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为了获得精确而完整的斗齿三维点云模型,研究了基于三维扫描仪测量的斗齿自然点云漏洞的修补方法。应用RBF神经网络重点对于逆向软件难以修补的大面积自然漏洞和跨面漏洞进行了修补研究,取得了成功;并将其修补结果与采用逆向软件的修补结果进行了对比。结果表明:应用RBF算法对斗齿散乱点云漏洞的修补效果要远好于应用逆向软件修补的结果,证明了RBF神经网络算法在斗齿散乱点云自然漏洞修补中的实用性;解决了工程实际中几种具有复杂内腔及外形斗齿的逆向点云数据修补的实际问题,为后续采用"点云-曲面-实体模型"逆向策略来获取这些斗齿的设计数据提供了可靠依据。就漏洞修补处理过程中的关键环节和要点进行了扼要说明。 相似文献
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零件的曲面模型是获得其逆向设计数据等后续处理的关键环节。为了快速获得具有复杂型面机架的设计数据,研究了该机架点云曲面重构的获取方法。鉴于机架不同部位对逆向设计精度要求不同,采用Imageware和Geomagic Studio软件对机架的销孔和外形点云分别进行曲面重构之后,再实施整个模型的曲面整合策略。介绍了应用两种软件完成机架曲面模型的主要处理过程及关键环节。该方法能快速获得符合精度要求的机架曲面模型,可行且高效,为机架曲面模型的实体化及其后续处理提供了可靠依据。 相似文献
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