基于形态学的散乱点云轮廓特征线提取

采用逆向工程领域切片技术和数学形态学方法提取点云的轮廓特征线.空间散乱点云密度高且无拓扑关系,通过切片分层可将空间点云转换为不同层的平面切片点云.借鉴图像处理方法,将切片点云转换成二值图像,使用形态学运算提取其轮廓像素,将轮廓像素转换为轮廓特征点并采用B样条曲线拟合成轮廓特征线.实验验证该方法可以得到高质量轮廓线,并可以有效地解决"多环"切片难以正确提取轮廓特征的问题.     

基于反求工程的螺旋扫描件边界提取方法研究

复杂曲面零件的几何模型重构是反求工程的研究重点之一。针对螺旋零件表面的数字化数据提取边界线的问题,提出了一种基于层析数据的螺旋扫描件边界特征线提取方法。该方法分两步进行,首先将点云切片,对切片后每一层数据点进行边界特征点提取和轮廓线拟合;其次将相邻层边界点拟合得到边界线。通过实例验证,结果表明该方法具有较强的可操作性和实用性。     

基于小波技术的散乱点云自适应压缩算法

提出基于小波技术的散乱点云自适应压缩算法.利用快速成型理论中的切片技术,将三维空间点云数据降为二维平面点云数据,并对排序后的点云数据进行小波变换,利用小波系数峰值,自适应地保留能够反映目标特征和细节信息的点,实现散乱点云的快速压缩.借助于实验,验证切片的分割厚度选为采样间隔的2~3倍时,可以实现快速高质量的散乱点云压缩.结果表明:算法在特征保留上具有明显的优势,能够最大限度地保留特征信息,压缩效果更为理想,且无需设置阈值,同时还具有自适应的特点,有助于实现压缩的自动化.