本文關(guān)鍵詞：基于激光掃描的變電站設(shè)備三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：物體表面的三維坐標(biāo)信息能夠通過(guò)激光掃描儀快速獲取,有助于加快其三維模型的重建。隨著激光掃描儀在電力行業(yè)的應(yīng)用,變電站三維仿真模型的建立逐漸變成研究的焦點(diǎn)。目前在進(jìn)行變電站三維模型重建時(shí),主要通過(guò)人眼對(duì)采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行辨認(rèn),確定設(shè)備所屬的類型,然后再找出該設(shè)備所對(duì)應(yīng)的3Dmax模型用于建模。這種方法不僅浪費(fèi)了大量人力資源,而且效率低下。因此研究如何快速對(duì)設(shè)備點(diǎn)云進(jìn)行精確識(shí)別具有重要的實(shí)際意義。本文以一個(gè)500kV變電站中的設(shè)備為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景,通過(guò)激光掃描儀獲取設(shè)備的三維坐標(biāo)信息,研究了三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡(jiǎn)算法,重點(diǎn)解決了待測(cè)點(diǎn)云的特征提取以及識(shí)別的問(wèn)題,最后介紹了Matlab算法的封裝方法以及模型數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件的功能。針對(duì)上述研究目標(biāo),本文所做的具體工作如下:(1)選取了一個(gè)500kV的變電站,使用Faro激光掃描儀采集變電站內(nèi)所有設(shè)備的點(diǎn)云數(shù)據(jù),然后使用Geomagic軟件提取出單個(gè)設(shè)備的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。點(diǎn)云精簡(jiǎn)時(shí)利用了基于八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)編碼的精簡(jiǎn)算法,大大縮減了點(diǎn)云數(shù)目。(2)設(shè)備在三個(gè)坐標(biāo)平面點(diǎn)集的邊界點(diǎn)曲率可以表達(dá)它的外形信息,本文首先介紹了兩種提取邊界點(diǎn)的方法,說(shuō)明了它們的優(yōu)劣,然后提出了滾圓法,只提取出點(diǎn)集的外邊界點(diǎn),加快了邊界點(diǎn)提取速度。最后利用點(diǎn)到弦的距離累積來(lái)求取邊界點(diǎn)曲率,將曲率作為特征保存到模型數(shù)據(jù)庫(kù)中。(3)采用了一種投影輪廓特征(PCF)的提取方法,將待測(cè)點(diǎn)云和模型點(diǎn)云的特征進(jìn)行比較,預(yù)選出比較接近的設(shè)備,減少配準(zhǔn)時(shí)的模型數(shù)量,然后利用ICP算法進(jìn)行點(diǎn)云精確配準(zhǔn),找到匹配誤差最小的模型,即待測(cè)點(diǎn)云所屬類型。(4)對(duì)Matlab識(shí)別算法的封裝進(jìn)行了介紹,封裝完成后生成了dll文件,并且給出了C#調(diào)用dll文件的方法。最后對(duì)本文設(shè)計(jì)的模型數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件進(jìn)行了詳細(xì)介紹,包括軟件的增加、刪除、修改以及查詢等功能。
【關(guān)鍵詞】：激光掃描儀 精簡(jiǎn) 識(shí)別 邊界點(diǎn)曲率 PCF ICP算法
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM63;TN249
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 1 緒論13-20
• 1.1 選題背景及研究意義13-15
• 1.1.1 地球空間信息科學(xué)的形成及應(yīng)用領(lǐng)域13-14
• 1.1.2 論文研究?jī)?nèi)容及實(shí)際意義14-15
• 1.2 三維物體識(shí)別研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 三維物體識(shí)別方法介紹15-17
• 1.2.2 激光掃描測(cè)量技術(shù)的現(xiàn)狀17-18
• 1.3 課題來(lái)源及論文組織結(jié)構(gòu)18-20
• 2 變電站設(shè)備點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別整體流程及預(yù)處理20-30
• 2.1 變電站設(shè)備點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別整體處理流程20
• 2.2 變電站設(shè)備點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取20-23
• 2.2.1 Faro激光掃描儀介紹20-21
• 2.2.2 變電站真實(shí)環(huán)境下點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集過(guò)程21-23
• 2.3 變電站設(shè)備點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡(jiǎn)23-29
• 2.3.1 常用的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)方法23-24
• 2.3.2 基于八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)編碼的點(diǎn)云精簡(jiǎn)24-26
• 2.3.3 點(diǎn)云精簡(jiǎn)實(shí)驗(yàn)26-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 3 投影降維數(shù)據(jù)邊界點(diǎn)提取及曲率計(jì)算30-47
• 3.1 Delaunay三角網(wǎng)格剖分30-36
• 3.1.1 Delaunay三角剖分定義30-31
• 3.1.2 Delaunay三角剖分的準(zhǔn)則31-32
• 3.1.3 局部最優(yōu)化處理32
• 3.1.4 Delaunay剖分算法32-34
• 3.1.5 基于Delaunay三角化提取點(diǎn)集邊界點(diǎn)34-36
• 3.2 滾圓法提取點(diǎn)集邊界點(diǎn)原理36-39
• 3.2.1 Alpha Shape簡(jiǎn)介36
• 3.2.2 Alpha Shape算法原理36-37
• 3.2.3 滾圓法基本原理37
• 3.2.4 滾圓法提取設(shè)備投影點(diǎn)集邊界點(diǎn)步驟37-39
• 3.3 邊界點(diǎn)曲率計(jì)算39-43
• 3.3.1 曲率計(jì)算相關(guān)研究39
• 3.3.2 點(diǎn)到弦的距離累積39-43
• 3.4 滾圓法提取點(diǎn)集邊界點(diǎn)實(shí)驗(yàn)43-45
• 3.5 距離累積法求取邊界點(diǎn)曲率實(shí)驗(yàn)45-46
• 3.6 本章小結(jié)46-47
• 4 投影輪廓特征提取及目標(biāo)分類47-66
• 4.1 投影輪廓特征的提取47-51
• 4.2 目標(biāo)點(diǎn)云識(shí)別算法51-54
• 4.2.1 基于投影輪廓特征的模型預(yù)選51
• 4.2.2 基于ICP算法的目標(biāo)識(shí)別51-54
• 4.3 點(diǎn)云識(shí)別實(shí)驗(yàn)分析54-64
• 4.3.1 模型預(yù)選的高效性54-58
• 4.3.2 ICP點(diǎn)云配準(zhǔn)方法分析58-64
• 4.4 本章小結(jié)64-66
• 5 Matlab識(shí)別算法封裝及模型庫(kù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)66-78
• 5.1 Matlab識(shí)別算法封裝66-67
• 5.2 C#調(diào)用 Matlab 算法封裝的 dll 文件67-69
• 5.3 模型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)69-77
• 5.3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)69-70
• 5.3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)功能介紹70-77
• 5.4 本章小結(jié)77-78
• 6 總結(jié)與展望78-80
• 6.1 本文研究?jī)?nèi)容總結(jié)78
• 6.2 研究展望78-80
• 參考文獻(xiàn)80-83
• 致謝83-84
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果84

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鐘晨;王偉;莊嚴(yán);;基于三維點(diǎn)云的階梯目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)[J];控制理論與應(yīng)用;2013年06期

2 譚志國(guó);魯敏;郭裕蘭;左超;;基于投影分布熵的多視點(diǎn)三維點(diǎn)云場(chǎng)景拼接方法[J];中國(guó)激光;2012年11期

3 康志忠;王薇薇;李珍;;多源數(shù)據(jù)融合的三維點(diǎn)云特征面分割和擬合一體化方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2013年11期

4 簡(jiǎn)獻(xiàn)忠;周海;楊鑫;侯樂(lè)鑫;郭強(qiáng);;三維點(diǎn)云物體頻譜獲取方法[J];光子學(xué)報(bào);2014年05期

5 托雷;康志忠;謝遠(yuǎn)成;王保前;;利用三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的地鐵隧道斷面連續(xù)截取方法研究[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2013年02期

6 周正捚;;基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)在隧道變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J];河南科技;2014年05期

7 宋宏權(quán);劉學(xué)軍;閭國(guó)年;甄艷;;地理參考下未標(biāo)定圖像序列的三維點(diǎn)云精度分析[J];測(cè)繪通報(bào);2012年07期

8 解則曉;徐尚;;三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接中ICP及其改進(jìn)算法綜述[J];中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

9 邢漢發(fā);李長(zhǎng)輝;;基于三維空間技術(shù)的歷史文化名城數(shù)字化建設(shè)[J];測(cè)繪工程;2014年03期

10 魏永超;劉長(zhǎng)華;杜冬;;基于曲面分割的三維點(diǎn)云物體識(shí)別[J];光子學(xué)報(bào);2010年12期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 陳寶權(quán);;Towards Building a Live Digital City through Laser Scanning[A];第四屆全國(guó)幾何設(shè)計(jì)與計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 王麗輝;三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的技術(shù)研究[D];北京交通大學(xué);2011年

2 安毅;三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的幾何特性估算與特征識(shí)別[D];大連理工大學(xué);2011年

3 萬(wàn)國(guó)偉;面向建筑物的三維點(diǎn)云生成、增強(qiáng)和重建技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 梁士超;三維點(diǎn)云預(yù)處理技術(shù)研究[D];西南科技大學(xué);2015年

2 可楊;基于相位輪廓術(shù)的三維重建技術(shù)研究[D];西南科技大學(xué);2015年

3 鄧軍;三維點(diǎn)云處理和規(guī)則曲面擬合算法研究[D];西南科技大學(xué);2015年

4 宋立鵬;室外場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分割與分類[D];大連理工大學(xué);2015年

5 趙鵬;三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的離群點(diǎn)檢測(cè)和模型重建[D];大連理工大學(xué);2015年

6 王建東;基于奶牛乳房子空間特征向量的三維點(diǎn)云相似性分析[D];天津科技大學(xué);2013年

7 張楠;鐵路場(chǎng)景下三維點(diǎn)云識(shí)別與分類算法研究[D];北京交通大學(xué);2016年

8 楊小青;基于法向量的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法研究[D];中北大學(xué);2016年

9 王洪寶;基于車輛變形三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的碰撞事故再現(xiàn)[D];江蘇大學(xué);2016年

10 蔣崢;室外三維點(diǎn)云采集系統(tǒng)研究[D];南京大學(xué);2016年

  本文關(guān)鍵詞：基于激光掃描的變電站設(shè)備三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號(hào)：501186