三维激光扫描和T-样条曲面拟合的边坡变形监测方法

针对传统边坡监测方法存在的工作量大、数据不全面,模型建立困难、效果差、精度低等难点问题,提出了三维激光扫描技术和T-样条曲面拟合的边坡变形监测方法.该方法首先利用地面三维激光扫描技术对边坡进行外业扫描,完成对边坡数据的采集;对处理后的点云数据采用T-样条进行曲面拟合,得到五期高精度曲面模型并对边坡体整体进行形变分析;选...     

基于移动最小二乘法的点云数据孔洞修补算法

由于受到多种因素的综合作用,点云数据不完整,曲面上出现了一些孔洞,为了提高点云数据的孔洞修补精度,解决目前一些方法的局限性,提出基于移动最小二乘法的点云数据孔洞修补算法。首先对当前点云数据孔洞修补研究现状进行分析,并得到点云数据曲面上的孔洞数据,采用移动最小二乘法对点云数据孔洞进行修补,最后通过具体应用实例对其可行性进行测试。结果表明该方法可以对点云数据孔洞进行有效修补,能够获得比较理想的点云数据曲面重建效果。     

基于激光三维点云的机械工件识别方法

随着中国制造2025的到来,运用工业机器人在线加工机械工件是大势所趋。为了能够智能抓取工件,工业机器人需要识别工件的类型以及工件的位姿。针对流水线上识别工件类型难的问题,提出了一种基于激光扫描三维点云的工件类型识别方法,该方法主要能够识别工件是哪种工件。首先对流水线上杂乱无序的工件进行激光扫描,得到工件的三维激光点云数据,将三维激光点云数据初步去噪。运用MATLAB软件对得到的三维激光点云进行中心切片,得到点云的主视切片、俯视切片、左视切片;运用HALCON软件对点云切片去噪、增强、分割,提取中心切片的边界信息并得到提取区域的特征参数,进而识别工件的类型。最后运用自主研发设备进行实验,分别以步距为0.05 mrad、测距精度0.2 mm、测角精度为0.02 mrad进行扫描,实验结果表明,识别准确性达96.67%。该方法对同类问题有较大的借鉴意义。     

三维面部数据采集与NURBS曲面重构

为获取面部三维点云,并转换为高精度NURBS曲面,建立了面部图像采集与处理系统,并研究其中的点云自动拼接和曲面重构方法。首先,采用双光栅三维扫描仪将正弦光栅投射到人的面部,将被面部调制的变形光栅转换成两片分立点云。然后,通过标定块对测量系统进行标定,利用协方差求取旋转矩阵和平移向量实现点云自动拼接获取完整面部点云,并生成三角面片。最后,通过检测曲率、生成四边形网格、建立UV参数线等处理,进行曲面重构生成高精度NURBS四边域面部曲面,并对重构结果进行误差分析。结果表明:所重构面部曲面符合G1连续,标准偏差为0.009222 mm。本文所采用的高精度的面部曲面重构方法可用于复杂曲面的三维检测与重构中。     

基于方向矢量曲率估算的点云精简研究

逆向工程获得的大量散乱点云数据,不利于后续曲面重构工作,因此需要进行点云精简。文章利用包围盒法分割原始点云数据,确定K邻域的中心点并搜索K邻域点,基于方向矢量曲率计算方法估算曲率,并采用曲率精简原则精简点云。实例证明,该方法对于大量点云精简有明显效果。     

基于激光扫描技术的三维模型重建

通过分析三维激光扫描系统获取的点云数据,得到了利用点云数据构建三维模型的技术、方法和流程。介绍了利用地面三维激光扫描仪获取点云数据的过程以及结合RiSCAN PRO软件和Geomagic Studio软件进行建模的方法。对原始测量的点云数据进行处理(去除噪声,平滑,对多站点数据做拼接配准,提取目标建筑物等)得到正确和完整的目标建筑物的表面信息,然后构建三角网建立它的三维表面模型,最后通过所拍的照片进行纹理映射得到真实的三维模型。实验结果表明,利用上述方法可以有效地处理三维激光扫描获取的点云数据,实现对建筑物快速三维可视化建模。     

利用SLAM激光扫描提取装配式建筑轮廓方法

为了获得更为精准的轮廓特征,提出一种利用SLAM激光扫描提取装配式建筑轮廓的方法。通过SLAM激光扫描系统采集装配式建筑点云数据,挖掘集合特征信息获得建筑与断面间距离,从点云曲线中提取建筑外轮廓变化特征点,获得二维平面特征的基础轮廓。使用正交多项式分带滤波区分三维数据与不规则点云,通过反复迭代去除不规则点,得出最接近地面点的正交多项式。根据高程阈值将不规则数据划分为地面点、非地面点,判别估值全部断面中伪距。最后根据修正数据信息,二次采样原始扫描数据,获取出可以映射建筑表面几何特征的三维坐标信息。仿真实验结果表明,所提方法可避免角点模糊导致轮廓信息不精准问题,x轴与y轴的角点检测坐标均方误差低于0.015 m,具有较高适用性。     

基于局部和全局采样点云数据简化算法研究

3D激光扫描方法获取的点云数据存在大量冗余数据,为便于重建模型,对点云数据简化技术的关键是在简化数据的同时,最大限度地保留点云数据的原有特征,对点云数据简化技术进行了研究,提出了一种基于局部和全局点云特征相融合的简化算法,通过基于点云的网格分割的非均匀网格法来提取局部点云特征,并且通过基于空间体素化方法对点云进行全局采样,然后将二者特征融合,获取最佳的简化特征效果。实验表明,该算法能够适应各种类型曲面数据的简化要求,其点云简化最大误差为0.02812,点云简化平均误差为0.000472,并与非均匀网格算法和空间体素法做比较,其简化效率高,简化误差小。由此可见,该方法简化点云不但具有较高的简化效率,同时又很好地保留了原始数据的细节特征。     

3D建模技术在采空区治理项目上的应用

传统测绘基于特征点间的几何关系建立被测物体的空间模型;而激光扫描技术则是以点云数据为基础,凭借逆向工程技术重构研究对象的三维模型。相较于传统测绘技术,激光扫描技术具有数据采集、数据处理效率高,数据质量可追溯性强等特点。文章利用Geomagic Studio建模软件和激光扫描技术,结合某采空区治理项目,讨论3D建模技术在地下空间工程计量中应用的可行性。     

数据挖掘的复杂光学曲面加工路径规划研究

为解决复杂光学曲面加工困难的问题,提出基于数据挖掘的复杂光学曲面加工路径规划方法。将复杂光学曲面点云数据投影至平面上,获取二维点集;通过拟合复杂光学曲面点云数据,重建复杂光学曲面的不间断描述模型;基于此模型将二维加工路径数据映射至三维空间,选取等截面法规划复杂光学曲面加工过程中路径,通过参数补偿计算触点经法向偏置,获取刀位点路径规划结果。实验结果显示,x、y和z方向上的路径偏差均控制在0.035 mm内,z方向的路径偏差在0.01 mm左右,以上数据充分说明本方法能够准确规划复杂光学曲面加工路径。     

沙滩车覆盖件缺陷曲面拟合重构技术研究

为及时修复沙滩车覆盖件缺陷部位,保证其优越性能,研究沙滩车覆盖件缺陷曲面拟合重构方法。基于逆向工程技术构建沙滩车覆盖件逆向设计过程图,实行缺陷曲面拟合重构。首先,依据型面边缘环找到裂缝缺陷曲面位置,根据曲面离散过程确定重构区间;其次,采用3DSS光线扫描仪获取覆盖件缺陷曲面重构区间的点云数据,实施降噪及精简处理,生成网格化点云,拟合出曲面与曲线;最后,根据拟合的曲线结合逼近或者插值方法实现曲面重构。实证分析结果表明,所研究方法可实现沙滩车覆盖件裂缝缺陷曲面的重构,且重构结果精准可靠,重构效率高,说明所研究方法性能优越,可为增强沙滩车性能提供有效帮助。