在机检测中三角网格拓扑重建方法的研究

对STL（Stereo Lithographic）模型中三角面片进行拓扑重建是解决在机检测系统中对零件模型表面进行曲面划分的前提条件之一。在建立点-边拓扑关系的基础上,将原有基于顶点坐标值浮点数比较的半边匹配结构转化为基于索引值的整型数匹配,并提出了基于关联-散列结构三角网格拓扑重建方法。该方法采用散列结构为辅助数据结构来减少STL模型顶点归并和边界归并的计算量,利用STL模型相邻网格单元数据相关性降低哈希函数的构建难度并提高冲突处理效率,在滤除冗余数据的同时完成拓扑关系的建立。计算实例验证了该算法的高效性和有效性。     

离散数据环境下复杂曲面检测点布局策略研究

根据采样策略进行采样点的选择和布局,是对复杂曲面加工质量进行检测轨迹规划的重要内容之一.针对一般曲面采样点布局算法用于离散数据环境下复杂曲面测点布局存在的局限性,通过分析离散数据环境下复杂曲面数据的特点,引入局部网格曲率特性参数,构建基于三角面片微分几何特性的网格简化方法,从而提出基于网格简化的复杂曲面离散数据检测点布局策略,并建立不同层次网格之间距离值相对于简化三角形数量的拟合曲线方程,验证曲率权值优化方法在离散数据环境下对提高复杂曲面采样点布局精度的有效性.