三维数字化技术在三星堆遗址中的应用

提出使用三维数字化技术,对三星堆遗址进行三维建模,其中涉及如何对遗址进行激光扫描,获取场景的点云数据以及数据的后处理.本文采用Riegl LMS-Z420i三维激光扫描仪和尼康D100数码相机获取三星堆遗址的点云数据和纹理数据,并通过PolyWorks软件实现点云数据的配准和三维建模.     

基于三维激光扫描的岩体结构面信息提取

以地下矿山工程中的岩体结构面信息为研究对象,应用三维激光扫描技术与地质构造分析相结合的研究手段,将岩体结构面信息提取和三维激光扫描技术进行系统集成.利用Z+Flasercontrol点云数据处理程序和Geomagic Studio逆向工程软件对围岩点云信息进行预处理.基于Java语言开发了由点云数据获取结构面信息的点云数据处理系统,并应用Dips地质构造分析软件分析结果,结合人工测量数据验证此系统的准确性与可行性.研究结果表明,和传统方法相比,该方法具有快速、自动、高精度和远距离测量的优点.     

基于点云处理技术的汽车车身尺寸获取研究

我国处理交通事故的主要方法依然是手工测量,容易产生数据错误与丢失,且效率低下。激光扫描技术是一种以非接触方式快速获取扫描物体表面点云的数据获取技术,而目前我国还没有运用该技术进行交通事故现场数据获取的相关研究。提出一种利用汽车点云获取车身尺寸的方法,并结合车身曲面特点采用适合汽车点云数据预处理的点云处理算法,然后利用matlab软件编写程序获取车身尺寸,最后通过对比实际卷尺测量尺寸与计算所得尺寸,发现两者相差最大值为13 mm,说明该方法可行。     

基于Geomagic Studio的点云数据处理与三维建模技术

该项目用到一款点云数据处理软件Geomagic Studio,在处理非大量点云数据时具有一定优势。该文中,笔者主要介绍利用Geomagic Studio软件处理扫描获取的点云数据生成曲面模型,然后生成三维模型的过程。从数据预处理、提取特征线、构建曲面、生成三维模型4个基本步骤对基于Geomagic Studio点云数据处理三维建模技术进行了分析和总结。     

回转窑点云数据的曲面重建

针对形体较大、形状较规则的回转窑,很难用传统方法对其进行测量,可以采用三维激光扫描技术获取其点云数据,用逆向工程Geomagic软件对点云数据做建模处理,方便后续应用.针对某回转窑,阐述如何用Leica三维激光扫描仪获取其点云数据,然后用逆向工程软件Geomagic实现曲面重建和精度分析的具体过程.     

基于逆向工程的曲面模型重构及误差分析

研究了逆向工程模型重构、误差分析理论和应用技术。以发动机前主轴承盖为研究载体,使用逆向造型软件Imageware进行了模型重构和误差分析工作。运用三坐标测量机INFINITE对样件进行非接触测量获取其外形点云数据,对点云数据进行了合并、去除噪声点、取样等处理,在此基础上进行了不同的方法曲线和曲面重构,并将构建出的模型与原始点云对比,进行误差分析得到合理的误差结果,建立了指定误差范围内的曲面模型。     

浅谈利用LIDAR数据建立三维模型的技术特点

LIDAR数据经过相关软件数据处理后,不仅可以生成高精度的数字地面模型DEM、等高线图及正射影像图还可以快速获取地表的高精度三维点云数据,利用这些点云数据可以建立数字城市模型并添加一些相应的属性数据。本文主要论述了利用LIDAR数据在三维建模上的特点以及遇到的一些亟待解决的问题。     

基于四目系统的复杂表面高精度密集空间点云获取方法

在敦煌莫高窟文化遗产数字化保护中,针对基于立体视觉的方法对目标进行三维重建时,复杂表面缺乏特征点,难以获取高密度和高精度空间三维点云的问题,提出了一种基于投影和四目立体视觉的方法。首先,采用投影仪向目标投射黑白棋盘格,并检测角点;然后通过软件细分,将棋盘格在横向和纵向分别平移9次,将棋盘格角点数扩展81倍;最后,用基于四目立体视觉系统的匹配策略,短基距系统用来立体匹配,长基距系统用来计算空间坐标,获取均匀、高密度和高精度的三维点云。实验结果表明:与传统的Harris算子相比较,所提方法获取的三维点云数据能更准确地描述目标的三维结构,点数在数量级上有提高。精度方面,所获取三维点云空间坐标的绝对误差小于1 cm,相对误差小于10%。     

基于逆向工程的曲面模型重构及误差分析

研究了逆向工程模型重构、误差分析理论和应用技术.以发动机前主轴承盖为研究载体,使用逆向造型软件Imageware进行了模型重构和误差分析工作.运用三坐标测量机INFINITE对样件进行非接触测量获取其外形点云数据,对点云数据进行了合并、去除噪声点、取样等处理,在此基础上进行了不同的方法曲线和曲面重构,并将构建出的模型与原始点云对比,进行误差分析得到合理的误差结果,建立了指定误差范围内的曲面模型.     

基于最小生成树的点云数据去噪方法

为了保证重建的模型质量或模型配准的精度,提出采用基于最小生成树的聚类算法将点云数据中的噪点去除,并在尸体股骨上对这种骨表面点云数据的获取方法的可行性和噪点去除方法的有效性进行了验证。实验证明,这种数据获取方法是可行的,所采用的噪点去除方法也是有效的。     

涡轮逆向工程的三维扫描检测技术

为提高涡轮的三维扫描检测技术水平,采用三维扫描的相位测量技术获取涡轮增压器三维点云数据.利用三维点云数据重构涡轮检测模型,并应用GEOMAGIC QUALIFY软件对其进行3D误差分析和尺寸标注.实验结果表明：涡轮70％左右的数据点云与实物模型之间的偏差在-0.2～0.2mm之间,能够满足涡轮检测质量要求.     

徕卡C10入射角度对激光点云反射强度的影响

采用三维激光扫描仪获取数据过程中,影响激光点云数据质量的因素较多,其中入射角度是主要影响因素之一。选择江苏海洋大学校苍梧校区的海洋楼东侧墙面上3个粗糙度不同的局部区域为研究对象,利用徕卡C10扫描仪获取激光点云数据,采用Cyclone8.0软件进行数据预处理,在Excel软件中进行结果统计与分析。研究结果表明:随着入射角度的增大,激光点云反射强度逐渐降低。     

车载三维激光用于城市建模技术研究

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。     

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。     

装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法

提取建筑物线性特征时，由于未对采集到的建筑物点云数据预处理，导致最终提取的建筑物线性特征存在完整度差、提取正确率低的问题，对此，提出装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取方法。通过内设激光测距系统获取建筑物在三维向量的有效数据，采用非接触式几何支撑系统建立基于有效数据的空间向量模型，将该模型输入三维激光扫描仪的目标物体表面校正系统中，获取到建筑物的整体点云数据。利用Otsu目标检测法对获取的整体点云数据进行优化处理，采用改进IFFT算法建立基于优化数据的物像空间位姿表征模型，利用连续投影算法提取网格内部特征点并连接成线，完成建筑物点云数据线性特征的提取。实验结果表明，所提方法的装配式建筑平面激光点云数据线性特征提取清晰度高、完整度好，且建筑物线性特征的提取正确率最高可达100%，说明该方法具有实用性。     

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。     

基于八叉树的点云数据的组织与可视化

三维激光扫描获取了大量的点云数据,数据的组织直接影响点云数据的操作速度.采用数据库管理点云数据,对点云数据采用八叉树数据模型进行组织,建立空间索引,对点云数据进行分块提取,实现点云数据的检索以及可视化.     

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·     

基于深度学习图像描述子的三维彩色点云配准

不断发展的激光扫描技术使得获取三维空间中的彩色点云信息更加方便.但是,如何将多个采集点生成的彩色点云数据统一在同一个坐标系下,构建一个完整的数据模型仍是一个挑战.因此,提出了一种基于深度学习的图像描述子,将其应用于三维彩色点云配准中,能够以较高精度获取点云配准的初始位姿.首先,根据点云和图像之间的一一对应关系,将三维彩色点云投影为图像;其次,使用卷积神经网络提取关键点邻域的局部特征,结合方向梯度直方图,形成组合描述子;再次,根据计算出的组合描述子计算点云的匹配点对,得出点云间的转换关系,实现点云粗配准.以实际的三维彩色点云数据与多种配准算法进行对比,验证了所提方法的有效性.     

采空区三维激光扫描点云数据处理技术

由于井下环境的复杂性,借助三维激光扫描仪获取的采空区边界三维空间信息点云数据中不可避免包含一些噪声点.为此,提出曲率-弦长比复合判据实现了对点云数据中高频噪声点的过滤处理,并运用随机滤波法去除点云数据中的低频随机噪声点,通过分段低次插值法实现空区模型曲线光顺处理.结果表明:过滤及光顺处理不仅有效去除了采空区点云数据中的噪声点,同时避免了采空区三维模型构建中自相交情况的出现,达到了采空区三维模型精确构建的目的.