海量数据三角网格生成算法

2008年12月北京航空航天大学学报December2008第34卷第12期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01.34No.12

海量数据三角网格生成算法

李旭高峰

(北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京100191)

摘要:对海量数据散乱密集难以自动得到邻近点间正确拓扑连接关系的问题,给出了一种用于海量数据的基于增量网格扩展的三角剖分方法.该方法以k阶最近邻域算法快速搜寻边界点的最近邻域,以增量算法的边界环为基础向外生成三角形,实现点云数据点之间合理均三角剖分网格建立.对最佳点的选择提出了3种需遵循的新准则,并根据最佳点的位置不同,详细给出了3种网格拓扑操作来构建新三角网格,可以准确的进行三角剖分.车身曲面测量点云的应用实例表明,该算法可以高效,稳定地直接构建出车身曲面三角网格.关键词:逆向工程;海量数据;三角剖分

中图分类号:TP391.72

文献标识码:A文章编号:1001-5965(2008)12—1473-04

Triangularmeshgenerationalgorithmofpointclouds

LiXuGaoFeng

(SchoolofTmnsportationScienceandEngineering,BeijingUnivemityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100191,China)

Abstract:Theestablishmentoftopologicalmeshprobleminpointcloudspreprocessingwasresearched.Tosolvetheproblemobtainingthecorrecttopologicalrelationsofthescatteredpointclouds,asortoftriangula-tionbasedonincrementalgrowthwasresearchedforpointclouds.Searchedthenearestneighborsofboundary

pointsbyusingthealgorithmofk-nearestneighborsquickly,itconstructstrianglesbased

on

theboundaryring

ofincrementalalgorithm,andrealizestheconstructionoftopologicalmesh.Threenewcriteriawerepresentedfortheselectionoftheoptimalpoints,andthreeoperationsofmeshtopologybasedonthedifferentpositionoftheoptimalpointswasgivenouttoconstructnewtriangularmesh,whichthetriangulationcouldbeproceededprecisely.Theoverlapping,poreaswellaslongandnarrowtriangleswereeliminated.Theapplicationforthepoint

cloudsofautobodyindicatesthattriangulationmeshofbodysurfacecanbeconstructedeffectivelyandsteadily.

Keywords:reverseengineering;pointclouds;triangulation

逆向工程技术的主要任务是将原始物理模型转化为工程设计概念或产品数字化模型,可以通过测量设备,获取实物外形坐标点,继而重建出实物的三维几何模型.近几年来,逆向工程得到了迅速发展,已广泛的应用于模具、汽车¨。、航空航天等制造领域.特别在表面由很多复杂的自由曲面组成的车身设计中,已经成为主要技术手段.当前通过扫描测量方法获得的车身测量点云数据是密集散乱数据,数据量极大,而且测点数据之间没有相应的、显式的几何拓扑关系,所以必须按照一定的规则将这些数据组织起来,建立数据的拓扑关系,使得每个数据点将归属到拓扑结构中的一个曲面.

对点云数据三角剖分方法的要求,主要体现在下面几个方面:

1)鲁棒性:鲁棒性是采用方法的最重要的性质.算法应该知道缺失的样点,错误的样点,及其边界点等.

收藕日期:2008-01-25

基金项目:山东省自然科学基金资助项目(2003ZX06);山东理工大学校基金资助项目(2005KJMl2)作者简介:李旭(1970一),女,山东淄博人,博士生,wzl995@163.COrn.

万方数据

1474北京航空航天大学学报2008年

2)自动性:最好不需要提供额外的参数,只要求输入点集.

3)内存大小的要求:因为输入数据点集可能是非常大的,计算平台或重建算法必须为如此大的数据点集做准备.因为内存大小对当前机器仍有限制,算法必须有能力通过并行处理过程或其它方式处理非常大的数据.

4)速度:三角剖分方法通常是一个脱离主机单独工作的程序,因此速度是剖分方法次重要的需求之一.

散乱点云数据点的三维重建可以按照很多标准分类,其中最重要的分类方法是按照初始网格剖分方式不同来进行分类的:①雕刻算法,从初始三角剖分中选择输出的三角网格,基于Delaunay三角剖分或者它的二重Voronoi图表,例如Bois-sonnat雕刻算法旧。.这些方法的主要缺点是它们对噪音和异点的敏感度,以及它们的计算复杂度;

②体积测定法,用进一步处理过的点云来生成一个体积测定表示法,HuguesHoppe算法¨。便是其中典型之一;但在某些情况下容易引起细节的丢失;③增量算法,是从初始三角形网格(点,边或三角形)开始增量构建三角形网格,比较典型的如文献[4]的算法;优点是低复杂度和内存需求,可以很容易处理大量数据集,但输人数据集需要进行前处理;④变形算法,原始面沿着输入点变形,原始三角剖分应该已经捕获拓扑结构,如文献[5].这些方法不需要用户定义参数,但它们依赖合适的原始网格,需要由用户提供,或者在重建之前以某种方式从输入数据集中提取出来.

本文采用的是基于增量算法旧。的三角剖分方法,该方法可以针对海量散乱点云,并且允许数据点集的分布具有一定的不均匀性,非常适用于车身曲面测量的海量数据点的三角网格构建.

1算法的描述

1.1基本概念

根据三角形网格从无到有,从网格前沿向未划分区域扩展的思想,先给出增量算法几个相关的基本概念:

1)自由点:尚未进行三角剖分的数据点为自由点,自由点标记为0,如图1所示,P。与周围的白点即为自由点.

2)内部点:已剖分区域的数据点为内部点,点的标记为一1,如图2所示,剖分区域内的P便为内部点.

3)最佳点:同时位于当前边界边两端点的公共邻域内,且是公共邻近点与当前边界边两端点所形成的角度中最大者(即所谓的边张角),而且其余弦值要小于预设定的值,如图l所示,P.即为边界边2的最佳点.

4)边界边:三角划分过程中,位于已划分区域和未划分区域之间的三角形边为边界边.5)边界环:三角划分过程中,由边界边按逆时针或者顺时针方向首尾相连排列构成的循环边界边.起始边界边与结束边界边共结点,即边界环是一条闭环,把逆时针的旋转方向规定为边界环的方向,如图2所示.

o6o

o_尸l

O%

图2边界边与边界环

1.2数据结构

1)点表:三角剖分过程中不需要对数据点进行插入和删除操作,且主要的操作是迅速检索任一数据点所在的立方栅格和任一立方栅格所包含的数据点,所以根据散乱数据空间划分方法,采用单向链表的形式来存储散乱数据点集.存储结构中主要包括:数据点的标记,点的序号以及点的三维坐标值.

2)三角形表:因为要用到三角形的各个顶点以及法向量来判断两个相邻三角形之间的夹角大小.所以三角形链表的存储结构主要包括:创建三角形的三角形序号,指向三角形3个有序顶点的点指针,以及创建的三角形的法向量.其中:所创建的法向量与邻近三角形的法向量夹角不能大于900.

3)边界边表:暂存三角划分过程中的所有边界边.表中边界边依序构成边界环,即一个边界环对应一个边界表,在三角划分的过程中,边界边表总是在动态变化的.当三角划分过程结束时,边界

万方数据

第12期李旭等:海量数据三角网格生成算法1475边表为空.

4)边界环表:三角划分过程中可能生成多个

边界环,放入边界环表,顺序处理.当三角划分过

程结束时,边界环表为空.

2算法的实现

本文提出的三角剖分算法的核心思想便是边

界边的扩展.首先,把创建出初始的三角形存入三

角形表中,并把三角形的3条边依序存入边界边

表中,,然后通过查找每条边界边两端点的最佳邻

近点,来依次向三角形表中添加新创建的三角形,

从而使三角网格向外扩展,整个过程就是边界边

逐渐向外推进的过程,主要包括:预处理,初始三

角形的创建以及三角形的生长3大部分.

2.1预处理

将散乱数据点看成一个大的数据包围盒,计

算包含所有散乱数据点的最小长方体空间,计算

子立方体空间的边长,然后根据一定的准则划分

成若干个小的立方体,并将数据点归人到子立方

体空间中,以便在这些小立方体里通过x邻域的

快速搜索算法来搜索各散乱点的邻近点.

2.2初始三角形的创建

选择彳坐标值最大的一个点作为初始三角形

的第1个顶点,然后选择距离第1个顶点最近的

一个邻近点作为第2个点,把这个点作为三角形

的一个边,搜寻距离两个顶点邻近点的公共邻近

点,并将该点作为初始三角形的第3个顶点,如图

3所示.同时,三角形的法矢与边界环的旋向都遵

循右手定则.

++‘

q+气{:t:t二‘

}+-+:“.+。~:-

++’-+

t。-+

+-‘+4-'.++}

上++。‘+

≮..‘+。}+++.-

图3初始三角形的创建

2.3三角形的生长

散乱数据的三角剖分过程便是当前边界边两端点的最佳邻近点与该边界边两端点相连形成新三角形的过程,如图4和图5所示.其中,最佳邻近点的选择尤为重要,直接决定了生成的三角网格的质量.

最佳点的选择需要遵循一定的准则:。

1)最佳点必须是边界边的两端点的公共邻

域内的公共邻近点.

2)最佳点必须是非饱和点,这样可以保证新生成的三角形不与已有三角面片发生重叠的现象,又能使边界边不断向外快速扩展.是否为非饱和点可从点的边界环是否封闭判断得出.若为封闭边界环则为饱和点,否则为非饱和点.

图4三角形的生长

图5三角剖分最终结果

3)最佳点的边张角是所有的公共邻近点中所形成的最大边张角.最大边张角是通过邻近点边张角的余弦值的绝对值来判定的,假设公共邻近点的边张角为’,,那么便通过COS’,的大小来选取最佳点.理论上来说,所形成的COS7的绝对值越大越好,但是如果该余弦值太大的话,容易使形成的三角形比较狭长,影响了三角网格的生成质量,所以经过反复的测试,余弦值绝对值的最大值设定为0.9,可以有效地避免狭长三角形的产生.依据最佳点的位置,可以通过3种拓扑操作来构建三角形.

1)最佳点为自由点.该操作是把一个新点加入到三角形网格中,会在边界上产生两条新边界边,如图6所示,其中P为最佳点,E为当前边界边.

2)最佳点为邻近边上的端点.这种情况又可以分成两种:①最佳点为后一相邻边的端点如图7a;②最佳点是前一相邻边的端点,如图7b.该拓扑操作创建的三角形只添加一条新边而已.3)最佳点为边界边上的点,但并不是邻近边上的端点.这种情况将会发生边界环的分裂,边界环一分为二,将新形成的两个边界环放进边界环表中,并删除以前的边界环,如图8所示.

万方数据

北京航空航天大学学报2008正//气、尸

图6最佳点为自由点

a最佳点为后一邻近边端点

b最佳点为前一邻近边端点

图7最佳点为相邻边端点

图8最佳点为非相邻边的端点

2.4实验结果

本文算法已通过VisualC++6.0编程实现,并且在UG平台上进行了二次开发,以便用于散乱数据三角剖分的结果显示.如图9和图10所示,对某轿车顶盖以及部分A立柱点云进行了测试.

图9顶盖三角化

图10部分A立柱三角化

实验结果表明:用本算法剖分的散乱数据点所形成的三角剖分网格没有出现大量重叠和空洞现象,并且没有产生尖锐的三角形.

3结论

本算法能高效地处理三角剖分数据较大的散乱数据点,不需要对散乱数据点集所对应的曲面进行分片,可以直接生成三角网格,且可以针对有很大曲率变化的点云数据,能够满足逆向工程中曲面重构的要求,为以后的曲面光顺等打下坚实的基础.

参考文献(References)

【1]李旭,高峰.杨宪武,等.车身曲面逆向设计投影法参数化方法的应用[J].汽车设计,2007,5:23—24

“Xu,GaoFeng,YangXianwu,eta1.Applicationofmessypointscloudsparameterizationbasedonreversedesigningofanautomobilebodycurvesurface[J].AutomobileTechnology。

2007。5:23—24(inChinese)

[2]AlgorriME,SehmittF.Surfacereconstructionfromunstruc-tured3Ddata[J].ComputerGraphicsForum,1996,15(1):47

—60

[3]Boi8∞nnatJD.Geometricstructuresforthree—dimensionalshapereconstructionCJJ.ACMTransactiononGraphics,1984,3(4):266—286

[4]HoppeH,DeRoseT,DuehampT,eta1.Surfacereconstructionfromunorganizedpointclouds[J].ComputerGraphics。1992。

26(2):71—78

[5]HuangJ,MenqCH.Combinatorialmanifoldmeshreconstruc?

tionand

optimization

from

unorganizedpointswitharbitraryto?pology[J].ComputerAidedDesign,2002,34(2):149—165[6]王青,王融清。鲍虎军。等.散乱数据点的增量快速曲面重建算法[J].软件学报,2000,11(9):1221—1227

WangQing,,WangRongqing,,BaoHujun。eta1.Afastprogres。

sivesurfacereconstructionalgorithmforunorganizedpoints[J].JournalofSoftware,2000,11(9):1221—1227(inChinese)

(责任编辑:张嵘)

万方数据

海量数据三角网格生成算法

作者:李旭, 高峰, Li Xu, Gao Feng

作者单位:北京航空航天大学,交通科学与工程学院,北京,100191

刊名:

北京航空航天大学学报

英文刊名:JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND ASTRONAUTICS

年,卷(期):2008,34(12)

被引用次数:0次

参考文献(6条)

1.李旭.高峰.杨宪武车身曲面逆向设计投影法参数化方法的应用[期刊论文]-汽车设计 2007

2.Algorri M E.Schmitt F Surface reconstruction from unstructured 3D data 1996(01)

3.Boissonnat J D Geometric structures for three-dimensional shape reconstruction 1984(04)

4.Hoppe H.DeRose T.Duchamp T Surface reconstruction from unorganized point clouds 1992(02)

5.Huang J.Menq C H Combinatorial manifold mesh reconstruction and optimization from unorganized points with arbitrary topology 2002(02)

6.王青.王融清.鲍虎军散乱数据点的增量快速曲面重建算法[期刊论文]-软件学报 2000(09)

相似文献(10条)

1.学位论文冯西友基于海量数据的卷曲模型组合曲面建模与光顺2008

随着现代数字化测量技术的发展,逆向工程在几何造型、图像处理、数字化制造等领域得到越来越广泛的应用。基于海量数据的曲面的重构与光顺是逆向工程中的关键技术,也是其中的重点和难点。本文以一类卷曲自由曲面模型为研究对象,以B样条曲面技术为基础,对卷曲类模型海量数据的参数化、曲面建模、光滑拼接及光顺进行了系统的研究。

(1)针对测量获得的海量数据点,给出了一种曲面点集投影轴线的自动识别方法,采用映射方式和Coons曲面形式实现了点集的区域分割与快速参数化,建立了每个点集分割区域的B样条曲面模型,该方法不需要人机交互,提高了建模效率与自动化程度。

(2)以建立的卷曲曲面模型为研究对象,对于两张双三次B样条曲面的拼接,提出了一种基于拼接影响区域的B样条曲面控制点优化调整的G1光滑拼接策略。在两张B样条曲面G1光滑拼接算法的基础上,给出了一种四张共角点双三次B样条曲面光滑拼接的算法。

(3)针对前面得到的光滑拼接的曲面,利用离散能量法的原理,给出一种通过调整控制点点列,降低网格能量从而实现曲面光顺的方法。该算法能很好地保持原曲面的形状,且计算速度快,易于编程实现。最后,采用Imageware软件中的反射光线法对光顺后的曲面品质进行评价。

(4)通过三个实例验证了本文所提方法的有效性。第一个实例为两块卷曲类模型的建模与拼接,第二个实例为四张共角点曲面的拼接。这两个实例的结果表明本文所提出的曲面重构方法建模速度快,拼接精度高。第三个实例是对建模拼接以后的曲面进行光顺,分析结果表明,文中给出的光顺算法能够快速有效地实现曲面的光顺。

2.会议论文张丽艳.庄海军.聂军洪基于海量数据测量的逆向工程与快速原型集成技术研究2001

提出了一个集海量数据处理、模型重建、重建模型的后处理以及与快速原型制造技术直接集成的一体化解决方案.该方案首先提供精度可控的基于多种准则的海量数据压缩方法,然后根据压缩后的数据点集提供一个自动的三角网络模型生成方法.通过对重建三角网络模型的简化、优化、修补等功能并将产生的三角网络模型直接输出为STL文件,实现重建模型的快速原型制造.本文方案形成的软件已应用于柴油机进气道等样件的测量建模及快速原型制造,取得了良好效果.

3.学位论文钱任锎逆向工程CAD系统相关技术的研究与开发2005

本文主要研究了如下两个问题:一、研究了海量点云数据读入存储技术,提出了一种新的读入海量点云数据的算法,针对海量的点云数据,根据实际系统所运行的硬件条件,采用了分步读入,即时简化的策略,给出一个易于操作实现,数据量可控制的算法.这样可以使得海量点云数据的读取不依赖于计算机的性能,在内存不太大的计算机上也能处理海量点云数据.二、研究了三角网格数据的特征线提取以及锐化处理.由于从三角网格直接生成曲面的质量不高,因此本文提出了一个新的想法,先分析三角网格数据,提取出三角网格的特征线,以特征线来作为后续操作的依据,在提取特征线的过程中,本文又提出了对网格模型的锐化处理的算法,该算法有效的去除了网格模型的倒角等质量不高,影响后续操作等信息,而使得网格得其他部分更好得识别.

4.学位论文喻运辉散乱数据点集的三角剖分及四面体剖分2004

在产品设计制造领域中,逆向工程曲面重构是实现快速原型制造的核心技术之一,应用已经越来越广泛,散乱数据点的三角网格剖分是逆向工程曲面重构的前提和基础.曲面重构的方法主要分为三维扫描表面重建和表面轮廓数据重建.由激光三维扫描所得到的数据被称之为海量数据,其数据量一般十分庞大,已有的处理稀疏数据的三角剖分算法在这里不适合.该文采取误差控制的思想,通过设定误差范围来控制曲面的逼近精度,并设计了一些快速实现的方法:如八叉树空间分割、相交性测试的快速实现以及封闭点的删除等等,提高了三角剖分算法的效率,同时为了提高算法的适应性,该文提出了"分区域剖分"和"多次剖分"的思想,并采取一些人机交互的网格优化操作.曲面重构的另一种常用方法是利用物体表面的轮廓数据进行表面重建.多分支问题是研究中的难点.在"一对多"问题上,该文采取按照多轮廓线周长的比率将多分支转化成若干个单分支进行处理;在"多对多"问题上,该文按照上下层的配对原则,将"多对多"转化为"一对一"进行处理.四面体网格是有限元分析中的常用单元.该文四面体剖分算法中对于内部点的生成采取按一定的密度先加入一定数量的点然后在加入的点集中寻找最优点的方法,以单元形状参数控制四面体单元的质量,并进行相交测试避免四面体交叉的产生.

5.期刊论文平雪良.徐荣礼.孔俊.刘胜兰.Ping Xue-liang.Xu Rong-li.Kong Jun.Liu Sheng-lan基于空间划分的

海量数据K邻近新算法-华南理工大学学报(自然科学版)2007,35(5)

逆向工程中,对测量数据的处理首先要建立数据点之间的拓朴结构,这通常通过计算点的K邻近来实现.文中在分析现有算法的基础上,提出了一种新的基于空间划分的海量数据K邻近算法.该算法综合考虑了点云密度、点云数量以及K值对小立方体栅格边长的影响,通过确定合适的小立方体栅格边长以及排除不包含点云数据的小立方体栅格来确定邻近点最佳搜索范围,从而提高了搜索速度,保证了搜索结果的正确性.最后通过逆向软件的二次开发编程验证了算法.

6.学位论文汤劲海量数据处理系统框架关键技术研究2006

在逆向工程中,随着测量设备的发展,包含被测物体更多细节的海量数据的获取成为可能,并且成为高精细测量建模的发展方向。然而测量得到的三角网格数据是海量的,经常达到百万甚至上千万个三角面片,大量占用计算机的内存及硬盘资源。例如,一架飞机的测量数据占用硬盘空间100G以上。这样大规模的数据一般的三维CAD软件无法对之进行高效处理,这成为逆向工程的一个瓶颈。针对以上问题,本文研究了海量数据处理系统的关键技术,针对由百万级数量的三角形构成的三角网格数据,设计了一个系统框架,通过数据分块解决计算机不能把海量数据全部读入内存进行处理的问题,通过数据压缩解决海量数据占用大量硬盘空间的问题。主要工作如下:

1、针对光学测量设备得到的测量数据具有数据量巨大的特点,本文提出了先采用数据区域划分,再对各划分后的数据按区域压缩的海量数据处理系统框架设计思路,建立了总体框架,设计了系统结构、数据流。并在此基础上进行了系统框架的功能设计。

2、研究并且实现了EdgeBreaker压缩算法,并在原有EdgeBreaker算法基础上,提出了对任意三角网格压缩的算法。

3、研究系统框架中所涉及到的各种基础算法,有区域划分算法、区域查找算法和多区域拓扑结构拼接算法。通过对大数据量模型进行压缩试验和PCA主分量分析法的实际应用,验证设计思路的可行性与系统框架建立的正确性。

4、基于OpenGL的显示列表技术,实现了海量三维数据快速显示。

海量数据处理系统框架关键技术研究对逆向工程具有重要意义,为课题组下一步工作奠定了基础。

7.学位论文黄小平逆向工程中数据云处理关键技术研究2002

该文主要研究了逆向工程中与数据云处理相关的若干关键技术,包括:多视数据拼合、数据分割、特征参数估计以及测量点与曲面的轮廓误差评定等问题.其中很多问题在本质上类似的,为此该文提出用相应的距离函数来描述其中的共性问题.提出改进的ICP算法,用于对从多个不同视点测量得到的数据云进行拼合.原ICP算法用于拼合问题时,未考虑海量数据的拓扑关系,在拼合效率以及精度上都难以满足实际机械零件设计的要求.新算法基于三角网格

,并能够有效解决原ICP算法存在的微观局部优化问题,相比原算法,在计算复杂度和拼合精度上都有着显著改进,成为实用的处理海量数据拼合的方法.

8.学位论文平雪良灰色系统理论及其在逆向工程数据测量与处理中的应用2005

基于测量数据的逆向工程模型重构技术,其测量数据是原始曲线、曲面中的部分信息,基于测量数据直接构造模型还存在一些不确定因素,因此需通过插值、拟合来挖掘原始曲线曲面的特征,通过离散的点来构建连续的曲线和曲面,从而获得满足工程要求且与被测量物体一致的CAD模型。在系统数学模型建立的过程中,所获得的数据若含有某些不确定的因素,称原系统的建模为灰色的逆过程,所建模型称灰色模型(Grey Model,简称GM)。GM表达的是系统内部的连续行为,是微分方程模型。灰色建模与逆向工程两者有其十分相似的内在关系,本文通过学科交叉,深入研究两种不同学科理论

,在继承灰色系统理论这一我国原创性理论思想的基础上,补充和丰富了新的内涵并将其渗透到逆向工程中的数据测量与数据处理技术的应用之中,使机械工程中甚少应用的这一灰色系统理论得到了进一步的拓展,主要成果如下:

1. 分析研究了灰色系统理论中序列生成的特点,提出了三维数据序列的概念,将灰理论的一维数据序列拓展到三维数据序列,拓宽了灰理论在工程中的应用范围;提出了有偏生成算法中生成系数分解选取方法和数据序列点局部凹凸特性决定生成系数的方法,解决了原有方法生成内点与实际系统不一致的现象;针对级比和光滑比用于生成端点有较大误差的情况,提出了趋势均值生成算法,大大提高了端点生成的精度。

2. 从实际工程应用出发,深入研究了灰色系统建模理论,提出了基于测量点数据序列的SGM(1,1)模型,解决了逆向工程中数据测量和数据处理的灰色建模问题;针对灰色建模的最少数据问题,提出了3+1建模思想,证明只需三个测量点数据就可建立灰色模型。

3. 总结研究了自由曲面三坐标测量方法,提出了灰预测控制的CMM自动跟踪测量方法和基于光学测量数据的CMM自动测量方法,为三坐标测量机快速、精确地获得测量数据提供了新的手段,解决了高精度与快速测量的矛盾。

4. 深入研究了海量散乱数据的有序简化技术,在提出建立海量数据点邻接关系K-邻近新的算法基础上,提出了局部切平面切片法和虚拟二次扫描线法,实现了海量数据的有序重组,通过基于灰理论的数据简化和异常点处理新方法,生成可用于直接重构曲线曲面的扫描线类型数据,为以点—线—面方式重构CAD模型打下了良好的基础。

本文的研究结果采用了大量应用实例进行了验证。

9.期刊论文张丽艳.周儒荣.周来水.Zhang Liyan.Zhou Rurong.Zhou Laishui面向快速原型制造的海量数据模型

重建-南京航空航天大学学报(英文版)2001,18(2)

根据已有实物的测量数据进行模型重建,在机械产品逆向建模、计算机视觉、基于二维轮廓数据的生物外形重建等领域中具有重要应用价值.随着坐标测量设备的发展,获取包含被测物体更多细节的海量数据已非常方便,但大量的测量点却给模型重建带来了困难.本文首先提出了精度可控的海量数据自动简化算法.为了提高算法的效率,文中提出了一个数据集空间划分策略.根据简化后的数据集,应用步进立方体方法重建模型的三角网格曲面表示.由于种种原因,重建的三角网格模型常常含有不希望有的孔洞.为此,本文给出了一个算法产生形状优化的三角片以修补网格模型中的孔洞.经过孔洞修补,完全封闭的三角网格模型可以直接输出为快速原型制造中广泛应用的STL文件.应用实例说明了本文的方法的可行性.

10.学位论文苏旭逆向工程中基于散乱数据点的曲面重构方法研究2000

逆向工程忆成为当今CAD/CAM领域内研究的热点之一.曲面重构是逆向工程的关键部 分,它在机械产品测量造型、计算机视觉、根据切片数据的医学图象重建等领域有重要应用.该文对基于散乱数据点的曲面重构技术进行了研究,主要工作如下:1、研究了抽取等值 面的步进立方体(MC)算法,解决了算法中出现的二义性问题;2、提出了一种基于散乱数据 点的曲面重构算法.该算法以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息(包括边界信息)的散乱数据点集为处理对象,自动生成物体表面的三角化网格模型;3、给出了曲面重构算法的数 据结构、具体实现步骤,并在ACIS平台上采用VC++6.0加以实现;4、提出了一种对大量密集数据点集进行空间划分的算法,提高了海量数据的处理效率.

本文链接:https://www.360docs.net/doc/805787137.html,/Periodical_bjhkhtdxxb200812025.aspx

授权使用:大连水产学院(dlscxy),授权号:3ab110eb-bb52-4bd5-8321-9e15009e267c

下载时间:2010年10月20日

相关文档
最新文档