基于点云数据的汽车密封条的曲面重构

逆向工程是现代制造技术的重要发展方向之一，结合汽车密封条逆向开发的特点，在汽车密封条的逆向开发中，重点探讨了基于点云数据来重构汽车密封条曲面的方法，提高了产品的精度和开发效率。     

汽车车身曲面点云数据分割方法的研究

车身曲面是由多张曲面经过延伸、过度、裁剪拼接而成,直接对测量获得的车身密集点云数据进行曲面拟合非常困难,需要对点云数据进行区域分割.探讨了点云数据的常用分割方法,结合车身曲面特点,研究并实现了一种点云分割的算法-基于平面度的直接分割方法.该方法通过最小二乘拟合平面法矢量夹角的均方差值来搜索具有几何相似特性的连续曲面片,将不同性质的曲面片分块保存.并结合ATOS测量设备得到的车身曲面点云数据,给出不同的实例,证明了该方法的有效性.     

基于水平集的散乱数据点云曲面重构方法

提出了基于最小能量约束的水平集重构方法，用以解决由三维数据点云自动重构复杂拓扑结构物体模型的问题．其基本思想是将重构曲面看成是一个定义在三维空间的可变形封闭曲面，在曲面自身几何特征以及目标模型力的作用下，逐步逼近目标模型，其演变过程同时也是曲面能量逐步减小的过程．采用偏微分方程来表示曲面能量最小化的过程，将曲面进行三维空间网格划分，采用快速扫描法将三维数据点云转换为有符号的距离场，并给出了离散偏微分方程的数值解法．实验表明，基于水平集的三维曲面重构方法能够从初始表面自动收缩到目标模型，而且能够适应任意拓扑结构的复杂物体．     

由点云数据生成三角网格曲面的区域增长算法

提出一种新的由点云数据生成三角网格曲面的区域增长算法. 该算法充分利用点云内在的几何与拓扑信息, 使用一组检测过滤规则, 对曲面进行快速网格重构. 算法包括两部分： 首先对点云做预处理完成数据精简, 其次使用一组检测规则, 从种子三角形出发, 针对每个活动边, 在点云中选择匹配点与其构成新的三角形, 并通过不断更新边界, 使剖分区域不断增长. 所使用的检测规则, 可以针对活动边与预选择匹配点之间的不同位置关系采用不同的阈值, 从而避免了重叠与自交三角形的生成, 防止产生错误拓扑, 确保了重构三角网格曲面的质量. 同时针对区域增长算法中的前沿分裂问题, 在数据结构中采用反向重合边, 使剖分过程始终保持一个前沿边界. 实验结果表明, 该算法具有运算速度快、 结果准确性好、 适用范围广等优点.     

基于点云数据的不同曲面特征逆向建模方法研究

针对曲面重构过程中存在曲面建模难度大、曲面质量差、建模效率低等问题,以点云数据为研究对象,首先研究了点云数据的精简、曲线拟合、曲面拟合等算法和原理。其次,基于Geomagic Design X开发应用平台,针对不同曲面特征的三角面片,提出适合于条状类、回转类、平缓曲面类等不同曲面特征的快速逆向建模方法。从而提高了曲面建模质量、效率和精度,为产品开发设计提供较好的逆向建模思路。     

从有边界点云数据生成偏移细分曲面

提出一种根据给定精度从有边界点云数据生成偏移细分曲面新方法.它是基于有边界的Loop细分,运用细分的局部特性,通过循环修正、优化、自适应细分域曲面的控制网格,使域曲面不断逼近点云数据,通过对域曲面的标量偏移来表示待构曲面的细节特征.利用细分曲面的任意拓扑适应性、整体连续性,重构出具有细节特征的无需裁剪和拼接的待构物体偏移细分曲面.实例表明,该算法不仅具有稳定性,同时构造出的细分曲面还具有较高的重构精度,较好地满足工程实际需要.     

基于点云数据的自由曲面加工误差评定

针对自由曲面加工误差检测困难的问题,提出了一种自由曲面加工误差评定方法。该方法以高精度蓝光扫描仪获取到的点云作为实测数据,以自由曲面的立体印刷模型作为理论模型。首先设置动态偏差阈值去除点云的远距离噪声,利用基于曲面变化度的局部离群系数方法去除点云的近距离噪声;然后采用最近点迭代算法分离点云位置误差的旋转量,以自适应粒子群算法依据最小区域原则分离位置误差的平移量;最后对点云进行基准变换后,计算点云与模型之间的偏差。实验结果表明,相对于最近点迭代算法,所提方法计算的位置误差向量均方根误差减小了66%,轮廓度减小了18%。提出方法的位置误差分离精度更高,轮廓度误差评定更准确,适用于扫描点云对自由曲面的加工误差评价,可以有效判断出超差区域。     

基于点云数据复杂曲面产品的快速开发

重点以三维反求工程为基础，详细地研究了复杂曲面产品的快速开发方法，提出了基于点云数据的STL（STereoLithography)快速重构，有限元网格划分，结合快速成型及计算机辅助工程（CAE）等技术，大大加速了对具有复杂曲面的产品，如汽车覆盖，塑胶产品模具，个性化人体骨等的设计与制造速度，也避免了繁杂的曲线曲面重构。通过实例，验证了所提出的方法不仅简便易行，而且也能满足模具设计制造的精度要求。     

三维点云数据在工程车辆零件曲面重构中的处理与应用

本文结合CATIA软件,通过三维点云数据的采集,点云处理,曲面重构,最终生成工程车辆车桥桥壳的三维CAD模型,本文阐述了逆向工程中高精度曲面重构的一些关键技术。文章中提出的点云精简、分割、曲面重构方法有效地提高了曲面的重构精度,为产品的后期处理、修整以及模具设计加工带来极大的便利。     

散乱点云数据区域分割综述

点云数据的区域分割是CAD模型重建的基础.对散乱点云数据区域分割的概念、准则、分类及研究现状进行了综述,总结了这些分类方法的基本思想并加以分析比较,最后对点云分割技术的发展动态作了介绍,并对未来研究作了展望.     

汽车逆向设计中用NURBS曲面拟合点云数据

针对汽车的逆向设计,利用非接触测量方法中的CDD相机拍照法得到一组点云数据·将Tritop,Atos和CATIA三种软件联合应用,对点云数据进行了筛选、划分,用曲线拟合的方法做出了点云的特征线网格,并在此网格的基础上,利用NURBS曲面拟合技术,得出了点云的曲面造型·通过将拟合得到的曲面造型和原始点云数据的对比,对拟合曲面进行了误差分析·结果显示,只是在凹槽的边缘部位误差稍有增大,但也在很小的范围内变化,符合实际设计时的要求·由此证明,此种多软件联合应用的方法在处理曲面造型的逆向设计方面是可行的·     

零件曲面的Geomagic Studio重构

利用Geomagic Studio软件对扫描获取点云数据进行点云的拼合、精简、除噪、曲面拟合以生成零件的曲面模型。实践证明该软件可以快速生成高精度的曲面模型。     

基于Cimatron的复杂曲面"点云"数据重构技术

复杂曲面的“点云”数据重构出曲面原形是其反向工程的关链技术．本文基于Cimatron软件的反向工程模块,提出了把“点云”数据重构出高精度的NURBS(非均匀有理B样条)曲面的流程和方法,并以一个实例对其进行说明,最后重构出其曲面．     

基于点云数据的曲面重建算法比较研究

针对现有的多种点云数据曲面重建算法,从曲面重建的网格曲面、隐式曲面、参数曲面三种不同重建方式入手,比较了四种算法针对不同目标物重建的优劣,并给出相应的精度评价。实验结果表明:基于NURBS参数曲面重建的方式最佳,基于贪婪投影三角化网格曲面重建的方式其次,基于移动立方体与基于泊松方程隐式曲面重建方式的时间复杂度与空间复杂度较大,且重建后的点云模型误差也较大。     

基于样点拓扑近邻的散乱点云曲面拓扑重建

提出一种基于样点拓扑近邻的散乱点云曲面拓扑重建算法,对点云数据构建动态空间索引结构,采用动态扩展空心球算法查询样点k近邻,通过对样点的k近邻数据进行偏心扩展和自适应扩展获取样点的拓扑近邻参考数据,从中查询样点的拓扑近邻,从样点的同层拓扑近邻中获取符合Delaunay条件的匹配点,生成局部Delaunay三角网格,并通过增量扩展实现整个散乱点云的曲面拓扑重建.实例证明,该算法可对无隙、有边界等任意模型的散乱点云进行合理的曲面拓扑重建,有效解决了r-dense恰当采样点云中非均匀区域易产生非工艺孔洞的问题.     

基于激光点云数据的三维建模技术研究

利用激光扫描仪获取的点云数据构建实体三维几何模型时,针对不同的应用对象、不同点云数据的特性,激光扫描点云数据建模的过程和方法也不尽相同。概括地讲,整个点云数据建模过程包括数据预处理和模型重建。数据预处理为模型重建提供可靠精确的点云数据,降低模型重建的复杂度,提高模型重构的精确度和速度。该文提出的方法能够很好的为快速三维建模进行服务,尤其是比较关注街道两侧信息的三维获取,这将大大减少人工三维数据获取及其建模的工作量,将有很好的应用前景。     

散乱数据点的NURBS曲面重建算法

给出了一个新的散乱数据的NURBS曲面重建算法．算法充分利用邻近点集反映出的局部拓扑和几何信息，基于二维Delaunay三角剖分技术快速地实现每个数据点的局部拓扑重建．然后通过自动矫正局部数据点的非法连接关系，把局部三角网拼接成一张标准NURBS网格．结果表明，本算法非常高效、稳定，可以快速地直接重构出任意拓扑结构的NURBS三角形网格。     

改进的基于径向基函数的曲面重建算法

目的改进基于径向基函数的曲面重建算法。方法针对数据量过大,无法在中低端计算机上进行曲面重建的问题,采用分而治之的思想,将点云曲面先分割后重建。结果所给方法能够明显提高曲面重建效率,实现了在中低端计算机上的曲面重建。结论对于不规则的待重建物体,使用任意方向的包围盒比使用轴向包围盒能更好地降低重建过程中的运算次数。     

基于广度搜索的增量式点云表面重建

将人工智能中广度优先的搜索算法引入散乱点云表面重建领域，借助增量计算思想，基于搜索算法状态不断扩展的特点，渐进均匀地扩展重建整个物体表面.算法以初始三角面片初始化搜索队列，以有向边为搜索元素，借助于八叉树空间划分和搜索约束条件，快速完成最优点评估及三角片重建，具有可视化并行计算、选择性填补空洞以及重建结果与参数弱耦合等特点.实验结果表明，本算法高效、稳定，可以重构任意拓扑结构的二维流形三角形网格.     

基于点云数据的牙齿表面重建算法

由三维扫描仪对牙齿进行扫描, 得到散乱的点云模型, 首先通过构建K D树的方法对每个点进行K邻域搜索; 然后根据这种邻域关系, 利用最小二乘原理拟合平面, 估算出每个点的法向量信息; 接着确定点云边界, 选取极值点作为初始点并建立种子三角形; 最后采用基于多约束的局部最优三角网格生长算法, 从种子三角形开始, 以边为扩展条件, 逐层搜索点并建立新的三角形; 在此过程中添加了四个约束条件, 能够较好的选取扩展点并对已存在的三角形边向外扩展, 从而形成互相邻接的三角形网格, 实现了牙齿表面的重建.