散乱数据点的快速三角剖分算法

提出了一种改进的波前扩展算法,该算法给出的候选点判断准则,可对数据点的K近邻进行快速过滤,并有效避免了单元自相交;建立的匹配点查找和优化准则,可生成局部优化的三角形网格单元;依据四种不同的查询结果,制定了相应的波前环更新和数据点标记方法。将波前扩展算法应用于具有复杂特征的散乱数据点的三角剖分中,结果表明,该算法可快速生成高质量的三角网格模型。     

散乱数据点的快速三角剖分算法

提出了一种改进的波前扩展算法,该算法给出的候选点判断准则,可对数据点的K近邻进行快速过滤,并有效避免了单元自相交;建立的匹配点查找和优化准则,可生成局部优化的三角形网格单元;依据四种不同的查询结果,制定了相应的波前环更新和数据点标记方法.将波前扩展算法应用于具有复杂特征的散乱数据点的三角剖分中,结果表明,该算法可快速生成高质量的三角网格模型.     

反求工程中基于边界扩展的三角网格构造

针对非接触式方式测量的大规模散乱点云数据建模，提出一种三角剖分算法，该算法适用于多张自由曲面片构成的曲面物体，尤其适用于含内孔的曲面对象。算法过程包括两个阶段：第一阶段，采用一种空间栅格装点法来进行初始点云数据精简，精简比率通过栅格小正方体单元尺寸控制；第二阶段，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采形成三角网格，从而向外延展，也可以时一个带有内孔的复杂自由曲面直接进行三角剖分，无需人工分区。实验结果表明该算法可以快速、有效地从三维数据点云建立几何模型。     

STEP到VRML格式转化中实体三角剖分的快速算法

针对 STEP到 VRML 文件格式转换的需求 ,提出了一种改进的平面多连通域到单连通域的快速切分方法 ,并介绍一种适合 VRML 应用的任意二维平面域快速三角剖分算法 ,该算法生成的三角形较少     

一种新的空间离散点集的直接三角剖分方法

针对映射法无法保证在平面中所谓“优”的三角剖分所对应的空间形状也满足要求的缺点,文中提出了一种对空间离散点集进行直接三角剖分的新方法——在形成了初始三角形后,利用生长法,循环扩展三角形各边,直至所有三角形扩展完毕。在算法实现上,提出了利用三角形法向量夹角、阈值距离以及最小内角几个参数,对三角形的生长进行约束,从而使最优点的搜索范围大大降低,提高了三角形扩展的准确性,保证了三角网格的质量。实验证明,该方法适应性广并具有准确、高效的特点。     

一种散乱数据的三角剖分新算法

根据逆向工程中散乱数据点规模越来越大的趋势,为缩小剖分时搜寻和遍历数据点的空间范围,提高算法效率,提出了一种大规模散乱数据的空间划分方法及相应的数据结构和编码方案.同时,提出了外连剖分和内连剖分的概念,给出了基于局部增量网格扩张的3维散乱数据点的空间直接三角剖分算法.该算法的总体计算复杂度为O（N）,与三角剖分的典型算法相比,有效降低了其时间复杂度,提高了剖分后网格的质量.     

一种基于神经元增长结构(GCS)的空间散乱点三角剖分方法

空间散乱数据点的三角剖分是逆向工程的关键技术,本文提出了基于一种动态神经网络———神经元增长结构(GrowingCellStructure)的空间三角剖分新方法。这种方法具有可以直接处理带有噪声的数据,无需对数据进行平滑处理,网格规模可控,算法简单,生成的三角网格形状好等优点。     

反求工程中三角网格拓扑生成的算法研究

散乱点的三角网格剖分是反求工程中的第一个重要环节 ,在对三角剖分基本方法深入分析的基础上提出了动态圆的概念 ,使得搜索新三角形的范围大大降低 ,从而加快速度 ,并在搜索过程中实现Delaunay三角形优化。另外 ,通过动态更新搜索边控制三角形生成进度 ,将新三角形和已有三角形的相交判定转化为和搜索边的相交判定。     

存在约束条件的复杂曲面三角网格剖分方法

针对存在特征约束条件的复杂曲面三角剖分提出了一种新的算法，该算法首先将该类复杂曲面划分成平面参数域，产生较为均匀的参数域，进而对各子平面参数域进行平面参数域的三角剖分，然后将所得到的各子平面参数域映射为空间Beizier网格结点，形成粗网格三角剖分后进行各子曲面片间G^1连续的拼接运算，最后动用曲率标准和细分规则进行三角剖分质量的优化。该方法不但可以较好处理复杂曲面，而且能克服曲面网格产生裂缝。     

反求工程中三角网格拓扑生成的算法研究

散乱点的三角网格剖分是反求工程中的第一个重要环节，在对三角剖分基本方法深入分析的基础上提出了动态圆的概念，使得搜索新三角形的范围大大降低，从而加快速度，并在搜索过程中实现Delauuay三角形优化，另外，通过动态更新搜索边控制三角形生成进度，将新三角形和已有三角形的相交判定转化为和搜索边的相交判定。     

流形网格曲面上测地B样条插值

针对现有曲面上自由曲线设计方法的不足,提出一种插值于流形网格曲面上给定点列的测地B样条曲线生成方法。用流形网格曲面上两点间的最短测地线代替欧氏空间中的两点间直线,将欧氏空间中的德布尔算法拓展到曲面空间,得到流形网格曲面上的测地B样条表示形式。对于给定的约束于网格曲面上的点列,基于欧氏空间中的B样条插值理论,反算出其控制顶点,将这些控制顶点投影到网格曲面上,作为待求曲线的初始控制顶点,生成初始的测地B样条曲线。为使曲线尽可能逼近于型值点,提出反向误差补偿策略,通过简单迭代求取约束于网格曲面上的控制顶点。根据曲线的凸包性,将曲线所在测地凸包区域与整体网格曲面虚拟分割,使插值测地B样条曲线的计算量仅与曲线所在测地凸包区域内的网格顶点数有关,而与整体网格大小无关,从而大大减少计算量。试验结果表明,所介绍方法健壮、有效,能满足曲面上曲线的交互设计要求。     

一种基于无衍射光栅的三角测量的定标方法

基于光栅的三角测量方法是将光栅投射到被测物体表面,CCD接受由于物体表面高度起伏产生的变形光栅像,根据光栅变形量与高度的关系,恢复被测物体的三维形貌。提出了一种基于无衍射光栅的三角测量的定标方法。该方法通过空间坐标变换,方便地求出摄像机的内外参数,从而获得被测物体的三维信息。     

网格曲面上测地B样条曲线交互操作与重用

针对现有曲面上自由曲线设计重用方法的不足,提出一种流形网格曲面上曲线几何变换方法,达到曲线重用与再设计的目的。网格曲面上的曲线用测地B样条表示,具有与欧氏空间中传统B样条相一致的明确数学模型;引入对数映射理论将给定的源曲线控制顶点映射到切空间,获得它们的法坐标,按照曲线迁移前后控制顶点法坐标保持不变的原则,建立曲线迁移前后控制顶点的对应关系,实现类似于欧氏空间中的平移、旋转和缩放等几何变换。以网格曲面上离散对数映射理论为基础,将欧氏空间中的对称定义拓展到曲面空间,提出曲面上曲线的广义镜像概念并给出具体的算法实现。法坐标很好地保持了控制顶点之间的测地距离和相对位置关系,因而也保证了曲线迁移重用过程中的形状保持性。试验结果表明,所介绍方法健壮、有效,能满足曲面上曲线的交互设计要求。     

一种基于Delaunay三角剖分的特征点坐标对应方法

研究了平面网格点集的Delaunay三角剖分性质,提出ACDT方法,并在IC封装环境下实现了圆点阵列靶标特征点的自动对应。实验结果表明,当图像存在拍摄倾角或由靶标平移、旋转引起的特征点缺失时,该方法仍可有效运行,且对镜头畸变引起的图像非线性变形不敏感,特别适合IC封装视觉定位系统的在线标定。     

激光三角法内孔测量传感器的光学成像分析

为了实现对孔类零件特别是深孔零件的孔深测量,设计了一套激光内孔测量传感器.该传感器基于激光三角测量的方法,利用梯形棱镜的全反射特性将光路限制在狭窄的空间内,从而实现对深孔或盲孔的测量.针对该传感器的光学成像规律做出了深入的分析,并结合目前存在的问题提出了几种改进方案.实验结果表明:梯形棱镜能够较好地解决测量内孔时物理空...     

基于二维Delaunay近邻的空间散乱数据曲面重建算法

给出了一种新的散乱数据曲面重建算法。算法基于曲面的局平特性，通过二维Delaunay三角剖分到三维空间的映射，快速查找空间任意点的Delaunay近邻，然后根据散乱数据重建三角网格中顶点互为Delaunay近邻的原理，进行曲面拓扑重建。应用新的求解κ-近邻和二维Delaunay近邻的算法，提高了曲面重建的算法效率。实验表明，该算法高效、稳定，对不均匀数据有较好的适用性。     

单点激光三角测量系统不确定度评定

激光三角法测量是对于三维以及多维空间自由曲面非接触测量的主要方法之一,具有分辨力高、稳定性好、使用灵活、抗干扰能力强等优点,在光电检测和几何测量领域中得到广泛的应用.本文论述了激光三角法的测量原理,通过对DB-M72型激光位移传感器的实验,结合实验数据,对测量系统不确定度进行评定,达到了对测量系统进行误差分析目的.     

A robust approach to edge detection of scanned point data

In reverse engineering, segmentation is used to divide a point data set into subsequent regions according to its shape. It is vital for interpretation of discrete scanned data since surface reconstruction can be accomplished one-by-one on a given region. Edge detection is crucial to the segmentation process. The level of edge detection depends on the complexity of the part, and it determines the eventual success or failure of the reverse engineering (RE) process. This paper proposes a novel approach to the edge detection of 3D points based on a region growing technique. The proposed algorithm consists of two parts. First, polygonal meshes are generated to the scanned point data using the Delaunay triangulation algorithm. Second, the normal vector and the area of a polygonal mesh are checked to find boundary meshes using cost criteria (angle criterion and area criterion) based upon a region growing technique. The region growing technique aggregates meshes into a region until the area of aggregated meshes reaches an area threshold from a series of seed meshes. The proposed edge detection method is found to be effective when compared with other methods.     

基于三坐标测量机的螺旋曲面重建

介绍了一种螺旋曲面的重建方法,详细阐述了设计流程。由三坐标测量机获取螺旋曲面数据,实现了测量数据中噪声点的剔除,利用Delaunay三角化重建了曲面。通过滚刀实例的初步验证,说明方法正确可行。