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基于聚类的CAD网格模型分割算法研究

肖东  
【摘要】:CAD网格模型目前己在CAD/CAM系统中得到广泛应用。在自动化过程控制、钣金模具设计、高质量的有限元网格生成、逆向工程、以及产品设计中的特征重用等应用中,常常需要将CAD网格模型中的特征识别出来。特征识别的第一步是将CAD网格模型分割为若干个有意义的部分。虽然目前已有许多网格分割方法,但它们大多适用于网格稠密、顶点分布相对均匀的图形学网格模型。由于CAD网格模型中的三角形在大小和形状上存在很大差异,现有方法往往并不适用于CAD网格模型。本文的目标是研究并实现一种针对CAD网格模型的有效分割方法,使其能自动地将模型中所包含的不同曲面准确地分割出来。 鉴于CAD网格模型本身的特殊性质,本文提出了一种基于聚类的网格分割方法。具体来说,首先根据三角形的形状信息对三角形进行凝聚分层聚类,将CAD网格模型中的三角形分类为稀疏三角形区域与稠密三角形区域。之后利用Gauss映射与Hough变换将稀疏三角形所在的部分准确分割为平面区域、柱面区域与圆锥面区域。对于模型中的稠密三角形区域则采用基于三角形平均曲率的Mean Shift聚类方法对其进行分割。本文的方法可以自动地对CAD网格模型进行分割,同时也允许用户通过调整关键参数来改进分割结果。 基于以上研究工作,本文实现了一个基于聚类的CAD网格模型分割系统,并给出了相应的实验结果与分析,验证了本文方法的有效性。


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