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基于工業(yè)CT斷層掃描快速反求技術(shù)的研究

發(fā)布時(shí)間:2017-03-10 08:02

  本文關(guān)鍵詞:基于工業(yè)CT斷層掃描快速反求技術(shù)的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《重慶大學(xué)》 2005年

基于工業(yè)CT斷層掃描快速反求技術(shù)的研究

龐曉平  

【摘要】:隨著先進(jìn)制造技術(shù)的發(fā)展,反求工程技術(shù)越來越顯示出其重要性,而且對反求工程技術(shù)也提出越來越高的技術(shù)要求。三維物體測量是反求工程的基礎(chǔ),現(xiàn)有的測量技術(shù)可以滿足對物體一般的表面輪廓測量,但在不能破壞物體的前提下測量(也就是無損測量)封閉物體的內(nèi)部輪廓時(shí)就顯得無能為力了。工業(yè)CT 斷層掃描利用物體對射線不同的衰減程度而重建出斷層圖像,可以通過斷層圖像同時(shí)無損地測量物體的內(nèi)外輪廓,得到零件完整的斷層模型;诠I(yè)CT 斷層掃描的快速反求工程系統(tǒng)有助于縮短產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)周期,降低生產(chǎn)設(shè)計(jì)成本,加速我國對世界工業(yè)發(fā)達(dá)國家的跟蹤和趕超。本文系統(tǒng)研究了基于工業(yè)CT 斷層掃描的快速反求工程所涉及到的關(guān)鍵技術(shù)。 基于工業(yè)CT 斷層掃描零件的過程實(shí)際上是快速原型機(jī)制造過程的一個(gè)逆過程,成型機(jī)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)就是一層一層的輪廓數(shù)據(jù),而測量的數(shù)據(jù)也是一層一層的輪廓數(shù)據(jù),可以將測量所得的層輪廓數(shù)據(jù)經(jīng)過處理直接滿足成型機(jī)的需要。因而本文研究了由工業(yè)CT 掃描所得的斷層數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)快速原型機(jī)的反求過程,這樣的處理方法首先是無損的且具有速度快、精度高、數(shù)據(jù)量小的優(yōu)點(diǎn),而且避免了復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程和STL 格式所帶來的缺點(diǎn),也減少了中間轉(zhuǎn)換的誤差。 基于工業(yè)CT 的斷層掃描圖像數(shù)據(jù),采用了首先對灰度圖像進(jìn)行去噪、圖像增強(qiáng)、銳化等,再進(jìn)行圖像二值化后對圖像作進(jìn)一步的處理分析,這樣可以簡化圖像的后續(xù)處理,以提高圖像的質(zhì)量。圖像二值化采用了迭代法求取圖像最佳閾值進(jìn)行灰度分割,得到二值圖像。 通過對現(xiàn)有輪廓提取方法的比較,作者針對所研究的工業(yè)CT 斷層圖像,采用了比較簡單的基于二值化圖像的形態(tài)學(xué)方法提取圖像輪廓,也就是利用形態(tài)學(xué)中的腐蝕去減原圖,其結(jié)果就是圖像的邊緣圖像。 針對上面的輪廓提取算法,作者提出了一種改進(jìn)的輪廓跟蹤算法,即根據(jù)原有的八方向跟蹤準(zhǔn)則,考慮到反求工程系統(tǒng)只需要對輪廓特征點(diǎn)的記錄,對冗余的數(shù)據(jù)點(diǎn)通過跟蹤進(jìn)行刪除,這樣在得到輪廓的同時(shí)大大精簡了跟蹤結(jié)果的數(shù)據(jù)量,起到了優(yōu)化數(shù)據(jù)的作用。通過以上方法的處理效果是好的。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2005
【分類號】:TH878.1
【目錄】:

  • 中文摘要4-5
  • 英文摘要5-9
  • 1 緒論9-25
  • 1.1 選題意義9-13
  • 1.2 快速反求工程技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀13-22
  • 1.2.1 物體的斷層測量技術(shù)概述13-19
  • 1.2.2 三維數(shù)據(jù)處理的幾種方法19-21
  • 1.2.3 快速原形技術(shù)的發(fā)展概況21-22
  • 1.2.4 反求工程應(yīng)解決的關(guān)鍵技術(shù)22
  • 1.3 應(yīng)用領(lǐng)域22-24
  • 1.4 研究內(nèi)容24-25
  • 2 基于工業(yè) CT 的圖像處理25-38
  • 2.1 數(shù)據(jù)源的格式轉(zhuǎn)換25-28
  • 2.2 圖像增強(qiáng)28-38
  • 2.2.1 對比度增強(qiáng)28-30
  • 2.2.2 修正直方圖增強(qiáng)30-32
  • 2.2.3 平滑32-38
  • 3 邊緣檢測與輪廓提取38-48
  • 3.1 銳化-邊緣檢測38-42
  • 3.1.1 梯度銳化38-39
  • 3.1.2 Sobel 算子39-40
  • 3.1.3 Prewitt 算子40
  • 3.1.4 Kirsch 算子40
  • 3.1.5 Laplace 算子40-42
  • 3.2 基于二值化圖像的輪廓提取42-48
  • 3.2.1 圖像二值化42-46
  • 3.2.2 基于圖像二值化的邊緣提取46-48
  • 4 基于 ICT 的圖像分析48-59
  • 4.1 輪廓跟蹤48-53
  • 4.1.1 Freeman 鏈碼跟蹤法48-52
  • 4.1.2 輪廓跟蹤的抗干擾能力52-53
  • 4.2 輪廓數(shù)據(jù)優(yōu)化53-57
  • 4.2.1 等間距法53-54
  • 4.2.2 合并鏈碼相同的邊界點(diǎn)54
  • 4.2.3 用直線段逼近邊界輪廓54-56
  • 4.2.4 一種改進(jìn)的輪廓數(shù)據(jù)優(yōu)化方法56-57
  • 4.3 圖像輪廓數(shù)據(jù)的文本輸出57-59
  • 4.3.1 坐標(biāo)標(biāo)定57
  • 4.3.2 輸出輪廓數(shù)據(jù)57-59
  • 5 軟件的開發(fā)和使用59-62
  • 5.1 軟件開發(fā)環(huán)境59
  • 5.2 軟件實(shí)現(xiàn)的功能59
  • 5.3 軟件的使用59-60
  • 5.4 實(shí)例60-62
  • 6 總結(jié)與展望62-64
  • 致謝64-65
  • 參考文獻(xiàn)65-69
  • 附錄69-70
  • 獨(dú)創(chuàng)性聲明70
  • 學(xué)位論文版權(quán)授權(quán)書70
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    本文編號:249990

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