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时间:2019-05-13
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1、M制造业信息化MANUFACTURINGINFORMATIONALIZATION基于神经网络的点云残缺数据修补方法刘俊,何建英(华中科技大学机械科学与工程学院,武汉430074)摘要:针对常用的三坐标测量设备在对物体表面采样时造成的局部区域数据残缺问题,提出并试验了一种三维残缺数据的BP神经网络修补方法。该方法首先人裁出一小片数据,然后框选出残缺数据边界附近的样本点集,并加以训练;最后,在给出残缺数据映射于xoy平面的xy坐标情况下,把训练后的BP网络用于残缺区域数据点z值的预测;根据预测值和真实残
2、缺值的对比实验分析表明,此方法具有较高的修补效率和精度,可获得满意的修补效果。关键词:反求工程;三维残缺数据;BP神经网络;孔洞修补;中图分类号:TP391.7文献标识码:A文章编号:1002-2333(2007)02-0032-03Abstract3DIncompleteDataRepairingMethodBasedonNeuralNetworkLIUJun,HEJian-ying(SchoolofMechanicalScienceandEngineering,HuazhongUniversit
3、yofScienceandTechnology,Wuhan430074,China)Abstract:Duetosurfacereflectionproperty,occlusionandaccessibilitylimitation,certainareasoftheobjectwereusuallynotsampled,leadingtoholesandundesirableartifactsintheresultingmodels.Toimprovethequalityofmodeling,a
4、newrepairingmethodfor3Dincompletedatawasproposedandtested.First,cutoutancontrivedareaofthesurfacepoints;Second,thesamplepointswereacquiredaroundtheincompletedataboundarybyusingarectangleframe,andtraining.Finally,basedonthetwoseriesdataofxy’svalue,which
5、mappedtotheplaneofXOY,forecastingthevalueofz’svalueacoordingtotheBPNetworkthatwastrained.Comparetheforecastedvaluesandthevalueactuallyitis.Experimentalresultsshowthatthemethodhasfoodrepairingefficiencyandprecision.Keywords:reverseengineering;3Dincomple
6、tedata;BPneuralnetwork;hole-filling1引言息处理方法,随着神经网络理论研究不断深入,越来越多RE(ReverseEngineering)也称为反求工程或逆向工的应用软件推向市场,神经网络成为工程技术领域内一程,是一种以先进产品的实物样件软件(图样程序技术文种得心应手的数据处理工具。综上所述,与一般的处理方件等)或影像(图像照片)作为研究对象,应用现代设计方法相比神经网络技术在以下方面有独特的优越性:法学、生产工程学材料学和有关专业知识进行系统分析(1)模糊数据;和研
7、究探索掌握其关键技术,进而开发出更先进产品的(2)需要决定模式特征不明确;技术,也是消化、吸收先进技术时采取的一系列分析方法(3)数据本身非线性;和应用技术的结合。反求工程在快速原型制造中具有重(4)随机数据或者数据本身有较多的噪声;要意义。任何能用传统的模型分析或统计方法解决的问题一反求工程的数据来源一般是三维点云数据,而使用般来说用神经网络能处理得更好。在进行实体反求时,样常用的三坐标测量设备(如三维激光扫描仪和三坐标测件表面的局部破损以及测量中可能存在的阻塞和可及性量机)对物体表面进行采样时,
8、一般会受物体表面的反射问题,都会产生测量数据的缺损现象,这是面向快速原型特性、几何形状和测量设备的接受角度、触点等因素的影制造的逆向工程必须要处理的关键问题。考虑到后续将响,导致物体表面局部区域无法采样,造成点云模型的部测量所得数据进行曲面拟合,只有当缺损数据补齐后得分残缺。若对残缺的点云模型直接进行曲面重建,则会在到的网格模型才可能精确地逼近原始曲面。因此在网格重建的曲面上产生孔洞,严重影响建模的质量。因此为了划分前必须对获取的数据进行修补。高效精确地重构出几何模型
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