逆向工程的研究与发展

逆向工程是一门正在迅速发展中的学科分支,目前还处于不断研究和探讨之中。而逆向工程中的一个重要问题是利用已有的点云数据进行空间曲面的重建,即空间散乱点云的三角剖分问题。逆向工程中空间曲面上点云数据三角剖分的一般方法涉及空间点云数据的过滤,过滤后点云数据的显示,点云数据的三角剖分,最终生成剖分后的空间曲面图形。     

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.     

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.     

反求工程中散乱点云数据的自动分割与曲面重构

提出了一种在反求工程中对散乱点云数据进行自动分割与曲面模型重构的方法．建立了散乱点云数据之间的拓扑信息，对点云数据进行三角剖分重构网格曲面模型．基于网格曲面求解点云数据的曲率极值，提取边界点云，进一步拟合成边界曲线．利用边界曲线将整个点云自动分割，每一片点云采用二次曲面或自由曲面进行拟合，对于二次曲面可以根据参数自动确定曲面类型，最终得到完整的CAD模型．用一个鞋跟模型的实例证明了该方法的有效性．     

反求工程中基于曲面特性的离散数据优化方法

在反求工程中,对数字化测量仪输出的"点云"数据进行处理是关键内容,其中"点云"数据的优化是进行后续曲面建模的前提,采用有效的优化方法得到的数据能够有利于曲面建模.在数据优化过程中,根据三角剖分生成的三角面片所显示的曲面特征,建立曲面曲率和扭曲量与采样密度的对应关系,对测量点进行重采样优化,从而选择更有利于曲面建模的点,压缩数据量,提高曲面建模的准确度和效率.     

反求工程中散乱点云的数据预处理技术

提出了一种基于散乱点云的数据预处理方法.该方法包括四个部分:对散乱点云进行Dirichlet域分割并在此基础上进行三角剖分;在各个三角域中寻找中心点,以其为原点建立局部坐标系并采用正态分布模型进行噪声点删除;利用在三角网格上构建B-B曲面进行数据平滑处理;对漏测的数据点进行补全处理.数据点经过上述处理后能基本满足后续的曲面曲线的重构要求.     

基于逼近体积最小准则的最佳三角剖分研究

研究工程中大量散乱数据的三角剖分 ,提出了基于逼近曲面体积误差最小的最佳三角剖分准则 ,为了快速得到满足此准则的三角剖分 ,给出了启发式搜索算法和该算法在实际曲面重构应用中的一个实例 .结果表明 :重构的结果较好 ,且三角剖分的拓扑保持一致     

三维人体的点云获取与点云重建

针对三维人体重建中人体曲面复杂,点云庞大的问题,提出一种基于三维Voronoi图,并利用Delaunay三角剖分性质的Crust算法进行人体三维重建.采用三角测量原理计算三维坐标,散乱的点云构成Voronoi图,Delaunay三角剖分Voronoi图得到原始模型.利用Xjtuom三维面扫描仪测量人体点云,进而采集到了49幅不同角度和高度的图片,并用自带软件完成了配准.通过Matlab平台完成点云读取,点云精简和基于Crust算法的三维重建.实验表明,该算法可以保证曲面重建的拓扑正确性和收敛性.该三维重建系统能够实现人体庞大点云的三角剖分与人体复杂自由曲面的重建,并得到了360°无缝隙的人体重建模型.     

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.     

基于最大收益平衡点动态变化的云资源调度算法

云计算中资源调度是云计算高效利用的核心问题,主要研究如何对云端的资源进行有效地管理和调度?以从服务商需求的角度构建云资源调度的方法为切入点,从服务商的角度出发,在不损害用户和生产商利益的前提下,介入收益?成本?边际收益?边际成本等因素,以节省资源并获得服务商的最大收益为优化目的,根据最大收益平衡点随着负载变化的动态变化,构建了一种基于动态平衡点动态变化的云资源调度算法?通过比较当前周期和上一周期的边际收益变化,动态更新最大收益平衡点的位置,根据此位置对应的参数完成云资源调度?通过CloudSim平台下的仿真实验表明,该方法比基于服务驱动的调度方法具有更快的响应?使用更少的虚拟机?能获得更大的收益?     

基于中轴线的隧道点云去噪算法

隧道作为一个狭长的封闭空间,其点云内部噪声影响点云分析精度,有效去除隧道点云内部的噪声是基于点云隧道形变分析的关键.提出一种基于中轴线的隧道点云去噪算法.通过对点云双向投影获取隧道在水平和垂直方向的姿态变化,根据高阶多项式拟合两条平面曲线并插值中轴线控制点,通过定义空间线段的夹角加密控制点以表达中轴线.通过计算各控制点处的切平面实现对隧道点云的分割,计算各分块内点到中轴线的距离,并根据给定的距离阈值实现隧道内部点云噪声的过滤.通过两组实验分析证实该方法的可行性与精确性.第一组通过模拟隧道点云数据并采用该方法拟合中轴线,比较分析其与已知中轴线的精度.第二组通过分析处理实际的隧道点云数据,实现隧道点云内部噪声的去除.     

一种基于几何特征由粗到细点云配准算法

针对点云配准算法对初始位置敏感且收敛速度慢的问题,提出一种基于几何特征由粗到细点云配准算法。在粗配准阶段,通过投影法提取源点云和目标点云各4个轮廓点,然后利用曲率特征和轮廓点之间的距离寻找稳健的特征点对,计算得到初始刚性变换参数;细配准阶段,计算点云法向量及法向量夹角,以法向量为特征进行特征匹配,然后使用法向量夹角来启发搜索,使迭代最近点(iterative closest points, ICP)算法快速收敛。实验结果表明,所提出的由粗到细的配准算法鲁棒性强,具有较高的精度和速度。     

基于面结构光的T型焊接接头成形角度测量

针对钛合金带筋壁板T型焊接接头成形角度的测量需求,基于面结构光三维扫描仪设计了三维点云测量系统,以获取T型焊接接头区域三维点云。首先,对三维点云进行预处理,利用统计滤波去除离群点,通过直通滤波剪除场景点云和冗余点云,再用体素化栅格法简化点云;然后,使用区域增长算法分割出T型焊接接头的筋板点云和壁板点云;最后,基于随机抽样一致性（RANSAC）算法拟合出分割后的筋板和壁板平面点云,得到平面法向量,计算求得T型焊接接头的成形角度。将焊接前的测量角度反馈给装配机器人,用来修正筋板的装配精度;焊接后的测量角度则用来评判焊接成形质量。计算结果表明,运用所提的点云数据处理方法能快速精确地计算出T型焊接接头的成形角度。     

基于HDBSCAN算法的岩体结构面产状识别及分组方法

精准获取岩体结构面的产状信息是进行岩体稳定性分析工作的首要和关键步骤.针对基本DBSCAN算法在处理点云数据时存在聚类判据不足、参数敏感性较强等问题,提出了基于点云附加属性扩展聚类判据的HDBSCAN算法,旨在提高算法聚类的准确性及鲁棒性.同时,基于点云的颜色及密度属性实现了对自然状态下非全裸露岩体研究区域的分割和提取,减少非岩体结构面点云对结构面产状识别和分组的影响.将该方法应用于大石洞灰岩矿某一典型覆土岩坡,结果表明:该方法能够有效地剔除非目标点云数据,同时结构面产状提取和优势分组结果令人满意.与人工测量结构面产状方法相比,最大相对误差小于0.59%,具有一定的工程实用价值.     

云环境下基于预分片的遥感数据并行重采样方法

面向海量高分辨率遥感影像数据快速发布需求,针对当前云环境下遥感影像数据并行重采样存在的难题,结合云平台MapReduce并行计算框架特性和遥感影像数据处理特点,提出了一种基于预分片的遥感影像数据并行重采样方法,通过预分片机制有效实现了该框架中对影像数据分片和并行重采样任务的控制,解决了MapReduce难以用于并行处理非结构化、具有空间位置特征的遥感影像数据的问题,从而实现了云环境下遥感影像数据的高效并行重采样.通过在开源云平台Hadoop上的实验和分析表明,该方法具有良好的重采样性能,能够实现高分辨率遥感影像数据的高效重采样.     

多核机器上线程级并行加解密数据库数据方法

利用数据划分思想和多线程技术,提出一种加解密数据库数据的方法并用实验来检验方法的有效性。该方法使用3-DES密码算法,参考资源调度策略与划分机制,在多核计算机系统上对数据库中待加解密的数据进行划分,并利用多线程并行技术对数据进行加解密处理。实验结果表明,多核多线程并行方法能够显著地加快数据库数据加解密速度。     

面向区域目标的敏捷卫星非沿迹条带划分方法

考虑单星对区域目标的非沿迹条带划分问题,以最少划分条带数为主优化目标,以最小姿态机动幅度为次优化目标,建立了该问题模型;并提出了一种角度步进的旋转划分算法进行求解。问题求解过程中考虑了初始划分方向确定、条带分割与裁剪、观测顺序与观测时间的确定等多个子问题。在验证了该算法可行性基础上,设计3组实验,并制定任务完成率、任务观测时间、条带分割数量、总姿态机动幅度4个衡量指标对比了沿迹划分算法与此算法的划分效能,结果显示在对中、低纬目标的划分中,该算法划分效果显著。     

基于OLAP查询的数据集市系统的研究

研究了通过对数据仓库视图进行水平分割来建立数据集市系统，提高OLAP查询效率的方法和技术。提出了根据OLAP查询中的选择谓词构造其最小项谓词，选择数据仓库立方体视图进行水平分割，利用视图分割后的裂片建立的数据集市来回答查询，达到减少访问的视图元组数和加快查询响应时间，从而提高OLAP查询效率，削减维护费用。     

复杂采空区三维散乱点建模技术研究及应用

以采空区三维激光扫描系统探测获取的原始数据为依据,针对复杂采空区散乱点云数据,研究提出运用一组等间距的垂直于包围盒走向方向的平行切割面,对散乱点云进行区域划分进而构建空区实体模型的方法.首先确定等间距平行切割面的方向和间距,对散乱点云数据进行划分;其次运用最小距离法确定散乱点云的位置即所归属的切割面;最后运用凸包最小距离法对每个切割面上的散乱点进行排序,成为有序点后对其进行建模.应用表明,研究所形成的建模方法可实现对复杂采空区散乱点云的精确建模.