逆向工程中基于散亂點(diǎn)云的孔洞識(shí)別方法研究
發(fā)布時(shí)間:2023-03-22 21:57
逆向工程技術(shù)作為近年來發(fā)展起來的新興工程設(shè)計(jì)技術(shù),由于其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),使其逐漸滲透到各類產(chǎn)品的開發(fā)過程中。而點(diǎn)云模型的特征是理解三維模型的關(guān)鍵,為模型匹配,分割,重建以及3D打印提供重要參考信息,特征提取的質(zhì)量直接影響到零件設(shè)計(jì)參數(shù)的提取精度,本文主要針對(duì)三維掃描點(diǎn)云中的孔洞特征提取以及輪廓線擬合算法做出研究,在充分調(diào)研現(xiàn)有孔洞特征提取算法的基礎(chǔ)上,對(duì)其中存在的問題提出了改進(jìn)與完善,F(xiàn)有的孔洞識(shí)別方法主要針對(duì)采樣密度分布均勻的點(diǎn)云模型設(shè)計(jì)識(shí)別算法,同時(shí)在具有復(fù)雜型面的機(jī)械類零件模型中檢測(cè)結(jié)果往往包含較多噪聲點(diǎn)以及在包含多個(gè)孔洞的點(diǎn)云模型中無法區(qū)分各孔洞邊界。在綜合考慮現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上提出了一種面向自動(dòng)修補(bǔ)的復(fù)雜零件點(diǎn)云孔洞識(shí)別方法,通過改進(jìn)鄰域選取方式,以適應(yīng)密度分布不均的點(diǎn)云模型,初步提取孔洞邊界后,采用鄰域支持的方法去除檢測(cè)結(jié)果中的噪聲點(diǎn),同時(shí)考慮現(xiàn)有點(diǎn)云聚類算法的不足,提出了一種改進(jìn)的歐式聚類算法,并聚類出各個(gè)邊界點(diǎn)集合,為后續(xù)實(shí)現(xiàn)孔洞自動(dòng)修補(bǔ)打下基礎(chǔ)。針對(duì)現(xiàn)有張量投票算法存在算法時(shí)間復(fù)雜度高,不適用于點(diǎn)云孔洞邊界的提取等問題,在研究現(xiàn)有張量投票算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)張量投票...
【文章頁數(shù)】:76 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 逆向工程概述
1.2 逆向工程的研究?jī)?nèi)容
1.3 課題研究現(xiàn)狀
1.3.1 點(diǎn)云法向量估計(jì)研究現(xiàn)狀
1.3.2 孔洞邊界檢測(cè)研究現(xiàn)狀
1.4 論文的研究?jī)?nèi)容和目的
1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容
2 點(diǎn)云模型的法向量計(jì)算
2.1 點(diǎn)云的法向量計(jì)算一般方法
2.2 點(diǎn)云法向量計(jì)算方法改進(jìn)
2.2.1 自適應(yīng)帶寬選取
2.2.2 特征系數(shù)估計(jì)
2.2.3 法線聚類
2.2.4 參數(shù)設(shè)定
2.3 點(diǎn)云的法向量方向一致性調(diào)整
2.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
2.5 本章小結(jié)
3 面向自動(dòng)修補(bǔ)的復(fù)雜零件孔洞識(shí)別
3.1 引言
3.2 鄰域選取
3.3 孔洞檢測(cè)
3.3.1 局部微切平面擬合
3.3.2 最大角度計(jì)算及邊界點(diǎn)判別
3.3.3 鄰域支持
3.4 邊界提取
3.4.1 邊界點(diǎn)聚類
3.4.2 邊界點(diǎn)排序
3.5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.6 本章小結(jié)
4 基于張量投票的點(diǎn)云孔洞識(shí)別
4.1 引言
4.2 張量投票算法原理
4.2.1 張量投票框架
4.2.3 基本張量投票場(chǎng)
4.3 改進(jìn)張量投票算法原理
4.3.1 棒張量投票場(chǎng)定義
4.3.2 局部坐標(biāo)系的建立
4.3.3 全局坐標(biāo)系中投票場(chǎng)的計(jì)算
4.3.4 孔洞邊界點(diǎn)檢測(cè)
4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
4.5 本章小結(jié)
5 基于協(xié)方差矩陣的點(diǎn)云孔洞邊界檢測(cè)
5.1 引言
5.2 邊界點(diǎn)檢測(cè)算子
5.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
5.3.1 抗噪性分析
5.3.2 與其它方法比較
5.4 本章小結(jié)
6 孔洞邊界點(diǎn)排序及輪廓線擬合
6.1 最小生成圖的構(gòu)建
6.2 邊界點(diǎn)排序
6.3 孔洞輪廓線擬合
6.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
6.5 本章小結(jié)
7 結(jié)論
7.1 總結(jié)
7.2 本文研究的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
7.3 本文研究的不足與展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝
本文編號(hào):3767659
【文章頁數(shù)】:76 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 逆向工程概述
1.2 逆向工程的研究?jī)?nèi)容
1.3 課題研究現(xiàn)狀
1.3.1 點(diǎn)云法向量估計(jì)研究現(xiàn)狀
1.3.2 孔洞邊界檢測(cè)研究現(xiàn)狀
1.4 論文的研究?jī)?nèi)容和目的
1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容
2 點(diǎn)云模型的法向量計(jì)算
2.1 點(diǎn)云的法向量計(jì)算一般方法
2.2 點(diǎn)云法向量計(jì)算方法改進(jìn)
2.2.1 自適應(yīng)帶寬選取
2.2.2 特征系數(shù)估計(jì)
2.2.3 法線聚類
2.2.4 參數(shù)設(shè)定
2.3 點(diǎn)云的法向量方向一致性調(diào)整
2.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
2.5 本章小結(jié)
3 面向自動(dòng)修補(bǔ)的復(fù)雜零件孔洞識(shí)別
3.1 引言
3.2 鄰域選取
3.3 孔洞檢測(cè)
3.3.1 局部微切平面擬合
3.3.2 最大角度計(jì)算及邊界點(diǎn)判別
3.3.3 鄰域支持
3.4 邊界提取
3.4.1 邊界點(diǎn)聚類
3.4.2 邊界點(diǎn)排序
3.5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.6 本章小結(jié)
4 基于張量投票的點(diǎn)云孔洞識(shí)別
4.1 引言
4.2 張量投票算法原理
4.2.1 張量投票框架
4.2.3 基本張量投票場(chǎng)
4.3 改進(jìn)張量投票算法原理
4.3.1 棒張量投票場(chǎng)定義
4.3.2 局部坐標(biāo)系的建立
4.3.3 全局坐標(biāo)系中投票場(chǎng)的計(jì)算
4.3.4 孔洞邊界點(diǎn)檢測(cè)
4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
4.5 本章小結(jié)
5 基于協(xié)方差矩陣的點(diǎn)云孔洞邊界檢測(cè)
5.1 引言
5.2 邊界點(diǎn)檢測(cè)算子
5.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
5.3.1 抗噪性分析
5.3.2 與其它方法比較
5.4 本章小結(jié)
6 孔洞邊界點(diǎn)排序及輪廓線擬合
6.1 最小生成圖的構(gòu)建
6.2 邊界點(diǎn)排序
6.3 孔洞輪廓線擬合
6.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
6.5 本章小結(jié)
7 結(jié)論
7.1 總結(jié)
7.2 本文研究的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
7.3 本文研究的不足與展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝
本文編號(hào):3767659
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