法向约束的多幅点云数据融合算法

针对光学测量中多幅点云的数据融合,提出了一种基于法向约束的多幅点云融合算法.该算法首先对多幅点云法向滤波,通过2幅点云的双向查找来寻找种子点,在点的法向方向寻找2幅点云中对应的k邻域,计算邻域点的加权和,而融合点是种子点沿其法向移动的结果.与平均聚类法相比,该方法获得的模型表面更加光顺,特征更明显,点的分布也更均匀,对于包含粗大匹配误差的多幅点云模型的融合具有较好的效果.     

一种新的散乱点云尖锐特征提取方法

针对散乱点云的尖锐特征识别与提取问题,提出一种基于平均曲率运动的散乱点云尖锐特征提取算法.该算法利用采样点的加权邻域重心近似表示离散Laplacian算子;利用采样点邻域的主成分分析估算散乱点云法向量,通过张量投票的方法平滑估算得到的点云法向场,进一步提高了该算法识别细微尖锐特征的能力;将采样点和其对应加权邻域重心之间的距离投影到法向方向,消除了因为采样密度不均匀以及边界点所引起的尖锐特征点误判.该算法直接对散乱点云进行操作,不需要维护采样点之间的连接关系和任何全局的拓扑信息,简捷且易于实现,对点云中的噪声和局外点保持鲁棒.该算法应用于合成点云和实际扫描点云的实验结果表明了方法的有效性.     

移动最小二乘增量式多视点云数据融合算法

在散乱数据点移动最小二乘曲面拟合的基础上,提出了一种增量式多视点云数据融合算法.将算法中多视点云数据作为对同一物体表面二维流形的一次采样,采样数据中包含匹配误差、冗余和畸变,把多视点云数据融合问题转换为由包含误差的散乱数据点恢复二维流形的过程.对每一幅当前处理的点云,寻找当前点云与已增量式融合的点云数据的重叠部分,在重叠部分数据集上构造移动最小二乘曲面,将重叠部分的每一个在移动最小二乘曲面上的对应点合并到当前已增量式融合的点云数据集中,从而实现了增量式多视点云数据的融合.实验证明,该算法是一种有效的多视点云数据融合算法,并且可从较大匹配误差、噪声、畸变的多视点云数据中获得较好的融合效果.     

CDF-Ⅲ型电子管电视发射机黑灯丝技术改造

黑灯丝技术是延长电视发射机末极电子管寿命的有效方法,本文主要介绍了黑灯丝技术的原理及对CDF-Ⅲ型电子管发射机进行黑灯丝改造的过程。通过我们对这台发射机末极进行了黑灯丝改造,不仅延长了电子管使用寿命,而且每年节约了大量维护经费和电费,获得了较高的经济效益和社会效益。