逆向工程中的数据点云的分割

逆向工程中由数据点云构建物体表面模型中，对数据点云恰当的分割是表面建模的一个很重要步骤。文中以激光-机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础，探讨了曲面密集三维散乱点群数据的分割技术。根据激光测量方式和三维点群分布的特点，建立了在计算机中表示散乱点群数据结构。建立树形空间结构完成对密集散乱点群进行空间分割，由此实现对散乱点群数据的几何分割。     

面向逆向工程的点云数据精简方法

近年来，激光扫描技术有了重大的进展，3D激光扫描设备的精度越来越高，数据的捕获速度急剧增加，其每秒产生成千上万个数据点，这一巨大的数据量成为数据计算和存储的负担。因而，一个相当重要的问题就是，将这些巨大的数据进行精简，同时维持数据原有的精度。详细介绍了目前国内外在点云数据精简方面研究的一系列方法，并对它们的特点和使用场合进行详细的比较。     

逆向工程中点云数据的精简处理研究

文中概述了逆向工程的内容,指出对数据点云进行精简处理的重要性;在分析角度—弦差法和基于八叉树非均匀网格法这两种精简方法特点的基础上,提出了基于这两种方法的改进型数据精简方法。最后对该算法的优缺点作了小结。     

逆向工程中的点数据变形处理

研究了工件的变形形式,并依此提出三坐标测量数据的软件矫正法。阐述了具体实现中的关键技术。给出了一个计算实例。     

基于逆向工程的点云数据预处理技术研究

激光测量机获得的行扫描数据,含有部分噪声点和大量的冗余数据,不利于曲面的重构,针对LSH600激光测量机的测点数据,提出利用孤立点统计排异法剔除粗大误差,采用最大允许偏差法进行点云数据的精简。实例表明,该数据预处理算法简单实用,对行扫描数据有较好的消噪和简化效果。     

基于点云数据的逆向工程技术研究综述

在介绍了逆向工程的定义、逆向工程的流程及应用的基础上,综述了点云数据测量、数据预处理和模型重构的研究现状。首先介绍了点云数据测量方法的分类,然后重点分析了点云数据拓扑关系建立的方法及K近邻域索引的研究,多视点云数据拼合的点位法、固定球法、优化匹配法、特征匹配法及辅助装置法的研究,滤波去噪的方法,孔洞修复的原理,数据精简的方法,特征提取和曲面重建的基本思想和研究成果,最后展望了逆向工程技术的发展方向。     

面向快速原型制造的逆向工程三维离散数据点云处理技术

针对基于快速原型制造的逆向工程散乱数据点云,提出了一种先加权中值滤波,再小波分析滤波的新降噪方法。     

一种点云数据的优化修正量光顺算法

逆向工程中,采样数据混有的噪声需要加以处理,数据处理的结果直接影响重构曲线曲面的精度。为了获取能真实客观反映原始设计意图的点云数据,本文研究了优化修正量光顺算法。在分块进行粗、精光顺处理采样数据过程中,分别由曲率及其一阶差分符号的变化来辨识坏点。坏点的修正方向直接按照能量函数方程确定出由型值点指向三角形形心的正或负的G向;修正量由赋初值开始,按照能量函数方程递进搜索,满足能量代数式最小值后搜索停止。通过实例验证,改进算法能够满足曲线曲面重构的光顺性要求,可有效保留曲线的原有形状。     

逆向工程中基于聚类的点云数据精简

阐述了逆向工程的基本内容,指出对数据点云进行精简处理的重要性;基于聚类方法研究了两种散乱点云的精简方法,详细说明了算法过程,并以逆向工程中模具手臂的点云精简实例说明。     

逆向工程中分层点云数据的拼合及精简

在逆向工程多视图拼合过程中,由于数据测量误差以及计算等因素的影响,数据往往会产生分层的问题,这将对曲面重建工作造成很大困难。针对这一问题,文章提出了一种新的方法,对多个视图重合部分有分层现象处的点云进行二次拼合并精简,从而有效减小误差,为后续的数据分割和曲面拟合做好准备。     

逆向工程中基于标签的点云数据采集与处理

针对光学扫描仪采集点云数据的特点,以犁体曲面为研究对象,引入圆形标签作为扫描时的识别点及多视拼接的基准点,经合理规划后获取点云数据。从噪声去除、多视拼接、数据平滑与精简等方面讨论了点云数据预处理方法,重点研究基于标签点的多视拼接,提出了人机交互模式下多视点云数据统一方法,实例表明拼接误差可控制在0.05 mm之内,运行时间可缩短30 s左右。并利用逆向工程软件Im ageware完成了犁体曲面的构建,为探索逆向工程在农机产品设计制造中的应用提供借鉴。     

逆向工程多块三维离散数据点云的STL重构

逆向工程中为了获取被测物体不同方位的表面信息，通常采用多次测量的方法。提出了一种基于点位法的数据转换对齐方法，通过重复测量三个基准点，求出坐标变换矩阵，实现多次测量数据的对齐。提出了一种基于扫描线数据点云的STL重构算法。     

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。     

基于逆向工程的点云快速采集

以弹性体防毒面具面罩为研究对象,运用逆向工程技术,通过对面罩材质及结构的分析,确定了点云数据采集方案:利用三维扫描设备对弹性体的面罩进行扫描,使实物模型变为三维点云数据模型,并在CATIA软件中结合人机工程的理念完成面罩的逆向建模。该研究对具有复杂曲面的弹性体制件进行逆向工程提供了一些有益的探索。     

曲线光顺性定量分析的光顺因子法

目前产品的光顺效果评定大都基于定性分析。针对现有评定方法主观性强,计算效率低下等缺陷,提出一种定量评定光顺效果的方法。该方法先将曲线平移变换以消除坐标的影响,然后进行小波光顺,基于小波光顺前后曲线的尺度,定义修正系数α,修正小波光顺后的细节部分,由修正后的细节部分和尺度部分构建光顺性定量指标光顺因子λ,通过计算光顺因子λ实现定量评定光顺效果。工程实例表明,提出的定量分析方法可作为光顺效果评定的可靠工具。     

空间离散点的交互光顺处理

在逆向工程中，复杂外形产品的曲面边界曲线的品质，是影响产品外观设计质量的关键因素。通过构造边界离散点的法矢和圆率曲线，分析空间离散点的形态分布特征，提出了一种空间离散点的交互光顺处理方法，根据离散点的法矢方向和圆率二次差，人机交互对光顺进程进行控制。实际应用表明，该方法可以有效处理空间离散点的光顺问题，保证原始离散数据的准确性、合理性以及曲线设计的质量。     

用遗传算法光顺基于点表示的曲线曲面

从采用有限元三角单元划分出发,满足有限元模拟的收敛性要求,提出了基于点的曲线曲面的有限元光顺模型。在优化计算过程中,本文避开了一般的优化计算方法的优化计算时间长且要解大型矩阵的缺点,从智能优化角度出发,改进遗传算法来计算,并取得良好的效果。     

基于UG的点云数据滤波处理

目前UG还没有点云数据滤波处理的功能,为此本文以VC++作为开发平台,调用Matlab中平滑函数,在UG上开发了点云滤波模块,并给出了应用实例,证明了该模块的可行性。     

逆向工程中测量数据点的滤波

针对用于曲面拟合的逆向工程散乱数据点云,提出一种先加权中值滤波,再小波包分析滤波的新滤波方法。为避免繁琐的编程,充分利用M atlab中的小波包滤波函数,提出VC 与M atlab混合编程编制数值计算程序的方法,并用实际计算结果验证了该方法的可行性。     

逆向工程中数字化测量与点云数据处理

逆向工程作为新产品开发和消化、吸收先进技术的重要手段,其应用越来越受到重视。本文主要总了逆向工程中数据测量方法及影响测量精度的因素,从噪声去除、多视对齐、数据光顺、数据精简、数据分割等方面讨论了点云数据的处理方法。