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基于点云数据的复杂型面数字化检测关键技术研究及其系统开发

张学昌  
【摘要】: 随着人们对产品外形美观性和个性化需求的日益提高,自由曲面及其组合复杂型面在汽车、家电、日用消费品等产品设计中得到了越来越多的利用。这一方面带来了产品设计方式的多样化,使工业设计、逆向工程与三维CAD技术的有机结合成为产品开发最为有效的设计形式。另一方面带来了产品制造的数字化和数控化,先进数控加工设备的使用,大大降低了复杂型面产品的制造难度,但如何评价其制造质量、检验其制造精度仍是一个未能完全解决的问题。基于点云数据的复杂型面数字化检测为解决这一问题提供了有效的途径,其检测过程包括:点云数据的预处理、点云数据与CAD模型的配准、点云数据与CAD模型的归属、点云数据与CAD模型的偏差计算及可视化表达,本文针对基于点云数据的复杂型面数字化检测关键技术及系统展开深入研究,主要成果如下: 研究了点云数据去噪过程中噪声点传播与特征信息保留这一矛盾的理论根源,提出以热传导理论为基础的点云数据去噪模型,从建模的角度论证了热传导模型与传统滤波去噪模型在数学本质上具有一致性,分析并构建了其中的导热惩罚函数,从而将点云数据的平滑去噪问题拟化为温度场中热量的传递,成功地解决了点云数据去噪过程中噪声点传播与特征信息保留之间的矛盾,使点云数据的准确性得到进一步的保证。 在点云数据与三维CAD模型的配准过程中,针对配准对象的初始对应位置无法定量确定,提出了基于扩展高斯球的模板匹配算法,通过配准对象在扩展高斯球空间与笛卡尔空间的相互转换,使其初始对应位置得到定量解决,从而实现了配准算法的自动化。为了提高配准算法中最临近点的计算效率,通过三维CAD模型的采样点云数据对测量点云与三维CAD模型进行桥接,从而将测量点与自由曲面的数值迭代计算转化为三维空间中最临近点的空间搜索,使算法的效率得到提升。 针对点云数据与三维CAD模型的空间归属不确定问题,分析了传统算法中影响点面归属效率的原因,提出了融合测量系统信息的点面归属模型,借助于计算机图形学的光线测试原理完成了点面归属模型中待测复杂型面的位置及方向分析,确定出测量视角处所有三维CAD模型的外部表面,通过点云数据与三维CAD模型外部表面的归属判断,完成了测量点与自由曲面间的归属处理,与传统的归属算法进行比较,测量点与三维CAD模型表面的冗余判断达到最低,从


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