本文關(guān)鍵詞：人體頭像3D掃描與打印技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會的進步、科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,單一的傳統(tǒng)制造加工已然不能夠滿足市場需求;自上世紀(jì)80年代以來,RP(Rapid Printing)技術(shù)得到了快速發(fā)展,相繼出現(xiàn)了立體光固化成型技術(shù)、激光燒結(jié)技術(shù)、粘結(jié)劑噴射打印技術(shù)、平滑的曲率打印技術(shù)、層壓打印技術(shù)等;與此同時,3D掃描技術(shù)亦悄然興起,3D掃描技術(shù)是通過攝取被拍攝物的外部輪廓信息的方式獲取到被拍攝物的空間點云坐標(biāo),進而建立被拍攝物的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),從而建立實物真實感模型的一項快速成型技術(shù)。傳統(tǒng)制造加工技術(shù)與RP技術(shù)的結(jié)合在未來的加工制造業(yè)中必將會給制造業(yè)帶來一次新的革命,因此研究RP技術(shù)中的3D掃描技術(shù)和打印技術(shù)十分必要。文章主要針對人體頭像空間散亂點云數(shù)據(jù)的剖分算法進行研究,人體頭像空間散亂數(shù)據(jù)點云Delaunay三角網(wǎng)格剖分所應(yīng)用的理論;文章介紹了構(gòu)建人體頭像空間點云網(wǎng)格剖分所遇到的瓶頸問題,同時給予了該問題的相應(yīng)的解決方法;并提出了無限分割空間點云樣點集近似于平面二維點云集的優(yōu)化剖分理論,并給予核心算法及流程的展示,同時對算法進行了剖分實例的展示,并且對建立的人體頭像真實感模型進行了偏差分析,證明了該算法的可行性。文章闡述了實物點云數(shù)據(jù)讀取完整性在曲面重構(gòu)中的重要性;其次介紹點云是實物真實感模型再現(xiàn)的基礎(chǔ),如果攝取不到好的點云數(shù)據(jù),無論如何在后期進行點云數(shù)據(jù)的處理,都會出現(xiàn)偏差,不能夠得到精準(zhǔn)的實物真實感模型。文章還主要講述運用標(biāo)定塊標(biāo)定的方式來對丟失點云進行再拾取,進而在理論上獲取正確的丟失點云集的空間坐標(biāo);同時,本章還對整體面片劃局部的過程及局部規(guī)整曲面網(wǎng)格劃分給與了流程展示;并對最終生成實物真實感模型進行偏差分析。文章還介紹了光固化打印的工作原理;并針對所打印的工藝品模型進行節(jié)材方法的研究,并且進行實驗驗證、數(shù)據(jù)量化、對比分析;還介紹了光固化成型件的變形機理特點,以及變形件宏觀變形的表現(xiàn)形式,研究了采用抽殼的方式抑制變形量問題。
【關(guān)鍵詞】：人體頭像 空間網(wǎng)格劃分 點云拾取 光固化成型 節(jié)材
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.73
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 逆向工程技術(shù)概述10-11
• 1.1.1 逆向工程簡介10-11
• 1.2 逆向工程（RP）技術(shù)的分類及其成型原理11-12
• 1.2.1 RP技術(shù)分類11-12
• 1.2.2 RP技術(shù)的成型原理12
• 1.3 三角網(wǎng)格重構(gòu)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 三角網(wǎng)格剖分技術(shù)的概況12-13
• 1.3.2 三角剖分的研究進展13-14
• 1.4 實物逆向工程相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.5 論文研究的主要內(nèi)容和意義15-17
• 1.5.1 論文研究的主要內(nèi)容15-16
• 1.5.2 論文的研究意義16-17
• 第2章 人體頭像Delaunay三角網(wǎng)格剖分17-27
• 2.1 人體頭像的Delaunay三角網(wǎng)格剖分17-18
• 2.1.1 人體頭像空間散亂點云剖分的瓶頸問題17
• 2.1.2 人體頭像空間散亂點云的剖分解決方法17-18
• 2.2 人體頭像點云數(shù)據(jù)的Delaunay三角剖分的局部構(gòu)造18-19
• 2.3 人體頭像所用的網(wǎng)格規(guī)整剖分規(guī)則19-21
• 2.3.1 人體頭像空間網(wǎng)格劃分所需的三角剖分準(zhǔn)則20-21
• 2.3.2 人體頭像空間網(wǎng)格剖分所需的Delaunay剖分特性21
• 2.4 人體頭像網(wǎng)格劃分所需要的平面Delaunay剖分算法21-22
• 2.5 人體頭像點云劃分的具體算法22-26
• 2.5.1 人體頭像點云劃分的算法流程22-23
• 2.5.2 算法的網(wǎng)格劃分結(jié)果23-26
• 2.6 本章小結(jié)26-27
• 第3章 人體頭像實物真實感模型曲面重建27-55
• 3.1 點云樣點集完整采集的重要性27
• 3.2 不完整人像點云處理27-30
• 3.2.1 殘缺點云的注冊拼接28-30
• 3.2.2 獲取點云數(shù)據(jù)的手段30
• 3.3 人物雕像空間網(wǎng)格的曲面構(gòu)網(wǎng)30-43
• 3.3.1 人物雕像的空間點云獲取及點云噪點分析30-33
• 3.3.2 人物雕像的多邊形三角網(wǎng)格刻畫及曲率分析33-36
• 3.3.3 三角網(wǎng)格多邊形面片轉(zhuǎn)化36-38
• 3.3.4 曲面網(wǎng)格的規(guī)整劃分38-40
• 3.3.5 四邊域網(wǎng)格擬合及偏差分析40-43
• 3.4 人物點云再拾取及曲面重構(gòu)過程43-54
• 3.4.1 人體頭像發(fā)絲處點云丟失分析及噪點偏差分析43-47
• 3.4.2 三角形網(wǎng)格多邊形面化過程47-48
• 3.4.3 面片局部網(wǎng)格的規(guī)整劃分48-51
• 3.4.4 點云再拾取過程的曲面面片擬合及偏差分析51-54
• 3.5 本章小結(jié)54-55
• 第4章 光固化成型技術(shù)的節(jié)材方法及變形抑制研究55-64
• 4.1 立體光固化成型技術(shù)概述及原理55-56
• 4.1.1 光固化成型技術(shù)概述55
• 4.1.2 SLA的工作原理55-56
• 4.2 SLA的節(jié)材案例研究56-61
• 4.2.1 對比分析56-57
• 4.2.2 模型優(yōu)化節(jié)材方法實例分析57-59
• 4.2.3 實驗驗證59-61
• 4.3 實體表面防變形方法研究61-63
• 4.3.1 防變形方法思想61-62
• 4.3.2 SLA防變形方案對比分析62
• 4.3.3 實驗驗證62-63
• 4.4 本章小結(jié)63-64
• 第5章 結(jié)論與展望64-66
• 5.1 結(jié)論64
• 5.2 展望64-66
• 參考文獻66-68
• 在學(xué)研究成果68-69
• 致謝69

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本文編號：401734