基于包围盒法的散乱点云数据的曲率精简

采用非接触式扫描方法测量工件,能够获得高密集度的点云数据,但是过多的点云数据会严重影响曲面重构的光顺性.因此,精简点云数据成为逆向工程中相当重要的一环.提出了直接根据曲率变化精简点云的方法,对邻域搜索、曲率估算和曲率精简原则等进行了研究.对传统的邻域搜索方法进行了改进,采用包围盒法分割曲面,提高了点云精简的效率和精度.     

基于线结构光扫描点云数据的数据精简及三角网格剖分

在分析线结构光扫描点云数据特点的基础上,讨论了针对测量点云数据精简算法,包括测量基面数据精简和基于弦高-角度偏差准则的数据精简算法.介绍了散乱数据的基于Delaunay三角剖分优化准则和Liang提出的相邻扫描线之间的三角网格构建方法,并在此基础上提出了一种改进方法,基于优化准则的线结构光扫描点云数据三角剖分算法,该算法符合Delaunay的三角最优剖分.以摩托车后视镜点云数据为例的实验结果表明该方法是有效的和切实可行的.图12,参11.     

特征保持的点云精简技术研究

为了在保持特征的基础上有效地简化点云数据,提出了基于聚类的点云精简算法.对点云进行三维栅格剖分,在每个栅格中选取1个代表点作为初始类核心,然后将点云中其他数据点归入欧氏距离最近的初始类中,遍历各个类,若类内某两点的法向量偏差大于给定带宽则对该类进行迭代细分,并对各个类进行均值漂移处理,将得到的局部模态点取代该类,从而实现点云简化.以手机外壳、人头、麻花钻为典型实例,对具有不同表面特征的点云数据进行了验证.结果表明,该算法能对点云数据进行直接而有效的精简,在曲率变化大、附加特征多的表面仍能很好地保留原始模型的几何形状.     

异型复杂热结构部件数据采集及预处理

针对复杂热结构部件在装配过程中精度要求高的特点,将其按自由曲面反求成型.首先对数据采集方式、采集路径规划、数据点分布和传感器运动轨迹进行研究,在数据点规划上提出一种等角度采样方式,进行了表面数据采集,并按数据处理要求完成了数据点的坐标变换;分别利用角阈值法、弦高差法和曲线检查法对原始数据进行去噪处理;在曲线检查法中,采用角度径向距离曲线代替横截线曲线,解决了最小二乘法无法拟合封闭曲线的问题.通过各处理方法和对结果的分析对比可知:角阈值法为所研究复杂热结构部件表面数据处理的最优方法.     

基于CT图像反求技术的人体股骨头修复建模

提出了一种基于CT图像反求技术的髋关节建模和缺损股骨头修复建模的新方法.利用基于模型的分割方法从人体髋关节CT图像中分别提取股骨和髋臼骨轮廓三维点数据,通过对离散点云数据进行规则化处理、精简、分割等,提取目标区域点云数据,最后利用最小二乘法拟合对因病变而发生塌陷的股骨头表面进行修复重建,恢复其健康状态的球面形态特征.利用两例不同程度的股骨头坏死病例进行修复实验,均得到较精确的修复还原效果.该方法不仅可以很好地重构人体髋关节模型、还原缺损股骨头的原始形态,而且可以推广到其他关节或骨组织,为骨科手术的精确定位和生物力学有限元分析提供了理论模型,并为关节假体的个体化快速制造提供了一种有效的方法.     

面向三维残缺点云图像的数据精简方法

为解决残缺点云模型数据精简时边界特征容易失真的问题，以汽车覆盖件中的薄壁类零件为研究对象。提出一种保留残缺点云边界特征的数据精简方法。借助KD-tree建立数据索引结构，获取数据点最近邻，并通过邻域点拟合出微切平面的方法，计算出点云数据的法向量。利用法向量夹角大小关系，选取边界以及孔洞特征点的初始种子点。再根据欧氏距离实现初始种子点的邻域搜索，从而完成边界以及孔洞邻域特征点的提取。根据曲率精简的方法，对非特征点进行数据精简，最后，合并特征点云与非特征点云，实现对残缺点云模型的数据精简。将随机精简法、曲率精简法分别用于点云模型精简处理，结果表明：相比于其他两种方法，所提方法更好地保留了模型边界以及孔洞邻域特征数据点，其标准偏差、曲面表面积变化率优于其他两种方法且变化相对稳定。     

三维测量数据的一种三角网格精简方法的研究

反求工程中测量所得的三维数据一般是海量和无序的,为了提高重构的计算速度,减少存储空间,同时突出建模特征,在分析了常用数据精简方法的基础上提出了利用三角网格模型,以排序函数为依据简化数据的一种三角形折叠算法.该算法先以估算曲率的大小对欲精简数据进行划分,然后对各个区域的三角面构造可调加权排序函数.以排序函数为依据由小到大进行三角形折叠,算法以到相关三角平面距离最短的点作为新点来代替被折叠的三角面,以精简前后区域内的顶点法矢标准偏差和排序函数阀值对精简进行控制.试验表明,此算法排序函数构造简单,计算方便,对较光滑的模型数据处理是有效的.     

三维激光扫描点云直棱特征点填补方法

在三维激光扫描中按照一定的角度分辨率对扫描物体进行离散化采样时,由于物体表面点云中棱角特征模糊,若直接用其构建三维表面模型,在棱角处会导致严重失真,进而影响模型的分析和应用.针对此问题提出了物体棱角自动化填补方法,其技术路线是:首先对点云建立空间索引、精简数据;其次根据扫描点云的法向量,对扫描点云进行非监督分类,从而将属于一个平面的点分为一类;最后利用平面相交的办法填补直线棱角上的特征点.通过实验证明,该方法自动化程度高、填补结果准确,能够使得建立的三维模型与真实物体更加接近,模型分析结果更加准确.     

改进的RBFNN用于机器人三维表面 测量系统曲面重构

为克服三坐标测量机检测速度慢等缺点,提出机器人三维表面测量系统. 针对该系统设计了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的简洁快速曲面重构方法. 该方法考虑到RBFNN选取的神经元函数为高斯函数,将机器人三维表面测量系统获得的点云数据投影到二维平面,然后将该二维平面平均分割,选取分割点为RBFNN神经元的中心,避免了模糊c-均值法选取中心需要迭代计算的缺点,并且重构的网络训练精度和测试精度均高于模糊c-均值法选取中心设计的网络精度. 利用该测量系统获得的实际点云数据验证了     

基于LiDAR点云的建筑物检测方法研究

提出了一种基于三角面元的LiDAR数据建筑物检测方法.首先对点云数据构建不规则三角网,然后根据三角面元的特征信息对其进行分类,接着利用面元之间的邻接关系对其进行聚类,最后对聚类点云进行跟踪得到建筑物的轮廓.以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的城区LiDAR点云为实验数据进行建筑物检测试验.与以点云或分割块为处理基元的检测方法相比,该方法能够更加准确地提取建筑物轮廓,正确率可达96%,完整率可达85%.     

采样数据的压缩方法及其最优化算法

比较了现有三种压缩数据的方法：即倾斜率法；垂直距离法和道格拉斯─波伊克法。并在此基础上提出了最优化压缩数据算法有：平均值标准法；均偏差标准法，均方根标准法。     

基于一种自适应核学习的KECA子空间故障特征提取

核属性约简方法对于去除冗余信息,调整数据非线性结构具有独特的优势.针对航空电子设备故障诊断中有效特征提取困难,核属性约简方法中核函数与核参数选择繁琐等问题,提出了一种基于自适应核函数优化学习的核熵元分析（kernel entropy component analysis,KECA）特征提取方法.首先针对一种自适应核函数基于改进的Fisher核矩阵测量准则建立了一种面向多分类任务的核函数优化框架,然后将优化结果与KECA相结合,通过在KECA特征子空间中选择对输入数据Renyi熵估计有较大贡献的核矩阵特征向量来实现故障特征提取.实验结果表明,本文方法不仅提升了分类精度,而且对噪声具有一定的抑制作用,具有良好的泛化性能.      

一种适于高维时间序列的特征提取方法

为了获得更多的信息,越来越多的数据利用多路传感器进行采集,由此产生了大量的超高维时间序列。特征的提取在处理和传输这些数据中起到至关重要的作用。为此,提出一种最优鉴别平面(ODP)技术以消除数据冗余。该平面由两个在Fisher准则基础上建立起来的相互垂直的矢量组成,将模式样本投影到ODP上可得到二维特征矢量。为了衡量特征的有效性,分别用二次判别函数分类器和阈值矢量分类器对特征进行分类测试。同时,以心电信号为例对ODP方法进行测试,结果表明,该方法应用于超高维数据的特征提取是行之有效的。     

基于心率变异性特征和PCA-SVR的PAD维度情感预测分析

对于PAD （pleasure：愉悦度；arousal：唤醒度；dominance：优势度）维度情感预测和分析中的数值预测问题，结合心率变异性（heart rate variability，HRV）特点，提出了基于主成分分析（principal component analysis，PCA）和支持向量回归（support vector regression，SVR）的PAD维度情感预测模型（PCA-SVR）。通过柔性离子传感器以音乐和视频的诱导方式采集了12名志愿者在放松和焦虑两种情感状态下的心率和心率间期数据，利用PAD量表进行标注，通过均值和方差计算等统计方法、Welch功率谱、Poincaré散点图等分别提取HRV的时域、频域和非线性特征，然后利用PCA模型对HRV特征降维，最后利用降维后的HRV特征作为SVR模型的输入特征进行训练和预测。实验结果表明，结合HRV特征的PCA-SVR模型在PAD的3个维度上均有良好的预测效果，其平均一致性相关系数达到了0.51。同时对比了SVR、极限学习机（extreme learning machine，ELM）和基于PCA的ELM这3种预测方法，结果显示所提方法相对于以上3种方法在一致性相关系数上分别提升了0.14、0.10和0.04，表明该方法能够细致地划分情感，结合可穿戴设备，在情感识别和分析方面有一定补充作用，为在日常生活中针对情感的识别和预测带来了可能。     

基于A*改进算法的机械臂避障路径规划

为解决机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞,提出圆柱体包络碰撞检测法和基于A*算法的变步长分段搜索法.运用圆柱体包络碰撞检测法,将碰撞检测问题转化为计算圆柱体间的位置关系.变步长分段搜索法解决了应用传统A*算法可能出现的搜索数据量大甚至搜索死循环等问题.分别在基于OpenGL的三维仿真实验平台和实际系统中验证了该方法的有效性和可行性.