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《哈尔滨工业大学》 2009年
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基于散乱点云数据的隐式曲面重建研究

刘含波  
【摘要】:逆向工程作为现代设计和制造的重要技术手段,是CAD/CAM领域缩短产品再设计与制造周期的重要技术之一。同时在汽车、娱乐、医疗等行业有广阔的应用前景。而曲面重建问题正是逆向工程中的关键内容。随着三维激光扫描仪的广泛使用,如何将采样得到的规模庞大,分布密集无规律,且无拓扑连接信息的散乱数据进行曲面造型已成为了热点研究问题,形象地称其为点云数据曲面重建。本文的研究内容集中于点云数据的预处理和隐式曲面重建,目标是对于任意点云数据都可以建立一个光滑的隐式曲面模型,实现对复杂实体的曲面重建。具体包括以下内容: 首先对国内外散乱点云数据的隐式曲面建模方法和基于偏微分方程曲面建模方法进行了综述,对变分水平集理论和径向基函数插值理论进行了阐述。并针对能量泛函的欧拉-拉格朗日方程推导出隐式曲面演化的几何流。 本文坚持简单、快速、高效作为数据预处理环节的原则,针对隐式曲面建模的特点,在数据预处理环节提出以下方法:利用K邻域数据间的距离,法向量角度约束及两者的相互影响的因素,提出基于邻近概率的特征点提取方法;提出基于改进k-MEANS算法的数据精简方法和基于曲率的数据精简依据;基于曲率估算的数据分割方法,首先使用针对点云提出的曲率改进计算方法进行曲率估算,并根据曲率符号与曲面类型的对应关系,将特征相似且K邻域连通的数据划分到一个区域内,方便进行基于特征的隐式曲面重建。这些预处理方法在点云特征信息不丢失的前提下,大幅地减少了冗余数据,保证重建精度的同时,在运算速度和存储空间上具有很大优势,有效解决了三维造型系统RBFmodelor中的计算瓶颈问题。 本文提出的隐式曲面快速重建方法是对于基于径向基函数曲面重建方法的改进,使其更适合于大规模三维散乱数据快速、高效地曲面建模。并根据微分几何学中局部椭圆对于光滑表面是最好的线性逼近的性质,提出可采用椭球基函数作为函数基进行曲面重建。由于径向基函数重建方法有磨光的性质,在棱线、角点处很难高精度的重建曲面细节,为此提出基于特征的径向基函数重建方式。 由于水平集方法对于细节的收敛能力有限,本文提出基于法向量约束的变分水平集曲面重建方法。它特别强调了在法向量已知或估算较准确的情况下,通过构造连续法向量场,建立含有法向量约束的能量泛函,并在其对应的几何流驱动下进行曲面演化。并证明:曲面在几何流控制下法向量约束的能量泛函逐渐递减。能量达到最小值时,水平集函数的零等值面即为重建曲面。 应用上述点云预处理和隐式曲面快速算法,已将其作为功能模块嵌入到三维造型系统RBFmodelor中;基于法向量约束的变分水平集理论研究成果,已将功能模块添加到TexMol系统平台上。进行算法验证,均得到了较好的重建曲面。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.7

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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1 李自胜;点云数据处理与特征识别关键技术研究[D];西南交通大学;2017年
2 吴尧锋;逆向工程中基于语义的复杂零件描述与建模关键技术研究[D];浙江大学;2015年
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10 刘新儒;带边界约束的网格和曲面生成理论与方法研究[D];中南大学;2011年
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1 张娟;基于点云模型的快速曲面重建算法研究及应用[D];西南交通大学;2018年
2 刘涛;泊松隐式曲面重建算法及其并行化研究[D];中北大学;2018年
3 李新彦;地震形态约束建模方法及软件模块研制[D];电子科技大学;2018年
4 王明慧;基于特征的B样条拟合在三维人脸重建中的研究[D];山东师范大学;2017年
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6 金秋;隐式界面建模方法研究[D];武汉理工大学;2017年
7 王强;隐式曲面重建及物体拓扑特征匹配方法研究[D];中北大学;2016年
8 宋凯丽;基于图像分割的地质曲面重建方法研究[D];电子科技大学;2016年
9 李瑞;基于微分流形的曲面重建[D];中北大学;2016年
10 刘正;三维点云法向量估计方法研究[D];华北电力大学;2015年
【参考文献】
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1 王仁芳;点模型数字几何处理若干技术研究[D];浙江大学;2007年
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【共引文献】
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7 武昆;基于边缘保持滤波器的彩色图像增强算法研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2017年
8 李自胜;点云数据处理与特征识别关键技术研究[D];西南交通大学;2017年
9 刘涛;红外图像非均匀性校正算法及图像质量评价的研究[D];浙江大学;2017年
10 赵凡;基于偏微分方程的图像增强和分割方法研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2016年
【同被引文献】
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1 张鸿飞;程效军;贾东峰;刘燕萍;;多视点散乱点云配准及压缩改进算法研究[J];测绘通报;2012年02期
2 邵正伟;席平;;基于八叉树编码的点云数据精简方法[J];工程图学学报;2010年04期
3 李宝;程志全;党岗;金士尧;;三维点云法向量估计综述[J];计算机工程与应用;2010年23期
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5 刘春;姚银银;吴杭彬;;基于自适应紧支撑径向基函数的点云三维建模[J];地理与地理信息科学;2009年01期
6 马骊溟;徐毅;李泽湘;;基于高斯曲率极值点的散乱点云数据特征点提取[J];系统仿真学报;2008年09期
7 吕方梅;习俊通;马登哲;;基于径向基函数和自适应单元分解的大规模散乱点云快速重构[J];机械科学与技术;2007年10期
8 孙伟;张彩明;杨兴强;;Marching Cubes算法研究现状[J];计算机辅助设计与图形学学报;2007年07期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张坤;基于三维激光扫描的点云数据逆向重建算法研究[D];燕山大学;2016年
2 高翔;基于高斯映射的复杂形面匹配优化方法的研究[D];上海交通大学;2015年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
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1 高志国;李长辉;宋杨;;基于移动窗口的最小二乘曲面拟合算法及其应用[J];工程勘察;2014年11期
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 刘涛;泊松隐式曲面重建算法及其并行化研究[D];中北大学;2018年
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【二级参考文献】
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1 徐国良;张琴;;计算几何中几何偏微分方程的构造[J];计算数学;2006年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前2条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 杜佶;径向基函数在逆向工程中的应用研究[D];南京航空航天大学;2005年
3 李瑞;基于微分流形的曲面重建[D];中北大学;2016年
4 李博群;基于移动最小二乘逼近的曲面重建算法技术研究[D];深圳大学;2015年
5 牛司伟;基于ABAQUS的拖拉机座椅有限元建模与压力特性分析[D];东北农业大学;2017年
6 符艳青;基于改进的径向基函数网络的3D隐式曲面重构算法研究[D];中国计量学院;2014年
7 桓磊;计算机逆向工程理念和技术在雕塑实践中的应用[D];中国美术学院;2011年
8 张晓锋;软件逆向工程相关技术研究与实现[D];电子科技大学;2007年
9 车少敏;基于逆向工程的工资管理系统的设计与实现[D];南昌大学;2010年
10 葛盛;集成逆向工程关键技术研究[D];苏州大学;2007年
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