收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于激光扫描点云的数据处理技术研究

孟娜  
【摘要】:随着计算机技术和机械制造技术的日益发展,逆向工程已广泛应用于产品再创新和设计中。作为产品零部件外形几何逆向工程的一个研究热点,基于激光扫描点云的数据处理技术作为逆向工程几何建模的重要技术,它以激光扫描点云作为逆向数据预处理和建模的基本元素,目前该技术在国内外得到蓬勃发展。该项技术以获取的点云数据为处理对象,不用构建三角网格,在处理超大规模点云中,对点云数据进行预处理、特征提取和模型重构方面,显示出其独特的优势,现在正成为逆向工程研究的一个热点。本文针对该领域中的若干关键性问题,结合山东省自然科学基金项目“基于多尺度特征的复杂曲面重构技术研究”(项目编号:Y2006F12)进行了深入地研究。 (1)为了满足逆向工程后续产品开发和重构的精度要求,本文完成了激光扫描点云数据的噪声数学描述与分类,制定了把各种噪声降到最低甚至有效去除的数据预处理流程。 根据激光扫描点云数据的特点,给出了噪声点的产生机理及其数学描述,根据建立的数学模型,把噪声点进行分类:由系统测量误差α(x_i,y_i,z_i),和系统随机误差β(x_i,y_i,z_i)引起的噪声点,以及由随机性分量g~S(x_i,y_i,z_i)引起的噪声点。分别根据其特点制定切实可行的去噪方案有针对性的去除。为此,制定了一套数据预处理去除噪声的流程,包括明显噪声点去除,噪声点滤波平滑处理,点云数据的光顺处理等。工作结果表明,在求得的切片点云(从模型的三维离散点云数据到获取的二维截面轮廓的点云数据)基础之上,所采取的去除噪声预处理流程能够把由系统测量误差、系统随机误差以及随机性分量所引起的噪声点减小甚至部分消除,满足逆向工程后续产品开发和重构的精度要求。 (2)研究了激光扫描点云数据的有关预处理算法,提出了优化修正量光顺算法。 本文在激光扫描点云数据密集、数据量大、不便于存贮的背景下,在保证精简后数据精度的前提下,提出一种用偏差参数和角度允差值来进行点云数据压缩的算法,该算法用于处理的激光扫描点云数据是经过大噪声点去除、滤波和优化修正量光顺处理之后的海量点云数据。该压缩算法简单直观,能够根据公差值d_T和角度最大允差值的大小来压缩数据,这一点能最大限度地满足机械产品外形和精度要求。能够最大限度地保留原有点云数据的外形,提高压缩后数据点的精度,对海量点云数据的压缩具有实际应用价值。 针对所采集的激光扫描点云密集和数据量大的特点,重点研究了截面线点云数据的光顺处理,这方面比较著名的文献包括,Eck M.,Jaspert R.和G.H.Liu,Y.S.Wang and Y.F.Zhang所提出的光顺算法,可是,G.H.Liu和Y.S.Wang等人所提出的光顺算法,其修正量是递进的,利用寻优函数的约束来确定修正量,从而使坏点得到光顺,其修正量的阈值没有限制;修正方向的指向是按照能量函数方程符号的变化作出决定,其编程实现相对复杂。由此,本文提出了一种优化修正量光顺算法,在分块进行粗、精光顺处理采样数据过程中,分别由曲率及其一阶差分符号的变化来辨识坏点。坏点的修正方向直接按照能量函数方程确定出由型值点指向三角形形心的正或负的G向;修正量由赋初值开始,然后按照能量函数方程,递进搜索,满足能量代数式最小值后搜索停止。本文所提出的优化修正量光顺算法,主要用于光顺激光扫描散乱点云数据,该算法能够满足曲线曲面重构的光顺性要求,可以有效保留曲线的原有几何外形。最后通过在二维散乱点云上的实例仿真,验证了所提算法的适用性和有效性。 (3)提出了用离散曲率算法进行截面线特征提取。 特征提取是逆向工程的重要步骤,其中截面线特征点的弱化是需要解决的关键问题。本文重点研究了二维截面线特征点的提取。检索到有关特征点直接提取的文献有,自适应k-曲率(AKC)函数算法,在断点提取中,AKC函数是用于提取拐角和光滑连接之间的特征点;映射高度函数(PHF)算法,PHF函数用于从圆弧中区分出直线段的特征点提取;由Liu和Ma提出的相对转角绘图(RSTM)算法,用于辨识轮廓线的特征点提取问题。AKC函数算法和PHF算法只能提取某种特征点,其广泛应用受到一定限制。 在研究了特征点直接提取上述文献相关算法的基础上,提出用离散曲率法提取特征点。所提出算法的主要内容包括:用包含了高斯核函数曲线的曲率表达式建立相关数学模型,选用了合适的离散尺度因子。根据离散曲率曲线的局部极值点,确定出截面线特征点集,并进行特征点的融合。所提出的算法用于准确地获取激光扫描点云的原始设计意图,能最大限度地与原有形状特征元保持一致。顺利地完成逆向建模过程的关键一步。在实例应用中,把RSTM算法和所提出的离散曲率算法在实例应用上做了输出比较,结果是,本文提出的离散曲率算法特征点提取问题,能够提取弱化的特征点,不容易出现特征点的漏检问题,是一种适用和有效的算法。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 王胜利;郝国建;蒋毅;孙磊;杨红军;;复杂城区车载激光扫描点云分层路段定位与数据纠正实验研究[J];测绘工程;2021年02期
2 杨雷;刘如飞;卢秀山;马新江;;一种车载激光扫描点云中路面坑槽自动提取方法[J];测绘工程;2020年01期
3 程效军;李伟英;张小虎;;基于自适应八叉树的点云数据压缩方法研究[J];河南科学;2010年10期
4 王方建;习晓环;王成;万怡平;;地面激光扫描数据在建筑物重建中的研究进展[J];遥感信息;2014年06期
5 胡敏捷;谢洪;;海量点云数据管理方法的研究[J];船舶设计通讯;2013年02期
6 殷福忠;曲鑫;曲林;李德江;;基于MFC单文档和OpenGL的激光扫描数据可视化与编辑的研究[J];测绘与空间地理信息;2009年06期
7 李慧姝;;利用点云生产数字高程模型的质量管控内容与方法[J];测绘与空间地理信息;2020年09期
8 张瑞菊;郑少开;尹建英;;建筑物立面点云语义分割方法研究[J];城市勘测;2017年05期
9 徐姗姗;;图匹配算法激光扫描点云树干分割[J];中国图象图形学报;2021年05期
10 许广宏;董岱;;摄影测量与激光扫描融合技术研究[J];上海汽车;2021年02期
11 高自强;王忠仁;;3维激光扫描树干提取与建模研究[J];测绘与空间地理信息;2012年07期
12 李绕波;袁希平;甘淑;毕瑞;胡琳;;基于特征点和关键点提取的点云数据压缩方法[J];激光与红外;2021年09期
13 赵宁宁;吴伟;王勇;;基于三维激光扫描技术的地铁隧道结构变形监测应用研究[J];中国矿业;2020年06期
14 朱建新;沈东羽;吴钪;;基于激光点云的智能挖掘机目标识别[J];计算机工程;2017年01期
15 沈超慧;黄石生;胡事民;;城市建筑点云的自适应分割方法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2012年02期
16 刘亮;戴曙光;;基于机器人与激光传感器的点云快速拼接[J];信息技术;2015年10期
17 蔡来良;宋德云;魏峰远;薛渊;舒前进;;矿区地表彩色点云的自动分类[J];测绘通报;2020年05期
18 冯上朝;刘莎;;基于激光扫描的飞机点云预处理技术[J];计算机与数字工程;2018年07期
19 刘冰洋;韩丽娜;李缘廷;;摄影测量辅助地面激光点云的三维重建[J];郑州师范教育;2015年02期
20 殷红霞;杨建红;;多源异构点云融合技术在古建筑信息留存中的应用[J];测绘通报;2020年09期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 江倩殷;刘忠途;李熙莹;;一种有效的点云精简算法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
2 张舒;谢艾伶;白志辉;王响雷;;三维激光扫描点云粗差剔除方法研究[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年
3 解辉;张爱武;孟宪刚;;机载激光点云快速绘制方法[A];第二十五届全国空间探测学术研讨会摘要集[C];2012年
4 吴永华;胡以华;顾有林;王恩宏;;激光点云分类算法的探讨与展望[A];第九届全国光电技术学术交流会论文集(上册)[C];2010年
5 杨雪春;;反求工程建模中点云切片技术研究[A];全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2009年
6 李凯;张爱武;;基于激光点云的粮仓储粮数量测量方法[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年
7 曾卓;曹家印;;基于POS数据的无人机载LiDAR点云质量检查方法研究[A];中国水利学会2018学术年会论文集第三分册[C];2018年
8 张鑫;张艳;;基于ResUNet网络的Gm-APD激光雷达空间目标点云配准[A];第三届中国空天安全会议论文集[C];2021年
9 陈义飞;于春磊;郑世良;梁爽;陆彦辉;赵亚丽;江昆;;基于FPGA软硬件协同优化的自动驾驶汽车实时点云目标检测[A];2021中国汽车工程学会年会论文集(1)[C];2021年
10 姚万业;庞泽伟;刘彤宇;王祝;;基于改进点云配准方法的RGB-D相机V-SLAM[A];第40届中国控制会议论文集(15)[C];2021年
11 赵峰;刘刚;;基于BIM和激光扫描点云技术的智能安装系统的研究及开发[A];第八届BIM技术国际交流会——工程项目全生命期协同应用创新发展论文集[C];2021年
12 戚咏劼;王丹;龚光红;李妮;白金鹏;李婷珽;王晨光;;结合图像和点云处理的植物场景构建方法[A];第三十三届中国仿真大会论文集[C];2021年
13 王亚梅;任高升;周益;;融合UAV影像和TLS点云的精细化城市三维实景建模研究[A];江苏省测绘地理信息学会2020年学术年会论文集[C];2020年
14 朱荷欢;武文;孙玉婷;;三维建模不同技术方法的特点研究及应用思考[A];南京市国土资源信息中心30周年学术交流会论文集[C];2020年
15 刘俊生;缪小元;;基于点云法向量稳健估计的建筑物立面分割方法[A];江苏省测绘地理信息学会2020年学术年会论文集[C];2020年
16 王研;张晓林;罗山东;;无人机结合点云在带状地形图测绘中的应用[A];石油天然气勘察技术中心站第二十八次技术交流研讨会论文集[C];2020年
17 姚辉文;;基于无人机航测点云的等高线制作方法[A];石油天然气勘察技术中心站第二十八次技术交流研讨会论文集[C];2020年
18 朱倩;王文光;张玉玺;;基于几何特征的复杂点云目标分析[A];第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2021年
19 王彦平;刘宇通;李洋;强百祥;邱叶林;林赟;申文杰;;基于CSM的毫米波雷达点云匹配定位方法[A];第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集[C];2021年
20 冯家兴;宋冬梅;王斌;单新建;谢霄峰;;基于张量分解的机载LiDAR点云断裂线提取[A];2020年中国地球科学联合学术年会论文集(九)—专题二十五:大地震发生的物理机制与预测方法和技术、专题二十六:地球物理场卫星观测技术与应用、专题二十七:空间大地测量与地壳动力学[C];2020年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 孟娜;基于激光扫描点云的数据处理技术研究[D];山东大学;2009年
2 喻亮;基于车载激光扫描数据的地物分类和快速建模技术研究[D];武汉大学;2011年
3 孙晓东;人体点云数据处理中若干问题的研究[D];北京工业大学;2012年
4 王果;不同平台激光点云数据面状信息自动提取研究[D];中国矿业大学(北京);2014年
5 李游;基于车载激光扫描数据的城市街道信息提取技术研究[D];武汉大学;2017年
6 詹旭;点云数据预处理之关键算法研究[D];西南科技大学;2021年
7 金龙存;3D点云复杂曲面重构关键算法研究[D];上海大学;2012年
8 赵煦;基于地面激光扫描点云数据的三维重建方法研究[D];武汉大学;2010年
9 胡晓斌;车载移动测量地物分类方法与重建技术研究[D];武汉大学;2016年
10 蔡湛;迁移学习点云滤波及建筑物特征线提取研究[D];武汉大学;2018年
11 李亮;基于点云匹配的智能车定位方法研究[D];上海交通大学;2018年
12 师翊;基于点云的苹果树冠层光照分布与生长过程数字化关键技术研究[D];西北农林科技大学;2019年
13 徐敏峰;基于质点分布优化的点云法向一致性和重新网格化研究[D];山东大学;2019年
14 程旭;复杂零件三维重建与点云配准技术研究[D];华中科技大学;2019年
15 杨佳琪;点云局部特征描述与匹配研究[D];华中科技大学;2019年
16 吴东庆;基于离散微分几何理论的3D点云配准与评价方法研究[D];广东工业大学;2019年
17 霍朗宁;基于单站地基激光雷达数据的油松失叶率定量估算研究[D];北京林业大学;2019年
18 汤慧;基于优化特征约束的文物碎片虚拟匹配方法研究[D];西北大学;2019年
19 谭骏祥;车载LiDAR点云数据质量改善方法研究[D];武汉大学;2018年
20 崔昊;基于结构光点云的轨道扣件服役状态检测关键技术研究[D];武汉大学;2019年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 张秀利;面向复杂型面工件的点云处理技术研究[D];大连海事大学;2017年
2 朱立;港口煤炭全自动无人化装卸系统点云数据处理算法研究[D];燕山大学;2015年
3 肖佩珮;基于多模型拟合的室内点云分割[D];武汉大学;2017年
4 刘致远;移动背包点云中建构筑物的特征提取与应用研究[D];昆明理工大学;2021年
5 冯丽;基于元学习的3D点云语义分割方法研究[D];电子科技大学;2021年
6 林钦壮;基于注意力机制与图卷积的点云识别研究[D];广东工业大学;2020年
7 王艺楠;基于特征降维与模糊聚类的自适应点云压缩研究[D];东华大学;2017年
8 李恒星;激光雷达点云特征分析与数据分割[D];西安电子科技大学;2014年
9 刘春阳;远心三维测量系统及点云拼接融合技术研究[D];深圳大学;2015年
10 张育锋;三维数据点云的去噪及其检测[D];南京信息工程大学;2014年
11 周光耀;激光点云与影像融合关键技术研究[D];山东科技大学;2019年
12 朱新宇;基于地面激光点云的三维建模关键技术研究[D];中国石油大学(华东);2015年
13 刘鹏;空地协同的多源点云建筑三维无缝重建关键技术研究[D];江西理工大学;2021年
14 冯永哲;基于点云数据建模的多维信息处理方法的研究[D];电子科技大学;2021年
15 程万里;面向装修场景的自动点云获取与点云应用研究[D];哈尔滨工业大学;2020年
16 高原;基于多尺度多层次特征的半监督点云分类算法[D];大连理工大学;2020年
17 赵成伟;地面激光点云分割技术的研究[D];集美大学;2016年
18 唐鹤;道路改扩建三维激光测绘技术应用研究[D];兰州交通大学;2016年
19 王绍臣;基于点云重建技术的工件曲面轮廓度测量方法研究[D];山东大学;2020年
20 律帅;基于最小生成树的三维点云数据压缩算法研究[D];东南大学;2016年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 杨静;私企的天空有点云[N];山西经济日报;2001年
2 记者 张莹莹;指点云岭 激扬文字[N];云南政协报;2012年
3 商报记者 张绪旺;盘点云计算:概念众多 能力存疑[N];北京商报;2011年
4 曹裕华 高化猛 江鸿宾;激光点云 亦真亦幻[N];解放军报;2013年
5 记者 王力中 通讯员 沈惠芳;世界顶尖点云扫描设备技术入驻德清[N];湖州日报;2015年
6 郭晓冰 李倩;国网通航开展大规模激光扫描作业[N];国家电网报;2013年
7 VAR记者 张林才 郭宏远 彭敏;点云成金[N];电脑商报;2011年
8 新华;激光扫描鉴别药品真伪[N];科技日报;2007年
9 陶帅 武建华;3D激光扫描:塑造未来战场新态势[N];解放军报;2019年
10 刘金生 范树元;3D激光扫描成型技术首次在三通建模上成功应用[N];石油管道报;2013年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978