本科逆向工程ppt电子教案课件数据处理

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1、主要内容逆向工程概论坐标测量设备测量数据处理测量数据曲线、曲面造型原理Surfacer软件应用GeomagicStudio软件应用概述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。这是因为在测量过程中存在以下一些对后续建模不利的问题。为了消除测量数据中的各种“瑕疵”，必须对测量数据进行适当处理，以满足模型重建等后续应用的需要。数据处理是逆向工程中的重要环节，将直接影响到后续模型重建的可行性፼模型重建的质量。数据瑕疵产生的原因样件尺寸超过设备的测量范围或样件结构上的遮挡等原因，对实物样件

2、进行测量时，通常不能在同一坐标系下将产品几何数据一次测出。通常需要在不同视角对样件进行多次测量，然后通过坐标变换将多个视角测得的数据合并为完整的模型数据。环境和人为因素，几乎所有测量方式、测量系统在测量过程中将不可避免地存在误差，使测量数据失真，尤其是尖锐边和产品边界附近的测量数据。现代化的非接触式测量设备采集的数据点具有密度高、数据量大、无序的特点，通常称之为“点云”(PointCloud)。“点云”除了包含用以表现模型形状特性所必需的信息外，还包含了较多冗余的数据，可以将数据进行简化以提高模型重建算法的效率。由于遮挡、干涉和测量设备的限制，通常会导致一部分数据的缺失，使测量数据出现孔

3、洞和缺口，增加模型重构的难度。一些特定的应用对测量数据的格式有一定的要求，如计算机动画制作、实验数据的可视化分析、快速原型制造需求多面体模型。而各种测量设备和测量方法得到的数据格式差别很大，不一定满足正好应用的要求。具有复杂结构的样件往往包含多个表面特征，数据采集后得到的通常是模型的整体外形数据，需要把外形数据中具有相似几何特性的区域加以分割、组合，以方便后续的各曲面分别重建，满足模型基于特征重建的需要。测量数据处理主要内容测量数据的类型多视拼合数据简化数据平滑数据修补三角化数据分块3.2测量数据类型按照测量数据数量通常可以分为一般数据点和“点云”数据。早期的触发式CMM自动化程度低、数

4、据采集效率较低，其得到的数据通常密度小、数量少，可以称为一般数据点。而除此之外的测量方法，如接触式连续扫描技术、各类非接触式测量技术，很短时间内进行高精度、高密度数据采样，测量数据量可以达到几十万、几百万甚至上千万，在逆向工程中通常将此类数据称为“点云”（PointCloud）。工程应用中，测量数据通常都是这种密集、海量的“点云”数据。“点云”数据:三维空间中的数据点的集合，为了能有效处理各种形式根据“点云”，可以根据点的分布特征(如排列方式、密度等)将“点云”分为：散乱“点云”（Scattered）扫描线“点云”（ScanLine）栅格“点云”（Grid）多边形“点云”（Section

5、Polyline）多面体网格“点云”（PolygonalMesh）散乱“点云”（Scattered）测量点没有明显的几何分布特性或结构性，呈散乱无序状态。随机扫描下的CMM，光学测量系统多张数据拼合后的模型。散乱“点云”模型扫描线“点云”（ScanLine）由一组扫描线组成，扫描线上所有点位于扫描平面内。CMM、激光三角测量系统沿直线扫描的测量数据和线结构光扫描测量数据。栅格“点云”（Grid）所有点与参数域中一个均匀网格的顶点对应。将CMM、激光扫描系统、投影光栅测量系统及立体视差法获得的数据经过网格化插值后得到的“点云”即为栅格“点云”。多边形“点云”（SectionPolyline

6、）测量点分布在一系列平行平面内，用一小线段将同一平面内距离最小的若干相邻点依次连接，可形成有嵌套的平行多边形层切法、核磁共振、工业CT多面体网格“点云”（PolygonalMesh）由多边形平面片通过边和顶点连接而成的分片线性曲面，多边形网格对于复杂拓扑的几何形状的描述能力强，通过对多边形进行消隐着色，又可以得到较好的视觉效果其中三角网格(TriangularMesh)由于其简单性和典型性得到更多的研究和应用。三角网格模型有序点云包含点的坐标位置和测点的数据组织形式（扫描线、栅格、多边形和多面体网格“点云”）高密度“点云”、低密度“点云”CMM的测量“点云”为低密度“点云”，通常在几十到

7、几千点之间，而测量速度及自动化程度较高的光学法和断层测量法获得的测量数据为高密度“点云”，点数量一般从几万到几百万点不等。不同的测量数据需要的预处理操作也不尽相同，但总的说来，预处理阶段包含：多视拼合、三角剖分、数据简化、数据滤波、数据修补和数据分块等。3.3多视拼合对齐问题开始是在计算机动画及图形学研究中提出，主要是用于处理模型的刚体运动以及刚性物体相对一个参考的位置，包括三维数据点集、线段、自由曲线、曲面的对齐，其中三维数据点集