基于模型散乱点的三维物体重建

基于三维模型的散乱数据点,通过引入分割平面,对数据集进行划分,将散乱数据划分为n个子集合来重建物体。具体的过程,是通过引入控制参数δ和η,将满足相应条件的3D散乱点划分到相应的子集合中,然后对各个散乱点子集合进行判断,提取其各个子集上的控制点,构造各个子集的控制点构成的边界。最后,对每两个相邻的边界进行相似性评估,对相似的边界之间通过等比例划分,非相似的边界采用全局优化,从而得到重建的三维物体的模型。经过实验证实该方法高效、方便、准确。     

剖析打印机语言PCL与PostScript

本文介绍了打印机工作语言PCL及PS,简要地对PCL和与PS进行了技术分析,重点阐述了这两中语言的区别和应用环境。     

基于三视图的三维形体重建技术

基于工程图纸的三维形体的重建技术是根据形体的二维视图中的几何信息和拓扑信息,生成相应的三维形体,这是一个从爸维到高维的构造过程,文中提出了一个三维形体重建算法,该算法首先根据三视图生成形体的线框图,然后应用左邻边搜索策略求出线框图内的所有面及相应的极小环,最后利用Ｍｏｅｂｉｕｓ规则及工程图的性质,删除重建过程中生成的非法元素,该方法利用二几何基元和三维几何基元的几何性质及生成关系,减少了重建过程中     

基于单幅线条图的三维立体重建方法综述

从单幅线条图重建物体的三维立体结构是机器视觉领域的一个重要问题。它的应用范围包括基于手工绘制的立体设计与创作、将现有的工程线框模型图转换为三维模型、基于自然图像的三维建模、图像理解和检索等。从不同的角度对现有的相关方法进行了分类,并重点从所用算法分类的角度回顾了现有的相关方法。最后总结了基于幅线条图的三维立体重建方法的现状和不足,指出了未来的研究发展方向。     

牙冠的三维点云数据重建技术研究

利用三维激光扫描仪扫描全牙列模型,对获得的数据进行处理,重构牙冠的三维图形;将获得的三维点云数据进行处理,包括数据平滑、数据精简、特征提取、数据分割、自由曲面建模等实现牙冠的三维重构;得到牙冠的三维重建数字模型,可用于全冠的计算机辅助制作,并结合中国人的标准牙冠数据,对其调整变形,得到标准的牙冠模型;该技术将会为口腔医生带来便利和高效。     

三维人体表面重建

人体的形状比较复杂,存在多个分支,从扫描得到的序列轮廓线重构人体表面会存在空洞。通过定义场函数将一系列平面上的多条轮廓线转换为体数据,并采用Marching Cubes方法抽取等值面,将多轮廓线间的形体重构转化为体数据中的等值面构造。采用该方法重建的人体表面完整,光滑且符合精度要求。     

基于PCL的折叠式夹层板结构参数化建模

折叠式夹层板具有优越的力学性能,在有限元分析中,由于夹层板结构复杂,建模工作量大.针对这些问题,基于PCL对Patran进行二次开发,通过输入夹层板尺寸和网格数量等参数实现V形折叠式夹层板结构的参数化建模.编制折叠式夹层板建模界面,实现夹层板结构有限元分析参数化,提高建模效率,为夹层板结构设计提供支撑.     

基于三维点云的植物叶片重建及其面积估算

为提高植物叶片面积测量的准确度,本文提出了一种植物叶片三维重建补偿方法。该方法首先使用多角度拍摄植物叶片的方法来获取图像;其次,通过运动恢复结构算法(SFM)、聚类多视角立体算法(CMVS)和基于面片的多视角立体算法(PMVS)处理图像并生成三维点云;然后,对点云进行去噪、分割、填补、三角网格化处理;最后,对叶片面积进行估测。实验结果表明,本文方法测量叶片面积的准确度与扫描法接近,并且能解决由于叶片重叠产生的叶面积测量不准确的问题。     

基于PCL的一维形状记忆合金系统的开发与应用

智能材料的发展给结构设计带来新的方向,同时也给商用有限元软件的应用迎来新的挑战.由于MSC Nastran的局限性,尚不能很好地模拟一些智能材料.结合实际工程需要,利用Patran完善的前、后处理功能及二次开发语言,将一维形状记忆合金(Shape Memory Alloys,SMA)材料系统集成到Patran中,能方便地实现在Patran中定义其材料属性和对布置有SMA的驱动结构以及复合材料结构的快速建模分析,最后利用本文系统建立SMA复合梁以及SMA丝驱动的机翼后缘模型,并进行验证,证明此模块功能的正确性和有效性.     

基于WebGL技术的三维煤场重建系统

基于二维图像实现三维重建一直是三维可视化中一个重要的研究内容。现有的实现方法基本上都是基于C/S架构或借助第三方插件实现,对于系统的稳定性和实用性带来较大的影响。针对这一不足之处,设计了一套B/S架构二维图像重建三维场景的系统应用于煤场三维可视化,并实现移动端、电脑端无插件浏览。后端程序利用python脚本对图像进行处理操作,前端通过JavaScript获取数据和渲染模型。实验表明,本文设计的三维煤场系统具有较好的实用性。     

基于点云增强优化的泊松重建算法

为了提高大规模散乱点云的重建精度和效率,针对泊松算法在实际工程应用过程中产生的“数据空白”现象以及不能很好的捕捉重建表面局部细节的缺陷提出了改进。通过对采样点中的异常点进行详细分析,根据分析结果进行相应的降噪后处理,利用双三次样条插值方程拟合曲面,能够很好地修复孔洞,解决点云模型全局偏移的问题,形成新的采样点,采用最小二乘法精确计算并调整了点云数据法向量;实验解决了传统算法重建的面片质量的问题,使重建出的表面细节更加显著。实验结果表明该方法具有良好的适用性,具有较高的重建效率和精度。     

基于图像的重建点云离群点检测算法

基于图像重建出的三维点云模型通常会包含许多离群点,这些离群点可能孤立存在或密集聚集在一起形成点簇,也可能分布在模型周围甚至附着在模型表面。通过一种检测方法很难有效滤除多种分布状态的离群点,因此,提出了综合的离群点监测算法。首先通过空间距离剔除与模型主体较远的离群点,并通过构建空间拓扑关系加快离群点搜索速度;然后利用边界匹配法,将较小点簇分别与最大点簇进行对比,滤除模型周围离群点簇;最后采用改进的K-means算法,根据RGB颜色值特征对点云数据进行聚簇分类,结合已识别的离群点,检测和滤除附着在模型表面的离群点。仿真实验结果表明,此方法能够有效滤除点云模型中多种分布状态的离群点。     

基于稀疏点云的多平面场景稠密重建

多平面场景是生活中常见的一种场景,然而由于该类场景中常常存在物体表面纹理缺乏和纹理重复的现象,导致从多视图像重建获得的三维点云数据中存在点云过于稀疏甚至孔洞等问题,进而导致以微面片拟合三维点云所得到的重建表面出现平面颠簸现象.针对这些问题,本文提出了一种基于稀疏点云的分段平面场景重建方法.首先,利用分层抽样代替随机抽样,改进了J-Linkage多模型估计算法;然后,利用该方法对稀疏点云进行多平面拟合,来获得场景的多平面模型;最后,将多平面模型和无监督的图像分割相结合,提取并重建场景中的平面区域.场景中的非平面部分用CMVS/PMVS(Clustering views for multi-view stereo/patch-based multi-view stereo)算法重建.多平面模型估计的实验表明,改进的J-Linkage算法提高了模型估计的准确度.三维重建的实验证实,提出的重建方法在有效地克服孔洞和平面颠簸问题的同时,还能重建出完整平面区域.     

基于点云几何与形状特征的曲面重构算法

提出一种新的利用点云进行曲面重构的算法,该算法基于点云的几何与形状特征,根据点云的几何分布进行分类和按照点的局部形状特征进行分类,对每类点进行局部网格重构,并进行后续处理以修补拓扑和几何错误。实验结果表明,该算法强健有效,能生成高质量的网格,并能较好地保持模型的几何与形状特征。     

基于Kinect三维重构的特征点提取改进

针对机器人在复杂的室内环境中,因提取特征点低效率、高失真造成性价比较低的问题,提出一种改进的SIFT特征点提取与匹配算法,并在此基础上构建基于Kinect的SLAM系统。SLAM系统前端对SIFT特征点提取法进行改进,使用高斯分离模糊函数,提高SIFT算法提取特征点的速度,并且使用RANSAC筛选不稳定特征点。本文所提出的改进型SIFT特征点提取法的SLAM系统可以对复杂与空旷的室内环境高效率、低失真的重构。     

ARM＋PCL6045B的嵌入式运动控制器设计

采用ARM微处理器S3C2440A和专用运动控制芯片PCL6045B,设计了基于Linux＋RTAI的嵌入式运动控制器,建立了该运动控制器的硬件结构和软件平台;设计了运动控制的函数库,编制了应用软件,并基于实时多任务操作的需求,通过Linux＋RTAI的双内核实时系统的加载,使运动控制器具有良好的实时性。该运动控制器可以满足运动控制系统的高速、高精度的要求,具有良好的实时性、开放性和灵活性。     

一种基于点云数据的快速曲面重构方法

研究激光扫描中的点云数据重构技术,提出一种基于规则点云数据的快速曲面重构方法。分析相邻扫描线之间数据点的相对位置关系,在三角剖分的基础上,设计改进的扫描线剖分算法,根据激光逐行扫描的特点,对点云数据进行不规则三角网格划分,利用几何关系进行配对构网,并在所建三角模型的基础上实现三角网格的局部优化和纹理映射,得到重建模型。实验结果表明,与传统Delaunay空间三角剖分算法相比,该算法可明显提高三角构网速度和质量,消除空洞,改善重建效果。     

基于点云增强的网格化优化算法

针对三维点云在采用传统泊松算法进行网格化重建时,重建时间较长并且最终重建出的模型存在孔洞和局部细节缺失等问题,提出一种基于点云增强的网格化优化算法.该算法首先通过统计滤波对初始点云进行降噪处理,为了在保证细节特征的基础上提高重建效率,在通过体素滤波进行适当点云降采样的同时利用双三次样条插值进行点云孔洞修复,然后将移动最...     

基于MSC PCL的三心底结构形状优化

将响应面方法和模型参数化相结合,建立以结构重量为目标、结构强度为约束的形状优化模型. 根据结构形状选取独立设计变量,推导结构重量的解析表达式和结构重量对设计变量的一、二阶导数,采用响应面方法拟合结构最大应力的表达式,建立形状优化的二次规划模型. 数值算例表明,该方法具有很强的灵活性,适用范围较广,优化结果具有一定的稳定性和准确性.     

曲面重构中点云数据的区域分割研究

在曲面重构中，由于实际的曲面模型往往含有多个曲面几何特征，即由多张曲面组成，如果对使用激光法测量的“点云”数据直接进行拟合，将会造成曲面模型的数学表示和拟合算法处理的难度加大，甚至无法用较简单的数学表达式描述曲面模型，因此针对该问题，提出了一种基于数据点曲率变化的区域分割方法，即先对每一条扫描线上的数据点求取曲率值，然后将其中曲率值变化较大的点提取出来作为边界点，当边界确定后，再将云点数据分割成多个区域，由于每个区域一般具有较简单的几何特征，因此可用简单的数学模型来描述，并可重构单张曲面。该算法不仅原理简单、易于理解和编程，而且能提高曲面模型重构效率。