物体表面采样数据近似最小包围盒快速求解

提出一种改进的模型表面点云的近似最小包围盒求解方法,该方法首先构建模型表面采样教据的动态空间索引结构,依据点云特征型面的曲率在保持型面特征的基础上对原始数据进行精简,采用均值漂移算法得到新的模式点集进行二次精简,计算精简后数据的凸包,利用O'Rourke提出的凸多面体的最小包围盒求解算法获得凸包的最小包围盒并确定局部坐标系,利用局部坐标系求解原始点云数据的近似最小包围盒,可在满足最小包围盒体积精度的同时提高算法的运行效率,能有效处理各种复杂型面的点云数据的最小包围盒快速求解问题.     

散乱点云局部型面参考数据的快速查询算

提出了一种散乱点云局部型面参考数据的快速查询算法.该算法改进R*-tree建立散乱点云的空间索引结构,获取采样点所在叶结点,依据该结点MBR构造空心球,深度优先遍历R*-tree获取空心球内数据点,通过动态扩展空心球内外半径实现散乱点云局部型面参考数据的快速获取.实验表明,该算法可适用于各种复杂型面散乱点云,提高了查询的准确性与查询效率.     

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。     

基于散乱点云数据的五轴数控加工刀轨生成算法

提出一种基于散乱点云数据的五轴数控加工刀轨生成算法,该算法根据点云数据的型面特征规划驱动刀轨,基于点云数据的动态索引获取瞬时加工区域,计算瞬时加工区域中数据点对应刀位点集,选取刀轴正向最高点作为当前刀位驱动点对应的无干涉刀位点,检测相邻刀位点间的极限加工误差并采用二分插值法控制刀轨精度,最终生成满足精度要求的五轴数控加工刀轨,实例证明该算法刀具适用范围广,可对各种复杂型面的产品点云数据生成高质量的五轴数控加工刀轨。     

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Visual C 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.     

R~*树结点的主元分界分裂方法

为降低R*树结点重叠度,提高其空间利用率,通过结点特征点集方差及各子特征点集方差之和建立主元分析和结点分裂之间的联系,基于主元分析算法对特征点集进行降维处理,计算特征点集的主元向量,过特征点集中心且正交于该向量建立分界面对特征点集进行划分,将各簇数据的中心作为结点分裂的初始分裂中心,实现R*树结点分裂。实验证明,该算法具有较高的结点分裂效率,使得R*树结点重叠度降低,分裂结果较合理,显著提高了R*树构造效率和k近邻查询效率。     

基于超体素聚类和局部特征的玉米植株点云雄穗分割

针对当前三维点云处理方法在玉米植株点云中识别雄穗相对困难的问题,提出一种基于超体素聚类和局部特征的玉米植株点云雄穗分割方法.首先通过边连接操作建立玉米植株点云无向图,利用法向量差异计算边权值,并采用谱聚类方法将植株点云分解为多个超体素子区域;随后结合主成分分析方法和点云直线特征提取植株顶部的子区域;最后利用玉米植株点云...     

基于球体模型的苹果接触点局部处理方式研究

为实现新鲜果蔬采后预冷CFD数值模拟研究,以单个富士苹果为研究对象,构建果品近真实3D模型,在雷诺数为10~30 000的范围内对比真实果形与等直径球体壁面切应力、壁面阻力系数、边界层分离角度以及尾流回流区长度之间的不同,验证在CFD模拟研究中是否可直接利用等直径球体替代苹果真实形状。为实现果品与果品(或箱体壁面)接触点局部位置的最佳CFD建模,充分考虑果品之间局部传热性对温度变化的影响,本文以彼此接触的两果模型为研究对象,从壁面阻力系数、两果中心线上的温度模拟结果准确性角度确定4种不同的局部处理方式(缩小法、膨胀法、消平法和桥梁法)在不同雷诺数范围内各自最佳的局部处理尺寸范围。研究结果表明,在研究中可直接利用等直径苹果替代苹果真实形状,在整个雷诺数范围内两者之间的各种边界层物理量最大相对偏差在15%左右,桥梁法在4种接触点局部处理方式中模拟准确性最高,通过对比实验验证,温度模拟值与实测值具有较好的一致性,其最大均方根误差为1.514℃,平均相对误差在20%左右。     

基于多特征降维的植物叶片识别方法

植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。针对低维特征不能全面描述叶片信息,识别准确率低的问题,提出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理,获得去除颜色、虫洞、叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征,对灰度图像提取Hu不变矩特征、灰度共生矩阵特征、局部二值模式特征和Gabor特征,对纹理图像提取分形维数,共得到2 183维特征参数。再采用主成分分析与线性评判分析相结合的方法对叶片多特征进行特征降维,将叶片高维特征数据降到低维空间。降维后的训练样本特征数据使用支持向量机分类器进行训练。试验结果表明:使用训练后的支持向量机分类器对Flavia数据库和ICL数据库的测试叶片样本进行分类识别,平均正确识别率分别为92.52%、89.97%,有效提高了植物叶片识别的正确率。