面向反求工程的特征识别技术的研究与实现

论述了基于层析数据的面向反求工程的特征识别技术及实现方案。其特征识别过程分 2步进行 ,即层轮廓线特征识别和相邻层轮廓匹配。依据曲率及曲率的变化规律确定轮廓特征点和线段组成 ;引入轮廓编码技术、相邻轮廓变化域以及截面面积、形心、惯性矩等参数完成相邻轮廓的匹配。采用分段特征识别的方法构造特征体素 ,用CSG和B Rep混和建模方法构造三维CAD模型。     

采用截面特征点云的NURBS自由曲面构建

结合NURBS曲面的构建理论,以工程软件UG为平台,探讨了基于截面特征点云的NURBS自由曲面构建的工程实现方法.实现了由截面特征点云进行NURBS曲线拟合,再由拟合曲线进行自由曲面的构建过程,并从曲面的表面状态与误差两个方面对构建的自由曲面进行评估.实践表明:采用该方法构建的自由曲面能保证NURBS曲面拟合质量,且精度高,能有效地反映实物原型.     

一种新的指纹特征点匹配算法

近年来,文献中报道了许多指纹匹配算法,它们各有不同的特点.提出一种新的指纹特征点匹配算法,通过指纹特征点匹配来实现指纹图像的匹配.这种算法通过采用圆形匹配限制框和简化计算步骤等方法,优化了Anil Jain和Xiping Luo等人的算法.对一组由扫描仪获取的指纹图像做实验,结果表明,该算法速度更快,精度更高,更适用于实时指纹识别系统.     

一种改进的轮廓跟踪算法

针对轮廓数据在基于工业CT图像快速反求工程中的重要作用,详细分析了Freeman链码跟踪法,根据反求工程的具体要求,提出了一种改进的轮廓跟踪法和基于轮廓跟踪数据的优化方法.对具体的ICT图像进行了轮廓跟踪,抗干扰和数据优化等分析处理,其结果不但能正确跟踪到所需轮廓数据,而且明显精简了跟踪结果的数据量,对快速原型生产具有重要意义.     

一种新的实时指纹特征点匹配算法

近来指纹识别系统(AFIS)在很多领域中得到了广泛的应用.人们对指纹识别算法的研究也日渐增多.提出了一种适用于实时指纹识别系统的特征点匹配算法.这种算法通过采用圆形匹配限制框和简化计算步骤等方法,优化了Anil Jain和Xiping Luo等人的算法.对一组由扫描仪获取的指纹图像做实验,结果表明,我们的算法速度更快,精度更高,更适用于实时指纹识别系统.     

截面扫描型点云数据的三角剖分算法

截面扫描型点云数据三角剖分的难点在于在三角剖分中找到一个合适的数学模型来统一各条扫描线点个数。本文利用NURBS曲线的表达式作为数学模型,提出了基于曲线相容性的三角剖分方法。首先对截面轮廓数据进行排序,用NURBS曲线进行拟合,然后对截面曲线进行相容性操作,在离散的基础上实现了三角剖分算法。     

一种高效的过渡特征识别与抑制算法

过渡特征的识别与抑制是有效实现CAD／CAE、CAD／CAM集成的关键技术之一。提出了一种简单、高效的过渡特征识别与抑制算法。该算法首先识别出零件中的全部过渡面,并将它们划分为边过渡特征、点过渡特征以及混合过渡区域,将混合过渡区域分解为独立的边、点过渡特征,将每一边、点过渡特征所包含的全部过渡面作为一个整体,采用欧拉操作进行抑制。该算法简化了抑制过程,显著提高了抑制效率。此外,该算法不受过渡面生成方法的制约,能处理任意类型的过渡面。最后,给出了实验结果。     

基于平面散乱点集的曲线重建算法

在反求工程中,基于散乱数据点的曲线重建研究有着重要的意义。本文给出了一种基于投影的移动最小二乘(MLS)曲线重建方法。首先快速搜索散乱点的K邻近,并引入相关性概念,应用MLS法细化散乱点集,最后通过排序和简化重建曲线。实验表明,细化点集准确地反映了数据点的形状和走向,拟合效果良好,效率较高。本文算法可应用于运动曲面重建中的轮廓线拟合。     

基于点云数据的反求特征约束识别方法

反求CAD模型应该包含原始的设计意图.忽略特征之间几何约束的重建CAD模型很难满足产品装配对齐及产品对称等要求.点云数据隐含了原始CAD模型设计信息.识别隐藏在数据点云中的正向设计CAD建模特征和定位基准特征,从而为基于约束的公差求解提供基础,是准确进行反求CAD建模的关键.结合正向设计手段,研究利用点云数据识别原始设计特征约束信息,从而准确反求原始模型.     

基于序列图像提取稳定特征点的虹膜识别算法

为了尽可能降低不稳定特征点对识别率的影响,研究提出了基于序列图像提取稳定特征点的虹膜识别算法.该算法首先用二维Gabor滤波器对序列虹膜图像提取特征编码,然后对该序列特征编码求交集以提取稳定特征点,并利用这些稳定特征点建立虹膜的特征模板库,最后通过计算相似度,获得识别结果.在实验室采集的序列虹膜图库上,当等错率为0.3017%,分类阈值为0.6402时,正确识别率可以达到99.73%.实验证明该算法是有效、可行的,并更好地提高了虹膜的分类精度和改善了虹膜的识别性能.     

逆向工程中一种基于点云的制造特征识别方法

针对点云识别制造特征可以为逆向工程系统和CAX系统集成提供一个直接通道。利用特征组成面集及其之间的约束关系进行制造特征识别。首先利用模糊c-均值聚类方法对点云进行分区,利用分区过程中得到的隶属度找出面片的邻接关系,对分片点云进行曲面类型判别,利用最小二乘法进行平面或二次曲面的几何参数提取,对选取的面片进行平行、垂直、相切、凸凹等约束关系判别,与预先定义的特征规则相匹配,从而实现制造特征识别。实例验证了本文算法的有效性。     

神经网络在逆向工程中进行三维实体特征识别

介绍了一种基于神经网络直接从测量数据中提取三维实体特征的方法,包括以下几个部分：（1）点云边点识别和区域分割;（2）对点云边点进行拟合,形成特征边,并进行特征编码;采用ANN进行特征识别;（3）由边特征信息提取特征参数,构造三维实体特征。由神经网络方法直接提取实体特征使逆向工程集成制造系统的建立更为方便。     

基于多尺度分析的逆向工程截面线特征分割

为解决基于截面线特征重构中,初等曲线特征元和次要曲线特征元的分割问题,提出一种将多尺度分析与特征识别相结合的逆向工程特征分割方法.采用曲率尺度空间,实现截面线的多尺度分析和特征检测;利用相对转角法,实现单尺度特征融合;基于多尺度间信息传递和融合的多尺度特征融合算法获得多尺度特征集成.用多尺度曲率分析代替传统单一尺度逆向工程截面线分析,保证了特征分割结果,以及与基于特征设计和建模的特征元的一致性.合成复合曲线和实际扫描截面线的实例表明,提出的方法可以有效地实现逆向工程截面线多尺度特征分割.     

散乱点云局部形貌标架量化及特征识别方法

针对散乱点云特征识别结果存在噪声及特征遗漏的问题,提出一种基于曲面局部形貌标架的点云特征识别方法。基于点云局部中轴对样点的隔离作用,剔除样点欧氏邻域内的非测地邻域点,为曲面构造优化的局部样本模型。析取局部离散样本中的准共法截线点对集合,构造散乱点云的局部形貌标架。基于标架夹角的差异性,对曲面样本形貌进行量化分析,区分平滑、边界、棱边及尖角等特征区域,实现对中心样点属性的稳健判别。实验结果表明,该方法适用于不同采样密度的点云,可显著降低点云特征识别结果中的噪声点规模,且能有效减少特征遗漏现象。     

反求工程中隐式曲面的三维网格自动精确恢复新算法

提出了一种基于点云数据的隐式曲面三维网格自动精确恢复新算法。该算法首先对恢复的初始三角形网格进行区域分割和边界重构,将隐式曲面的三角形网格分离出来,然后对恢复的隐式曲面表面的初始逼近网格从3个方面进行优化:即将初始逼近网格的曲率控制与网格面的拓扑一致性调整;调整网格顶点法矢与交互式分割;补偿网格抽样率。通过该算法能将隐式曲面的三角形网格自动精确恢复。然后进行网格光顺,输出优化的CAD模型。实例证明了该方法的正确性、可行性和实用性。     

散乱数据点云型面特征提取算法研究

提出一种新的散乱数据点云型面特征提取算法,该算法基于散乱数据点云的动态空间存取模型,应用WINDOWS APl和OpenGL技术拾取点云局部型面的曲率信息,根据点云型面特征的曲率性质,改进区域生长法实现产品点云型面特征的提取.实验证明该算法型面特征提取准确,可有效提高建模效率及重建模型精度.     

逆向工程中基于SOFM和FCM的组合分区算法

点云数据分区是逆向工程中至关重要的一步。提出基于自组织特征映射神经网络（SOFM）和模糊聚类（FCM）的组合分区算法。用SOFM算法进行粗略分区，SOFM收敛时的权值作为初始聚类中心，输入到FCM得到最后的分区结果，解决了FCM算法对初始值敏感的问题。分区结束时根据隶属度可识别出区域内部点和边界附近点，有利于后续的曲面几何特征参数的精确提取。实验结果表明，此分区算法是有效的，且具有较强的抗噪性能。     

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。     

面向复杂毛坯小余量加工的层次化快速约束配准算法

针对复杂结构毛坯的小余量数控加工中很容易出现局部加工余量不足的问题,基于毛坯表面的点云测量数据,提出了一种层次化快速约束配准算法,从而实现加工余量的优化分配。首先通过建立一个知识向导模型并应用局部微分信息,自动分离出毛坯上需要分配余量的各待加工表面,并分别施加最小余量约束,在确定各待加工表面上参与约束配准优化的初始点集的基础上,采用广义乘子法将初始配准点集与设计数模进行约束匹配;然后采用迭代方法将不满足余量约束的测点追加到当前配准点集中,直到所有待加工表面的测点满足余量约束。实验结果表明,该配准算法在最大程度满足余量约束的前提下,显著提高了点云数据的配准效率。     

插齿刀齿形角修正新算法及误差解析

本文针对传统的插齿刀齿形角修正算法存在较大误差的问题，提出一种能有效减小齿形误差的插齿刀齿形角修正新算法。