对逆向工程技术的点云数据处理的研究
对逆向工程技术的点云数据处理的研究
摘要：几何造型与处理是国际上当前的研究热点，逆向工程技术作为其中一门重要的建模方法，在实际生产生活中有多方面的应用。简单介绍了逆向工程技术中点云数据的概念，实际操作流程，指出了点云数据处理是逆向过程中不可缺少的一步；重点讲述了点云数据处理的数学模型，数据处理方法，最后通过深入浅出的例子总体表现逆向工程技术。
关键词：逆向工程catia matlab 点云数据消噪平滑滤波点云分层数据拼合精简
中图分类号：tp39 文献标识码：a 文章编号：1007-3973（2012）005-008-02
1 逆向工程技术点云数据概述
点云数据是逆向过程中通过三维测量机测出的保留有模型坐标
尺寸信息的数据。由于受一些外界条件还有测量工具等等，点云数据中含有部分的噪声点和大量的冗余的数据，不利于模型的重构，影响模型的质量，所以逆向过程中点云数据处理是不可缺少的，它是模型重构前所必须做的。
2 逆向工程技术的数据处理模型
2.1 噪声点的去除和失真点的查找
在三维扫描测量过程中，由于测量设备精度不一样、所测量的物体的性质差异、所处外界环境的约束，从而很容易而且不可避免地
点云数据处理
c++对txt文件的读取与写入/* 这是自己写程序时突然用到这方面的技术，在网上搜了一下，特存此以备后用~ */ #include
逆向工程及其关键技术
逆向工程及其关键技术 院（系）材料科学与工程 专业材料加工工程 学生 学号 2010年5月15日
逆向工程及其关键技术 摘要：随着现代制造业的迅速发展,反求技术在制造领域中的作用日趋重要。它作为一种新的产品设计思想和方法,已越来越广泛地应用于制造领域[1]。通过自动测量机对零件的扫描测量,得到点云,使用逆向造型设计方法,对其进行处理,得到实体模型后,通过工艺分析,生成加工程序代码,对零件进行数控模拟加工[2]。本文对逆向工程中的点云数据获得及输入、点数据的预处理、曲面重构及曲面分析方法进行了详细阐述。 关键字：逆向工程；曲面重构；点云；曲面分析 1 引言 在计算机技术飞速发展的今天,三维几何造型技术已被制造业广泛应用于产品及模具的设计、方案评审、自动化加工制造及管理维护等各个方面。热点模具网在当今市场经济瞬息万变的环境下,能否快速地生产出合乎市场要求的产品已经成为企业成败的关键。而往往我们都会遇到这样的难题,在没有二维工程图纸或三维CAD数据的情况下,工程技术人员没法得到准确的尺寸,制造模具就更无从谈起。另外一方面,随着测量技术的不断发展和对产品检测要求的提高,测量机也广泛地用于企业的质量检测部门。逆向工程成为满足这一需求的利器[3]。 2 逆向工程的系统及其关键技术 2.1 逆向工程的概念 逆向工程[4] (Reverse Engineering)也称反求工程,是指用一定的测量手段对实物或模型进行数据采集,根据测量数据进行计算机三维模型重建过程的总称。相对于传统的产品设计流程即所谓的正向工程而提出的。正向工程是泛指按常规的从概念设计到具体模型,再到成品的生产制造过程。而反求工程是从现有的模型(产品样件、实物模型等)经过一定的手段转化为概念和工程设计模型,如利用三维坐标测量机的测量数据对产品进行数学模型重构,或者直接将这些离散
逆向工程的现状及发展前景
逆向工程的现状及发展前景 逆向工程也称反求工程或反向工程，是根据已存在的产品或零件原型构造产品或零件的工程设计模型，并在此基础上对已有的产品进行剖析、理解和改进，是对已有设计的再设计。 逆向工程设计实施步骤如下: (1)设计前的准备工作。设计之前应确定设计的整体思路，对实物模型进行系统的分析，划分出模型的特征区，确定模型的基本构成形状的曲面类型，这些关系到相关软件的选择和软件模块的确定。 (2)零件原形的数字化。根据测量对象的特点确定扫描方法以及扫描设备，利用3D扫描测量设备来获取零件实物表面点的三维坐标值。 (3)提取零件的几何特征。按测量数据的几何属性对其进行分割，分割方法一般可分为两类，一类是基于边界分割法，一类是基于区域分割法。区域分割法将相似几何特征的点划为同一区域，具有明确的几何意义，是较为常用的分割方法。
(4)零件CAD模型的重建。将分割后的三维数据在CAD系统 中分别做表面模型的拟合，并通过表面片的拼接获取零件实物表面的 CAD模型。 (5)重建CAD模型的检验与修正。由于测量得到的数据点往往 存在一些数字误差，所以需要对曲面或曲线进行光顺处理，提高曲面 质量。另外还要检验重建的CAD模型是否满足精度或其他试验性能 指标的要求，对不满足要求的应进行适当的调整修改，直至达到零件 的标准 坐标测量机 接触式非接触式 机械手坐标测量机光学测量机声学测量机磁学测量机结构光法激光三角形法激光测距法干涉测量法图像分析法 1．1接触式测量系统 接触式三坐标测量机(Coordinate Measure Machine，CMM)可 谓接触式测量的代表。接触式三坐标测量机通常是基于受力变形的原 理，通过探头测取三维几何坐标数据。操作者事先设计规划好测量途 径与方式，三坐标测量机便会按照所指定的路径测取三维几何坐标数 据。一般来说，接触式三坐标测量机测量较稳定，易于定位，测量精
三维点云数据处理的技术研究
三维点云数据处理的技术研究 中国供求网 【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。 【关键词】大数据;云数据处理;应用 一、前言 随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。 二、大数据领域现状 数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。 同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业
分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。 在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相 关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术审批稿
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 摘要： 随着云计算云储存物联网等新技术的应用，人们通过社交网络电子商务平台及移动智能终端等途径搜集，处理各种数据呈爆炸型增长，在容量关系和复杂性等方面已超出了传统的处理能力和认知范围。 在解析物联网两层基本涵义的基础上, 提出了包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合、终端用户应用四部分的物联网系统架构;设计了由网络通信协议、网络控制平台、应用终端平台组成的面向物联网的网络协议体系, 并从硬件和软件两个层面讨论了实现物联网的关键技术;在分析当前物联网标准、技术、安全以及应用方面存在问题的基础上提出了未来物联网发展的六个重要理念。 大数据时代已经来临数据已经成为经济增长和，社会价值创造的源泉为人们提供无限机遇。然而我们也应该注意到快速发展的数据挖掘与利用技术使个人在网络空间从匿民变成透明。 关键词：云计算，物联网，大数据收集与处理 引言： 近年来，社交网络、电子商务、数字城市、在线视频等新一代大规模互联网应用发展迅猛。这些新兴的应用具有数据存储量大、业务增长速度快等特点。为了解决上述问题，2006 年Google、Amazon等公司提出了“云计算”的构想。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。到2018年互联网与经济社会各领域融合发展，进一步深
化，基于互联网的新业态成为新的经济增长动力，互联网支撑大众创业万众创新的作用进一步增强，网络经济与实体经济协同互动的发展格局基本形成。无处不在的物联网通信时代即将来临，世界上所有的物体，从轮胎到牙刷从房顶到纸巾都可以通过互联网进行信息交换。 物联网(Internet of Things , IoT)作为一种新兴网络技术和产业模式 , 在业界受到广泛关注.从国际电信联盟(ITU)在信息社会世界峰会上发布的《互联网报告2005 :物联网》中可以总结出物联网所体现的两层基本涵义:(1)目前的三大网络, 包括互联网(Internet)、电信网、广播电视网是物联网实现和发展的基础, 物联网是在三网基础上的延伸和扩展;(2)用户应用终端从人与人之间的信息交互与通信扩展到了人与物、物与物、物与人之间的沟通连接, 因此, 物联网技术能够使物体变得更加智能化.从目前的发展形势看, 最有可能率先获得智能连接功能的物体包括家居设备、电网设备、物流设备、医疗设备以及农业设备, 并基于此实现人类与自然环境的系统融合开创经济，新时代。专家指出，当前我国经济进入新常态，平稳度过新旧产业与核动能转化期需要强劲有力和恒久持续的支持力量。抢占经济制高点，促进大众创业，万众创新，提升公共服务水平必须走互联网融合创新之路。 一、云计算 1.云计算基础 云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化（Virtualization）、效用计算（Utility
浅谈逆向工程技术
浅谈逆向工程技术 逆向工程（又称反向工程），是一种技术过程，即对一项目标产品进行逆向分析及研究，从而演绎并得出该产品的处理流程、组织结构、功能性能规格等设计要素，以制作出功能相近，但又不完全一样的产品。逆向工程源于商业及军事领域中的硬件分析。其主要目的是，在不能轻易获得必要的生产信息下，直接从成品的分析，推导出产品的设计原理。 逆向工程可能会被误认为是对知识产权的严重侵害，但是在实际应用上，反而可能会保护知识产权所有者。例如在集成电路领域，如果怀疑某公司侵犯知识产权，可以用逆向工程技术来寻找证据。 需要逆向工程的原因如下： 1.接口设计。由于互操作性，逆向工程被用来找出系统之间的协作协议。 2.军事或商业机密。窃取敌人或竞争对手的最新研究或产品原型。 3.改善文档。当原有的文档有不充分处，又当系统被更新而原设计人员不在时，逆向工程被 4.用来获取所需数据，以补充说明或了解系统的最新状态。 5.软件升级或更新。出于功能、合规、安全等需求更改，逆向工程被用来了解现有或遗留软件系统，以评估更新或移植系统所需的工作。 6.制造没有许可／未授权的副本。 7.学术／学习目的。 8.去除复制保护和伪装的登录权限。 9文件丢失：采取逆向工程的情况往往是在某一个特殊设备的文件已经丢失了（或者根本就没有），同时又找不到工程的负责人。完整的系统时常需要基于陈旧的系统上进行再设计，这就意味着想要集成原有的功能进行项目的唯一方法便是采用逆向工程的方法分析已有的碎片进行再设计。 10.产品分析：用于调查产品的运作方式，部件构成，估计预算，识别潜在的侵权行为。 逆向工程能在拥有现有物理部件之上，利用激光扫描仪、结构光源转换仪或X射线断层成像之类3D扫描仪技术进行尺寸测量，再通过CAD、CAM、CAE或其他软件构筑3D 虚拟模型的方法。逆向工程经常被用于军事上，在二战和冷战中经常被用到。 1980年开始，欧美国家许多学校及工业界开始注意逆向工程领域。1990年初期，各国学术界团队大量投入逆向工程的研究并发表成果。逆向软件的演进约略可区分为三个阶段：2000年前，在逆向工程上，只能运用CATIA等CAD/CAM高阶曲面系统。市场后来发展出两套主流产品约在2003年前技术成熟，广为业界引用。到2007年后，发展出不同以往的逆向工程数学逻辑运算，速度快。1998年，NEWPOWER启动了逆向工程的一些项目，要求是把客户的现有源代码转变成设计，如果需要的话，进一步转化成产品需求规约。这恰恰与类似于V模型的标准开发过程模型相逆。这样一来，客户就可以容易地维护他们的产品（需求，设计，源代码等等），而不需要想以前那样，每次改动产品都需要直接修改源代码。截止2011年，逆向工程的应用已从单纯的技巧性手工操作，发展到采用先进的计算机及测量设备，进行设计、分析、制造等活动，如获取修模后的模具形状、分析实物模型、基于现有产品的创新设计、快速仿形制造等。 逆向工程被广泛地应用到新产品开发和产品改型设计、产品仿制、质量分析检测等领域，它的特点是： 1、缩短产品的设计、开发周期，加快产品的更新换代速度； 2、降低企业开发新产品的成本与风险； 3、加快产品的造型和系列化的设计； 4、适合单件、小批量的零件制造，特别是模具的制造，可分为直接制模与间接制模法。
逆向工程中数据处理方法
逆向工程中数据处理方法 机自13103 201315010316 在逆向工程过程中,形状测量是最基本和必要的一步。实际问题中,许多模型具有非常复杂的自由曲面,其设计表达或数学模型的建立是非常困难的,因此,形状测量的速度和精度在逆向工程的全过程中占有很大的比重。实物样件的测量数据通常不能直接用于其三维模型重建，必须将其输入CAD系统或专用逆向工程软件中经过一定的数据处理才能转化为造型所需的数据，称为造型数据【8】。 随着需求和科技的发展，出现了基于光学、声学、电磁学以及机械接触原理的各种测量方法。划分测量方法的依据也很多，逆向工程中的测量方法大体分为接触式、非接触式、逐层扫描数据测量【1-5】。 接触式测量方法是通过物理接触被测样件来获取数据的方法。接触式数据采集方法包括使用基于力的击发原理的触发式数据采集和连续式扫描数据采集、磁场法、超声波法. 接触式数据采集通常使用三坐标测量机。 非接触式数据测量利用光、声、磁等原理进行数据采集,其中光学方法细分有三角形法、测距法、干涉法、结构光法、图像分析法等。非接触式数据采集速度快精度高,排除了由测量摩擦力和接触压力造成的测量误差,避免了接触式测头与被测表面由于曲率干涉产生的伪劣点问题,获得的密集点云信息量大、精度高,测头产生的光斑也可以做得很小,以便探测到一般机械测头难以测量的部位,最大限度地反映
被测表面的真实形状。 逐层扫描数据测量前面介绍的两种方法虽然应用很广,但是存在无法测量物体内部轮廓的缺陷。为了解决这一问题，一个很好的方法就是采用断层数据测量法。目前断层采集法分为非破坏性测量和破坏性测量两种。 由于测量设备的缺陷、测量方法和零件表面质量的影响,通过测量所获得的数据不可避免地引入了误差,尤其是尖锐边和边界附近的测量数据,测量数据中的坏点可能使该点及其周围的曲面片偏离原曲面,所以要对原始点云数据进行预处理. 其主要的处理工作包括:去除噪声点、数据插补、数据平滑、数据精简、数据分割、多视点云的对齐等。 逆向工程中的数字化数据处理系统与常用的CAD/CAM系统相比,有2个显著的不同特点:首先在数据量上,输入的扫描点具有大量数据,并且密度很高,100万个扫描点的数据并非少见;其次是这些点的离散性【10】。因此,逆向工程测量得到的数据量通常被形象地称为点云。 由于测量设备的缺陷、测量方法和零件表面质量的影响,通过测量所获得的数据不可避免地引入了误差,尤其是尖锐边和边界附近的测量数据,测量数据中的坏点可能使该点及其周围的曲面片偏离原曲面,所以要对原始点云数据进行预处理. 其主要的处理工作包括:去除噪声点、数据插补、数据平滑、数据精简、数据分割、多视点云的对齐等。 去除噪声点【6】：无论何种数据采集方式,获得的数据中均存在一
云计算与大数据处理技术知识讲解
云计算与大数据处理技术 今天，随着IT规模越来越大，数据规模呈几何级数增长，已经超出了传统技术方法所能解决的范畴。为此，人们把目光转向了刚刚兴起的云计算，希望通过云计算来实施海量数据处理解决方案，实现以更小的成本来处理更大规模数据的目标，并成为目前云计算应用所面对的极大挑战。本课程基本思想如下：1，目前，“云计算”已经不是一个刚刚流行的时髦概念了，在一些传统IT 方法显得无能为力的场合，云计算正在开始大展拳脚，表现了强大的解决问题的能力，海量数据存储与处理正是属于这种场合。我们如何在云计算分布式环境下正确设计大数据量数据模型？如何在设计中解决资源、效率、安全性、可靠性等一系列极难平衡的问题？如何通过云计算帮助我们解决在传统IT技术中看似解决不了的敏感问题？这些都是我们在云计算架构设计中需要深入研究的键问题。 2，理解问题最好的方法是分析成功案例，本课程分别从多个角度分析在面对海量数据处理的困难时，不同的应用体系是如何解决问题并获得成功的。研究这些已有的体系不是目的，而是希望学员能够通过学习这些解决问题的方法和思路，通过归纳整理深入理解，再根据自己所面对的领域特征，形成解决具体实际问题的方案。这也是让云计算在海量数据处理领域真正发挥作用的有效途径。 3，云计算是一种服务，在云计算应用架构设计中，就必须考虑作为服务与普通的产品设计有哪些不同？需要考虑的产品的服务特征有哪些？如何搭建面向不同层次、合适的服务平台？在这个过程中，我们需要考虑哪些问题？有哪些成功的案例？有些什么解决方案？
4，云计算应用最重要的问题是安全问题。安全不是一个后期需要解决的独立问题，而是在前期就需要投入巨大精力来考虑的产品策略。可以说，安全性与可用性是云计算能否顺利实施与应用的关键点，也是云计算架构设计的关键因素。我们应该如何考虑安全问题？如何解决诸如数据安全、网络安全、主机安全、数据管理以及灾难恢复等一系列问题？如何制定合适的安全性与可用性策略？在 实践中有什么经验和教训？ 5，为了把传统数据中心改造为基于云计算的服务系统，虚拟化是一个重要手段。我们必须深入研究虚拟化技术是如何实现的。虚拟化技术有哪几个层面的问题？如何正确应用虚拟化技术来实现把基础设施向服务转型？各种虚拟化技 术有些什么优点？有哪些陷阱？如何规划技术解决方案？如何正确进行云计算 体系结构设计？ 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，希望推动国内云计算项目开发上升到一个新水平。 云计算与大数据处理技术 第一讲云计算的概念与现状 1）云计算的概念 2）云计算发展现状 3）云计算实现机制 4）云计算的发展环境
软件逆向工程技术研究
万方数据
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软件逆向工程技术研究 作者：严秀， 李龙澍， YAN Xiu， LI Long-shu 作者单位：安徽大学,计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039 刊名： 计算机技术与发展 英文刊名：COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT 年，卷(期)：2009,19(4) 参考文献(22条) 1.Su Yang;Li Fan;Hu Sheng-ming Aspect-oriented software reverse engineering[期刊论文]-Journal of Shanghai Universi ty(English Edition) 2006(05) 2.郭耀;袁望洪;陈向葵再工程--概念及框架 1999(05) 3.Bisbal J Legacy Information Systems:Issues and Directions[外文期刊] 1999(09) 4.Boehm BW Software engineering economics 1981 5.Bellay B;Gall H A comparison of four reverse engineering tools 1997 6.张志猛面向对象软件的逆向工程[期刊论文]-计算机研究与发展 2003(07) 7.Davis Karhi Hogshead,angust-Ⅱ:A tool for step-by-step data model reverse engineering 1995 8.Di Lucca G A;Di Penta M;Antoniol G An approach for reverse engineering of web-based applications 2001 9.袁望洪;陈向葵;谢涛逆向工程的研究与发展 1999(05) 10.周立萍;陈平逆向工程发展现状研究[期刊论文]-计算机工程与设计 2004(10) 11.Pinzger M Harald gall:Pattern-supported architecture recovery 2002 12.Chikofsky E J;Cross J H Reverse engineering and design recovery:A taxonomy[外文期刊] 1990(01) 13.Rekoffjr M G On reverse engineering 1985(02) 14.王玉英;陈平;方海燕软件逆向工程的研究与发展[期刊论文]-西安工程科技学院学报 2006(06) 15.Fjeldstad R K;HamlenW T Application program maintenance study:Report to our repondents 1983 16.Demeyers;Ducasses;Nierstasao Object-Oriented Software Reengineering 2004 17.Muller Hausi A;Smith Dennis B Reverse engineer:A roadmap 2000 18.李伟华;李由实时软件逆向工程技术研究[期刊论文]-西北工业大学学报 2004(03) 19.李青山面向对象软件的动态模型设计恢复与体系结构抽象 2003 20.郭颖;钱渊逆向工程的应用研究和发展[期刊论文]-信息与电子工程 2004(06) 21.Biggerstaff T J Design recovery for maintenance and reuse 1989(07) 22.宋海鸿;陈平逆向工程在软件开发中的作用和应用现状[期刊论文]-电子科技 2002(01) 本文读者也读过(10条) 1.郭辉基于面向对象技术的软件逆向工程的研究与应用[学位论文]2006 2.郑文荣.王树宗.刘刚软件逆向工程应用研究[会议论文]-2008 3.张龙杰.谢晓方.袁胜智.ZHANG Long-jie.XIE Xiao-fang.YUAN Sheng-zhi C反编译中逻辑分支语句的识别及复合研究[期刊论文]-计算机工程与应用2010,46(13) 4.孔祥松软件逆向工程的研究与实践[学位论文]2006 5.张晓锋软件逆向工程相关技术研究与实现[学位论文]2007
数据处理点云处理
非接触三维扫描测量数据的处理研究 1 点云数据的处理 1.1 噪声点的剔除和失真点的查找.在非接触三维扫描测量过程中,受测量方式、被测量物体材料性质、外界干扰等因素的影响,不可避免地会产生误差很大的点(噪声点)和失真点(跳点).因此在数据处理的第一步,就应利用相关专用软件所提供的去噪声点功能除去那些误差大的噪声点和找出可能存在的失真点[3].失真点的查找需要一定的技巧和经验,下面介绍3种方法供大家参考:①直观检查法.通过图形显示终端,用肉眼直接将与截面数据点集偏离较大的点或存在于屏幕上的孤点剔除.这种方法适合于数据的初步检查,可从数据点集中筛选出一些比较大的异常点.②曲线检查法.通过截面的首末数据点,用最小二乘法拟合得到一条样条曲线,曲线的阶次可根据曲面截面的形状决定,通常为3~4阶,然后分别计算中间数据点pi到样条曲线的距离‖e‖,如果‖e‖大于等于[ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除(见图1).③弦高差方法.连接检查点的前后2点,计算中间数据点pi到弦的距离‖e‖,如果‖e‖ [ε]([ε]为给定的允差),则认为pi是坏点,应予以剔除.这种方法适合于测量点均匀且较密集的场合,特别是在曲率变化较大的位置(见图2). 图1 曲线检查法剔除坏点 图2 弦高差方法 1.2 数据精简.非接触三维扫描测量的突出特点是点云十分密集,数据量极其庞大(在1m2的范围内有数十万个点).若将如此庞大的数据量直接用于曲面构建不仅需要巨大的计算机资源(普通微机可能无法胜任)和很长的计算时间,而且整个处理过程也将变得难以控制,更何况并非所有的测试数据对曲面的构建都有用.因此,有必要在保证一定精度的前提下,对测试数据进行精简.数据精简的原则是在扫描曲率较大的地方保持较多的数据点,在曲率变化较小的地方保持较少的数据点.不同类型的点云采用不同的精简方式.散乱点云可通过随机采样的方法来精简,而对于扫描线点云和多边形点云可采用等间距、倍率、等量及弦偏差等方法进行精减.此外均匀网格法与非均匀网格法也可用来精减点云数据.其中均匀网格法只需选取其中的某些点,无需改变点的位置,可以很好地保留原始数据,特别适合简单零件表面瑕点的快速剔除.由于均匀网格法没有考虑被测物体的表面形状特征,因此它不适合对形状复杂的重要工程部件测试数据的处理.与之相反,非均匀网格法可以根据被测工程部件外部形状特征的实际需要来确定网格的疏密,因此它可在保证后继曲面构建精度的前提下减少数据量,这在处理尺寸变化较大的自由形体方面显得十分有效. 1.3 数据的平滑处理.点云数据中的随机误差将影响到后续曲面的构建及生成三维实体模
逆向工程技术及其发展现状
摘要 与CAD/CAM系统在我国几十年的应用时间相比，逆向工程技术为企业所接受只有十几年甚至几年的时间。时间虽短，但是逆向工程技术广阔的应用前景和对企业竞争力的巨大推动作用，已经引起了很多企业的关注。 逆向工程实现了从实际物体到几何建模的直接转换。逆向工程技术涉与计算机图形学、计算机图像处理、微分几何、概率统计等学科。本文介绍了逆向工程的基本概念，重点分析的逆向工程技术过程，阐述了现代制造业中逆向工程的的发展前景以与逆向工程技术的重要应用领域。本文对于我们正确认识逆向工程技术有一定的意义。 【关键词】逆向工程CAD/CAM solidworks surfacer 反向工程、建模
目录 1 逆向工程简介 (1) 1.1逆向工程介绍............................. 错误!未定义书签。 1.2 逆向工程的应用 (3) 2 逆向工程应用实例 (6) 3 逆向工程的其他应用领域 (7) 参考文献 (8)
1 逆向工程介绍 1. 逆向工程的概念 逆向工程（Reverse Engineering，RE）是对产品设计过程的一种描述。在工程技术人员的一般概念中，产品设计过程是一个从无到有的过程：设计人员首先构思产品的外形、性能和大致的技术参数等，然后利用CAD技术建立产品的三维数字化模型，最终将这个模型转入制造流程，完成产品的整个设计制造周期。这样的产品设计过程我们可以称之为“正向设计”。逆向工程则是一个“从有到无”的过程。简单地说，逆向工程就是根据已经存在的产品模型，反向推出产品的设计数据（包括设计图纸或数字模型）的过程。 随着计算机技术在制造领域的广泛应用，特别是数字化测量技术的迅猛发展，基于测量数据的产品造型技术成为逆向工程技术关注的主要对象。通过数字化测量设备（如坐标测量机、激光测量设备等）获取的物体表面的空间数据，需要经过逆向工程技术的处理才能获得产品的数字模型，进而输送到CAM系统完成产品的制造。因此，逆向工程技术可以认为是“将产品样件转化为CAD模型的相关数字化技术和几何模型重建技术”的总称。 逆向工程软件部分品牌包括Surfacer(Imageware)、ICEM、CopyCAD、Rapid Form等。逆向软件的演进约略可区分为三个阶段。十一年前在逆向工程上，只能运用CATIA等CAD/CAM高阶曲面系统。市场后来发展出两套主流产品约在七、八年前技术成熟，广为业界引用。到最近四年来，发展
逆向工程中的数据采集技术.
Ξ收稿日期:2008-05-09 基金项目:重庆市科委攻关项目(CSTC,2005AC3033 .作者简介:崔秀梅(1981—,女(满族,辽宁人,硕士,主要从事逆向工程、 CAD\CAE\CAM 技术研究. 逆向工程中的数据采集技术 Ξ 崔秀梅,冯文杰 (重庆工学院重庆汽车学院,重庆400050 摘要:阐述了数据采集技术及测量机在逆向工程中的作用,对汽车逆向工程中应用测量机的类型、特点和关键技术进行了分析和研究.以汽车行业广泛应用的测量机及测量方法为例,探讨逆向工程中的数据采集技术,实现汽车的低成本、短周期、高质量逆向设计.关键词:逆向工程;数据采集;测量机;汽车中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1671-0924(200808-0014-03 StudyonDataAcquisitionTechnologyUsedinReverseEngineering CUIXiu 2mei,FENGWen 2jie (ChongqingAutomobileCollege,ChongqingInstituteofTechnology,Chongqing400050 ,China Abstract:Thepaperexpatiatesuponthesignificantuseofdataacquisitiontechnologyandm easuringma 2
chineinreverseengineering,analyzesandresearchestypesandcharacteristicsofmeasurin gmachinesused inautomationreverseengineering.Takingthemeasuringmachineandmeasuringmethodswidel yusedin automobileindustryasexamples,thispaperdiscussesthetechnologyofdataacquisitionusedina utore 2 verseengineeringsoastorealizecost 2efficient,short 2cycledandhighqualityreversedesign. Keywords:reverseengineering;dataacquisition;measuringmachine;automation 随着计算机和CAD 技术的迅速发展,以测量技术为基础、曲面重构技术为支撑的逆向工程在汽车工业的产品开发中得到了广泛的应用.逆向工程又称反求工程,主要包含2项内容:一是实物模型的数据采集;二是数字模型的建立[1].数据采集是逆向工程的首要环节,是反求建模的理论依据.采集数据的精度和速度直接影响产品的质量和开发效率等.准确、快速、完备地获得产品的三维几何数据,是逆向工程的一项关键技术.数据采集技术随着逆向工程的广泛应用不断发展,从最初的接触式测量,发展到光学、磁学等非接触式测量,直到新近开发的组合测量等[2].如今用于数据采集的测量机种类繁多、测量精度、测量速度各不相同.因此,对于不同类型的实体及数据采集的不同阶段选用测量机都应做到有的放矢,合理利用资源,以利用最低成本实现最优目标点采集. 1测量机 测量机按测量方式主要分为接触测量、非接 第22卷第8期Vol.22No.8重庆工学院学报(自然科学 JournalofChongqingInstituteofTechnology (NaturalScience 2008年8月Aug.2008
逆向工程技术现状及发展前景
逆向工程技术现状及发展前景 概念 逆向工程也称反求工程或反向工程，是根据已存在的产品或零件原型构造产品或零件的工程设计模型，并在此基础上对已有的产品进行剖析、理解和改进，是对已有设计的二次设计。 分类 从广义讲，逆向工程可分以下三类： 1）实物逆向：它是在已有产品实物的条件下，通过测绘和分折，从而再创造；其中包括功能逆向、性能逆向、方案、结构、材质等多方面的逆向。实物逆向的对象可以是整机、零部件或组件。 2）软件逆向：产品样本、技术文件、设计书、使用说明书、图纸、有关规范和标准、管理规范和质量保证手册等均称为技术软件。软件逆向有三类：既有实物，又有全套技术软件；只有实物而无技术软件；没有实物，仅有全套或部分技术软件。 3）影像逆向：设计者既无产品实物，也无技术软件，仅有产品的图片、广告介绍或参观后的印象等，设计者要通过这些影像资料去构思、设计产品，该种逆向称为影像逆向。 工艺过程 逆向工程系统主要由三部分组成: 产品实物几何外形的数字化、CAD 模型重建、产品或模具制造。逆向工程中的关键技术是据采集、数据处理和模型的重建。 (1) 数据采集：数据采集是逆向工程的第一步,其方法的得当直接影响到是否能准确、快速、完整地获取实物的二维、三维几何数据, 影响到重构的CAD 实体模型的质量, 并最终影响产品的质量。 (2) 数据处理：对于获取的一系列点数据在进行CAD 模型重建前, 必须进行格式转换、噪声滤除、平滑、对齐、归并、测头半径补偿和插值补点等处理。 (3) 模型重建：将处理过的测量数据导入CAD系统, 依据前面创建的曲线、曲面构建出原型的CAD 模型。 逆向工程技术过程图解：
点云滤波方法
点云滤波方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
激光雷达点云数据滤波算法综述 滤波对象及目的：通过机载激光雷达快速获取高精度三维地理数据，对它所获取的点云数据的滤波过程就是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。 滤波方法：对数学形态学的滤波算法、基于坡度的滤波法、基于ＴＩＮ的LIDAR点云过滤算法、基于伪扫描线的滤波算法、基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法。 （一）LIDAR数据形态学滤波算法： （1）离散点云腐蚀处理。遍历LIDAR点云数据，以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，比较窗口内各点的高程，取窗口内最小高程值为腐蚀后的高程（2）离散点膨胀处理。再次遍历LIDAR点云数据，对经过腐蚀后的数据用同样大小的结构窗口做膨胀。即以任意一点为中心开ｗ×ｗ大小的窗口，此时，用腐 蚀后的高程值代替原始高程值，比较窗口内各点的高程，取窗口内最大高程值 为膨胀后的高程 （3）地面点提取。设Z p是p点的原始高程，ｔ为阈值，在每点膨胀操作结束时，对该点是否是地面点作出判断。如果ｐ点膨胀后的高程值和其原始高程值Z p 之差的绝对值小于或等于阈值ｔ，则认为ｐ点为地面点，否则为非地面点 该算法有两种滤波方式：一种是按离散点进行滤波，一种是按格网滤波。（1）按离散点滤波：是对每个激光点进行腐蚀和膨胀操作各一次，结构窗口内数据的选取按距离来量度。 （2）按格网滤波：指将每个格网看成一个“像素”，按照数字图像处理中取邻域的方法来开取结构窗口。腐蚀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最小高程值；膨胀时，格网的“像素值”即为ｗ×ｗ邻域所包含格网的最大高程值。 优缺点：总体上，数学形态学算法存在的主要问题是坡度阈值的人工选取和细节地形的方块效应。如果阈值设定太大，可能保留一些低矮的地物目标，设定太小，则可能削平地形特征。现在各种阈值的选取一般根据研究者的经验设定，或者根据地形特征设定的，没有考虑全局的特征因素，不具有普适性。解决这些问题的方法是根据地形的起伏大小和高程变化自适应的进行滤波窗口调整。但此方法在大范围地区及地形变化强烈山区的有效性还有待进一步 研究。 实际应用：从应用上，Lindenberger将数字形态学方法引人到机载激光雷达数据滤波中，首先采用水平结构单元对机载激光测高数据进行开运算，过滤剖面式激光扫描数据，然后利用自回归过程改善了开运算结果。 （二）基于坡度变化的滤波算法 滤波基本思想：基于坡度变化的滤波算法是根据地形坡度变化确定最优滤波函数，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。
逆向工程实验2-数据处理或曲面重构
实验二数据处理或曲面重构 专业：班级：日期： 小组成员： 一、实验目的： 1、主要介绍测量数据处理或曲面重构的基本原理； 2、学习掌握数据处理或曲面重构的方法。学习Geomagic Studio逆向设计软件的操作方法； 3、完成对模型的多边形阶段处理。 二、实验要求： 对多边形数据进行一系列的技术处理，为快速成型提供理想的数据模型。 三、实验方法： 将实验一合并后的数据导入Geomagic Studio软件，进行多边形阶段或形状阶段的数据处理，得到理想的完整的曲面模型。 四、所需的设备、仪器、工具或材料 1、逆向设计软件Geomagic Studio 10.0； 2、电脑。 五、步骤及要求（根据模型的具体情况选择步骤）： 一、数据的导入。 将实验一的模型导入Geomagic Studio软件中，从而对模型进行数据处理或曲面重构。如图1：
图1-1 数据导入图 二、数据处理或曲面重构。 1、进入多边形阶段，对模型进行处理。首先，进行“隐藏点云数据”的操作。 在左边【模型管理器】右键点击【隐藏】，如图2-1-1所示。 2-1-1隐藏点云数据 创建流形，删除模型上的一些非主流三角形。点击【多边形】中的【创建流形】， 选择【打开】。然后进行【空填充】，通过观察，发现除了模型自身孔（即底部的 大孔）以外，还有4个空分别位于耳朵两侧和两手臂下侧，如图2-1-2所示。所 以需要分别对这4个孔进行填充。对于这四个孔，均可采用【生成桥】的方式进
行填充。填充后数据如图2-1-3所示。 图2-1-2 数据缺失形成的孔
图2-1-3 填充孔后的数据图 2、修复相交区域 点击【多边形】，选择【修复相交区域】，弹出的对话框内会显示相交的三角形数量，点击【确定】。完成此项操作。此时，若重复操作，会弹出“没有相交三角 形”的对话框，如图2-1所示。故可确定在以后的操作中不会遇到麻烦的问题。 图2-1 修复相交区域 3、简化多边形 点击【多边形】，选择【简化】，“减少模式”中选择【三角形计数】，【减少到百