散乱点云数据K-邻域快速搜索算法的研究

K-近邻搜索是海量数据曲面重构中构建合理拓扑关系的关键步骤,其效率直接影响到曲面重构的效率。本文主要研究了一种面向逆向工程的k邻域的快速搜索算法,并通过VisualC＋＋6．0编程实现,最后结合UG二次开发对车身数据点进行了检验。结果表明该算法稳定可靠,效率较高。     

一种汽车车身曲面数据点云的分块方法

在测量数据点云重构车身曲面过程中,由于车身曲面复杂多变,难以直接拟合,需要对点云数据进行区域分割,分片处理。文中结合车身曲面造型特点,将一种点云分割的算法-基于平面度的直接分割方法应用于车身曲面重建中,可实现不同性质的曲面片分块。最后给出了不同的分割实例,证明了该方法的有效性。     

用ImageWare实现缺损点云的曲面重构

针对有缺损的点云数据,提出了在逆行工程软件ImageWare平台下进行曲面重构的途径;介绍了运用逆向工程技术进行CAD模型设计的操作流程;用平行面截取点云数据,拟合出曲线线条;通过对曲线条的桥接,利用完整的曲线条重构出曲面。     

摇臂式喷头内流道曲面的逆向重构研究

用线切割机床将雨鸟30IBH摇臂式喷头内流道切割成a,b两部分,使三维光学扫描仪的投影光束能够到达其表面进行多视扫描,获取不同视角下流道a,b的点云数据。去除多视点云中的噪点后,用三点法拼接多视点云,得到流道a,b的点云数据;再将流道a,b的点云数据拼接成喷头内流道的点云数据;采用弦偏差采样法将点云数据精简后,用基于边的方法把点云分割成喷管和小喷嘴两部分,选择非均匀有理B样条(NURBS)模型分别按照点-线-面的顺序进行曲面重构。曲面重构的精度分析结果表明,最大几何误差为0.292 9mm,平均几何误差为0.076 2mm,满足预期的精度要求,实现了摇臂式喷头的内流道曲面重构。     

基于3D打印的仿生深松铲尖设计

3D打印技术是如今最具前沿性和发展性的一项新型制造技术,仿生学是一门模拟生物优异性能并应用到人类科技生产的设计科学,逆向工程是目前新兴的一种建模方式,可对复杂曲面进行优化设计。本文通过3D扫描对生物獾前肢爪的指甲进行扫描,获取到点云数据,然后通过CATIA V5对点云数据进行处理,通过曲线重建、曲线光顺、曲面重构等一系列操作逆向重构出光滑连续的曲面,通过修整处理设计出深松铲的铲尖,最终与铲柄装配出一柄完整的深松铲。本文将3D打印、仿生学设计和逆向工程建模结合,从一个创新的角度来设计优化深松铲的性能。     

自由曲面重构中的Hilbert扫描-小波变换去噪处理

介绍了小波分析理论在曲面去噪中的应用,在所设计的原始曲面上随机设置噪声,对含噪声的原始曲面型值点数据进行Hilbert扫描和小波分解,提取低频分量,再应用Unigraphics软件中的NURBS完成曲面重构,并对曲面重构的精度和效率进行了分析、验证。     

轴流式水轮机叶片曲面重构技术

详细讨论了散乱点云数据采集、点云数据的预处理、点云三角化、采用NURBS为基础的曲面重构方法以及曲面光顺与精度检测等方面内容,为具有自由曲面特征的叶片类部件提供了曲面重构流程.针对基于散乱数据的轴流式水轮机叶片外形曲面重构问题,在阐述模型重构过程基本理论的基础上,根据曲面特征进行区域分块,提出了基于流线和轴面截线构造矩形域曲面片的方法,获得了符合设计要求的叶片实体模型.研究结果表明：该方法重构的数字化模型具有良好的光顺性和精确性,为后续作业奠定了基础,为逆向工程技术应用于流体机械行业提供了客观依据.     

基于逆向工程的饲料搅拌机刀片三维造型设计

针对TMR饲料搅拌机梅花刀刀刃曲线复杂,不易找出曲线方程进行正向设计的问题,利用逆向工程技术得到梅花刀的三维模型。利用非接触式激光扫描仪对梅花刀片表面进行三维扫描,并获取三维点云数据,研究曝光率对扫描结果的影响;利用Geomagic Studio软件对点云数据进行优化处理;利用Geomagic Design软件对刀片曲面进行重构;利用Geomagic Control将重建后的三维几何模型与原始点云数据进行误差对比分析,完成逆向工程技术在梅花刀片结构设计中的应用初步研究。     

基于工业机器人的复杂曲面路径规划及组合抛光工艺研究

复杂曲面工件抛光加工中的路径规划及工艺的选择直接影响表面加工质量.针对目前机器人传输速率慢、容量受限以及对复杂曲面加工路径规划能力较差等问题,建立了一套机器人离线编程和远程控制系统,使用pose类型数据为载体传输位置坐标、欧拉角、速度等加工信息,传输速度相较一般信息传输模式提高了85.5％;同时,实现了对复杂曲面CAD...     

基于免疫遗传和蚁群融合算法的散乱点云曲面拟合

对复杂型面物体的曲面拟合方法进行了研究,通过点云数据参数化、基于免疫遗传算法(IGA)的自适应节点计算、反求曲线控制顶点、点云数据分割以及曲面拼接5个步骤来进行曲面拟合。提出了一种基于免疫遗传和蚁群的融合算法,将其应用于曲面拟合中,利用免疫遗传算法的全局搜索能力,来提高蚁群的收敛速度。该算法通过免疫遗传算法的选择、交叉、变异操作、疫苗接种和疫苗选择,并将免疫遗传算法引入到蚁群系统的迭代中,有效地解决了蚁群系统易陷入局部最优和易退化的缺点。采用fender、fandisk、bunny、cow 4个实例,对其3D散乱点云分别采用融合算法、遗传算法(GA)和免疫遗传算法进行曲面拟合,实验表明该融合算法具有很好的收敛速度和全局最优解的搜索能力,通过该算法所拟合的曲面拟合精度较高,相比GA和IGA算法,其拟合精度分别提高18%和11%以上,可以满足复杂型面物体的曲面拟合要求。