快速成型中基于點云數(shù)據(jù)的自適應分層算法的研究
發(fā)布時間:2021-02-03 06:07
分層技術是快速成型技術的關鍵環(huán)節(jié),分層算法的好壞將直接影響模型的分層效率和成型精度。針對現(xiàn)有的分層算法不能有效調(diào)節(jié)分層效率與模型精度兩者之間矛盾的問題,對分層技術中所應用到的數(shù)據(jù)精簡算法、自適應分層算法以及輪廓線擬合等算法進行了研究,F(xiàn)有的成型機處理的數(shù)據(jù)格式為STL(Standard Template Library)模型,在建立STL模型時,要將得到的點云數(shù)據(jù)進行三角面片化,因此會導致分層誤差變大同時會降低分層效率。針對此問題,本文提出了一種基于點云數(shù)據(jù)的自適應分層算法,該算法是直接對點云數(shù)據(jù)進行處理,這就節(jié)省了建模的過程,從而大大提高了分層效率。但是通過三維掃描設備得到的模型點云數(shù)據(jù)會存在大量的冗余點,從而會影響模型的成型精度,針對這一問題,本文進行了點云數(shù)據(jù)精簡算法研究。通過對幾種精簡算法的研究發(fā)現(xiàn),幾種常用的精簡算法不能有效保留模型的特征點,為了解決這一問題,本文決定采用一種基于法向夾角的點云數(shù)據(jù)精簡算法,通過實驗數(shù)據(jù)得知,該算法能夠有效保留點云數(shù)據(jù)的細節(jié)特征。首先,分析了目前存在的自適應分層厚度調(diào)整算法的研究現(xiàn)狀,采用一種通過不斷調(diào)整階梯產(chǎn)生的誤差大小來確定最佳分層厚度的算...
【文章來源】:內(nèi)蒙古科技大學內(nèi)蒙古自治區(qū)
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
D打印基本流程
(a)基于點云數(shù)據(jù)分層算法 (b)基于 STL 模型分層算法圖 1.2 兩種算法的基本流程圖 可知,無論哪一種分層算法在反求的過程中,都會產(chǎn)生相 個方面,具體為:1、在建立 STL 模型的過程中,由于在
模型不同位置分層厚度對模型的影響
【參考文獻】:
期刊論文
[1]增材制造中STL模型三角面片法向量自適應分層算法研究[J]. 田仁強,劉少崗,張義飛. 機械科學與技術. 2019(03)
[2]基于FDM的自適應分層算法的研究[J]. 王占禮,任元,陳延偉,周天詣,高山山. 機械工程師. 2018(06)
[3]基于CAD模型外輪廓線的3D打印自適應分層算法[J]. 陳松茂,白石根. 華南理工大學學報(自然科學版). 2018(02)
[4]增材制造技術中的自適應分層研究[J]. 林潔瓊,孫超,靖賢,王一博. 機械設計與制造. 2017(06)
[5]采用密度空間聚類的散亂點云特征提取方法[J]. 張雨禾,耿國華,魏瀟然,石晨晨,張順利. 西安電子科技大學學報. 2017(02)
[6]散亂點云曲面邊界的二次提取算法[J]. 童立靖,鄭俊朝. 計算機工程. 2017(02)
[7]快速成型技術中適應性分層方法[J]. 范孝良,王進峰,李傳帥. 東華大學學報(自然科學版). 2016(04)
[8]一種改進的激光點云數(shù)據(jù)精簡算法[J]. 樊彥國,楊洪旭,任啟飛. 激光與紅外. 2016(06)
[9]一種散亂分層點云的有序化精簡方法[J]. 解則曉,劉靜曉,潘成成,張夢澤. 圖學學報. 2016(03)
[10]3D打印技術研究現(xiàn)狀和關鍵技術[J]. 張學軍,唐思熠,肇恒躍,郭紹慶,李能,孫兵兵,陳冰清. 材料工程. 2016(02)
碩士論文
[1]基于模型特性的點云模型分層技術研究[D]. 張文敬.內(nèi)蒙古科技大學 2017
[2]基于點云的3D打印快速自適應分層算法研究[D]. 梁永濤.西安電子科技大學 2015
[3]3D打印分層方向優(yōu)化與分層算法研究[D]. 劉紅霞.西安電子科技大學 2014
本文編號:3016025
【文章來源】:內(nèi)蒙古科技大學內(nèi)蒙古自治區(qū)
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
D打印基本流程
(a)基于點云數(shù)據(jù)分層算法 (b)基于 STL 模型分層算法圖 1.2 兩種算法的基本流程圖 可知,無論哪一種分層算法在反求的過程中,都會產(chǎn)生相 個方面,具體為:1、在建立 STL 模型的過程中,由于在
模型不同位置分層厚度對模型的影響
【參考文獻】:
期刊論文
[1]增材制造中STL模型三角面片法向量自適應分層算法研究[J]. 田仁強,劉少崗,張義飛. 機械科學與技術. 2019(03)
[2]基于FDM的自適應分層算法的研究[J]. 王占禮,任元,陳延偉,周天詣,高山山. 機械工程師. 2018(06)
[3]基于CAD模型外輪廓線的3D打印自適應分層算法[J]. 陳松茂,白石根. 華南理工大學學報(自然科學版). 2018(02)
[4]增材制造技術中的自適應分層研究[J]. 林潔瓊,孫超,靖賢,王一博. 機械設計與制造. 2017(06)
[5]采用密度空間聚類的散亂點云特征提取方法[J]. 張雨禾,耿國華,魏瀟然,石晨晨,張順利. 西安電子科技大學學報. 2017(02)
[6]散亂點云曲面邊界的二次提取算法[J]. 童立靖,鄭俊朝. 計算機工程. 2017(02)
[7]快速成型技術中適應性分層方法[J]. 范孝良,王進峰,李傳帥. 東華大學學報(自然科學版). 2016(04)
[8]一種改進的激光點云數(shù)據(jù)精簡算法[J]. 樊彥國,楊洪旭,任啟飛. 激光與紅外. 2016(06)
[9]一種散亂分層點云的有序化精簡方法[J]. 解則曉,劉靜曉,潘成成,張夢澤. 圖學學報. 2016(03)
[10]3D打印技術研究現(xiàn)狀和關鍵技術[J]. 張學軍,唐思熠,肇恒躍,郭紹慶,李能,孫兵兵,陳冰清. 材料工程. 2016(02)
碩士論文
[1]基于模型特性的點云模型分層技術研究[D]. 張文敬.內(nèi)蒙古科技大學 2017
[2]基于點云的3D打印快速自適應分層算法研究[D]. 梁永濤.西安電子科技大學 2015
[3]3D打印分層方向優(yōu)化與分層算法研究[D]. 劉紅霞.西安電子科技大學 2014
本文編號:3016025
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