基于表面贴合的不同视点传感器点云拼合方法研究

针对视觉传感器对物体表面点云数据采集的离散性,提出基于表面贴合的点云精确拼合方法。先对不同视点传感器获得的点云进行初始配准拼合,再以包容球方法选取点云重合表面区域的三处局部表面,用三维二次曲面方程拟合;旋转变换采用四元数法,经非线性最小二乘优化得到精确拼合的平移和旋转参数。该方法具有较快的收敛速度和较高的拼合精度,实例验证了所提方法的可行性。       

基于Imageware的多视点云拼合技术研究和应用

逆向工程技术应用中,由于物体的几何形状复杂,测量仪器不能一次完成整个表面的测量工作,需要从多个角度实现对物体表面的完整测量。为了得到完整的数据模型,必须进行数据拼接处理,其目的是通过在两片或多片数据点云(点集)中找出正确的排列关系,使它们能够拼合成一片完整的数据点云。本文以固定球法从不同角度进行多次测量获得多视点云,利用Imageware逆向软件的数据对齐技术实现其多视点云拼合并完成模型重构。     

基于支持向量机的点云曲面刀具路径规划

针对单值散乱点云曲面刀具路径规划问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机的计算方法。在计算过程中,将点云数据向平面投影,得到二维点集。应用网格划分和边界网格内测量点高斯映射技术,提取平面区域内的边界特征点。用边界特征点定义点云曲面的实际加工区域,在此区域内规划平行等间距刀具路径。应用最小二乘支持向量机拟合点云数据,求得被加工曲面的连续表达模型,经此模型将二维刀具路径数据向三维空间映射,求出刀触点数据。将刀触点经法向偏置计算,求得刀位点。实例验证证明,该方法能较好地解决信息不完备散乱点云曲面刀具路径生成问题。      

一种基于极线约束的最小二乘匹配方法研究

图像匹配技术在图像处理与计算机视觉中有着非常重要的作用。最小二乘影像匹配方法是常用的匹配方法之一。本文提出了一种基于极线约束的最小二乘图像匹配算法。该算法将极线约束和最小二乘法结合实现图像匹配。首先利用两幅图像间的极线约束得到多个预匹配点,确定预匹配区域,然后用最小二乘法求得最佳匹配。实验结果表明,该方法效果良好,具有实用价值。     

以UG为平台的逆向工程数据处理技术

基于UG基础平台,应用逆向工程点云切片数据提取理论开发逆向工程模块.通过建立多个与点云数据相交截面,提取点云数据的特征边界点,再将特征点拟合成线,线拟合成面或体.实例显示该模块能有效地从散乱点云数据中提取特征点,实现在UG环境下逆向建模.该方法也解决了UG从部分逆向软件导入后数据不能编辑、修改的问题.     

在UG中实现点云的交互区域分割

采用WINDOWS API函数和UG/OPEN C API函数获取UG的主窗口指针并利用鼠标钩子捕捉鼠标点的屏幕位置,用OpenGL API函数将点云映射到窗口坐标系下,然后结合多边形内外点的判断算法实现点云的区域分割。应用实例表明了该技术的可行性,为点云的后续处理奠定了基础。     

自由曲面产品反向工程中最优匹配的应用研究

剖析了自由曲面产品反向工程中各环节的精度检测和误差分析需求 ,以及反向建模过程中的多视图数据拼合 ,阐明了基于最小二乘法实现自由曲面最优匹配的重要应用价值。概述了迭代最近点 (ICP)算法及其实现最优匹配的几个关键问题。     

自由曲面产品反向工程中最优匹配的应用研究

剖析了自由曲面产品反向工程中各环节的精度检测和误差分析需求，以及反向建模过程中的多视图数据拼合，阐明了基于最小二乘法实现自由曲面最优匹配的重要应用价值。概述了迭代最近点（ICP）算法及其实现最优匹配的几个关键问题。     

基于散乱数据截面线的曲面重构算法研究

提出了一个新的散乱数据的曲面重建算法，该算法采用一组平行平面去剖切点云，除恰好位于该截面上的数据点之外，如果一数据点与某一截面的距离小于给定的距离域值，则将其投影到该截面上，把上述点通称为用距离域值来确定截取点：将每一张截面上的截取点用最小二乘法拟合成B样条曲线，然后对生成的一组B样条曲线进行处理，即统一节点矢量、重新参数化和起点相对应，重新拟合一组闭合B样条曲线，再对其运用蒙面操作，从而构造一张曲面。     

基于最优加权的大面积金刚石膜衬底温度数据融合研究

为保证大面积金刚石镀膜衬底温度均匀,采用多只温度传感器多点测量衬底表面温度。为滤除测量噪声,采用最优加权融合方法对每一时刻多只传感器测量的温度进行数据融合,并分别采用最小二乘、Bayes估计、递推最小二乘法进行第二步数据融合,以进一步提高温度测量的精度。研究结果表明：最优加权与最小二乘结合算法、最优加权与Bayes估计结合算法的温度数据融合结果精度很高,在温度测量受各种扰动时均表现出良好的稳健性;最优加权与递推最小二乘结合算法温度测量数据融合的精度和稳健性相对较差。     

特征保持点云数据精简

由于三维扫描设备采集的点云数据庞大,本文提出了一种特征保持的点云精简方法以在减少冗余数据的同时更好地保持原始曲面的几何特征。首先,利用K均值聚类法在空间域对点云全局聚类,对点云构建K-d树并以K-d树的部分节点作为初始化聚类中心。然后,用主成分分析法估计点云法矢和候选特征点,遍历每个聚类,若类中包含特征点则将该类细分为多个子类,细分时将聚类映射到高斯球。最后,基于自适应均值漂移法对高斯球上的数据进行分类,高斯球上的聚类结果对应为空间聚类细分结果,各聚类中心的集合为精简结果。以多个实物模型为例验证了算法的有效性。结果表明,本文方法精简的点云在平坦区域保留少数点,在高曲率区域保留更多的点。相比于非均匀网格、层次聚类、K均值点云精简法,该方法对包含尖锐特征的曲面精简误差最小,更好地保留了原始曲面的几何特征。     

通航船舶吃水实时检测系统数据处理方法研究

根据通航船舶吃水检测要求,研制了基于超声波传感器阵列的船舶动态吃水实时检测系统,获取了船底吃水的点云数据。分析点云数据突变点的分布特征和现场干扰因素,将异常数据分为2类。并提出将点云数据中值滤波算法应用于消除超声波传感器探测船底时"第1类异常数据"的干扰;针对"第2类异常数据"出现在船尾的特点,提出了最小二乘直线回归预测法消除船只螺旋浆尾流干扰。并采用现场实测数据,对算法进行了验证。现场实测表明,检测系统满足测量要求,采用的算法实用、有效。     

逆向工程中基于模糊聚类的点云数据分区

点云数据分区是逆向工程中重要而又难以解决的问题。首次将模糊聚类方法应用于逆向工程中的点云数据分区,用点的位置矢量、法矢量、高斯曲率和平均曲率8维向量作为特征向量,加权距离替代欧氏距离。在实现分区的同时,可以识别区域内部点和边界附近点,便于后续曲面特征参数精确提取。实验结果证明此算法具有较强的抗噪性,并具有较高的分区效率。     

基于UG甲壳虫汽车车身的逆向设计

介绍了逆向工程的概念,阐述了逆向工程技术的工作流程,采用RSM型三维扫描抄数机对甲壳虫汽车车身进行数据测量,并在UG平台上对车身的点云数据进行数据处理、曲线建立、曲面重构、验证分析及造型等过程,采用逆向技术对汽车车身进行设计开发,结果表明了UG在逆向工程技术中具有很好的实用性.     

PDGI-BASED REGULAR SWEPT SURFACE EXTRACTION FROM POINT CLOUD

A principal direction Gaussian image (PDGI)-based algorithm is proposed to extract the regular swept surface from point cloud. Firstly, the PDGI of the regular swept surface is constructed from point cloud, then the bounding box of the Gaussian sphere is uniformly partitioned into a number of small cubes (3D grids) and the PDGI points on the Gaussian sphere are associated with the corresponding 3D grids. Secondly, cluster analysis technique is used to sort out a group of 3D grids containing more PDGI points among the 3D grids. By the connected-region growing algorithm, the congregation point or the great circle is detected from the 3D grids. Thus the translational direction is determined by the congregation point and the direction of the rotational axis is determined by the great circle. In addition, the positional point of the rotational axis is obtained by the intersection of all the projected normal lines of the rotational surface on the plane being perpendicular to the estimated direction of the rotational axis. Finally, a pattern search method is applied to optimize the translational direction and the rotational axis. Some experiments are used to illustrate the feasibility of the above algorithm.     

UG在逆向工程技术中的应用

介绍了逆向工程的概念、特点及工作流程，阐述了UG的曲面造型技术和主要功能，用UG对汽车车身点云数据进行了数据处理、曲面重建及造型等过程。研究表明UG在逆向工程技术中的应用具有重大的意义。     

A stitching method of radial section line of scanned point cloud data for ring forgings

The dimensions of ring forgings can be analyzed by the point cloud data of ring forgings scanned by laser. The dimensions are the key to evaluating the parameters of ring forgings. Due to the limitation of the scanning angle of the laser scanner, the complete data of the radial section line for the ring forging cannot be obtained through one scan. So the point cloud data of multiple scans are stitched to get the complete data of radial section line. In response to the stitching question, a point cloud data stitching method for ring forgings is proposed in this study. Firstly, the coarse stitching is carried out by using the relationship between the center coordinates of the two data sets. Then, the repeated region is found by the improved Beetle Antennae Search Algorithm (BASA). The repeated region is divided into three parts to find corresponding points in the process of precise stitching. The complete radial section line data can be obtained. Finally, the stitched radial section line is transformed into a complete 3D ring forging model. The comparison experiment results show that the algorithm proposed in this study is simple and fast. The accuracy of this algorithm is verified by extracting the dimensions of the complete model for ring forging.