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时间:2020-03-04
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1、对逆向工程技术点云数据处理探究摘要:几何造型与处理是国际上当前的研究热点,逆向工程技术作为其中一门重要的建模方法,在实际生产生活中有多方面的应用。简单介绍了逆向工程技术中点云数据的概念,实际操作流程,指出了点云数据处理是逆向过程中不可缺少的一步;重点讲述了点云数据处理的数学模型,数据处理方法,最后通过深入浅出的例子总体表现逆向工程技术。关键词:逆向工程CatiaMatlab点云数据消噪平滑滤波点云分层数据拼合精简中图分类号:TP39文献标识码:A文章编号:1007-3973(2012)005-008-021
2、逆向工程技术点云数据概述点云数据是逆向过程中通过三维测量机测出的保留有模型坐标尺寸信息的数据。由于受一些外界条件还有测量工具等等,点云数据中含有部分的噪声点和大量的冗余的数据,不利于模型的重构,影响模型的质量,所以逆向过程中点云数据处理是不可缺少的,它是模型重构前所必须做的。2逆向工程技术的数据处理模型2.1噪声点的去除和失真点的查找在三维扫描测量过程中,由于测量设备精度不一样、所测量的物体的性质差异、所处外界环境的约束,从而很容易而且不可避免地存在噪声点和失真点。因此在逆向测量过后的数据处理,就首先要用相
3、关的软件对点云数据进行处理,去除那些误差很大的噪声点和失真点。主要有以下几种方法:(1)直接观察法,去除那些直接能观察出来的噪声点和失真点,然后删除。(2)弦高差法,连接检查点前后两点,计算检查点到连线(弦)的距离,如果(为给定的允差),则认为是坏点,应予以去除。(3)角度判断法,检查点沿扫描线方向与前后两点形成的夹角是否小于允许值。(4)曲线检查法,用最小二乘法拟合得到一条spline曲线,曲线通过截面的首末点,曲线的阶次可以根据曲面具体改变,然后分别计算中间数据点到spline曲线的距离,如果(为给定的
4、允差),则认为是坏点,去除该点。2.2点云数据的平滑处理点云数据的平滑处理是逆向工程模型重构不可缺少的环节,因为点云数据有很大的随机性误差,而且误差很容易累计传递,这对于后期的重构曲面的质量有很大的影响,因此重构曲面之前要对点云数据进行平滑滤波处理,主要的平滑滤波处理方法有以下几种:均值滤波,利用统计平均值,代替原点,使数据光滑,达到平滑处理的效果。中值滤波,利用相邻三个点的平均值代替原始点,实施平滑滤波处理。高斯滤波,髙斯滤波是一类根据髙斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波方法,尤其对处于正态分布的噪声有
5、很大的效果。因为高斯滤波能有效减小累计误差,所以它能较好地反应真实数据的特征,重构出真实的模型曲面,是一种常用的滤波方法。具体实现方法,可利用Matlab工具箱中的Smooth()函数,Smooth()函数表达式,ydata表示输入的一维数组,如坐标的数组;span表示滤波的步长;method表示上述的滤波方法。现在还有一种基于小波分析的平滑处理方法,该方法中将点云数据分解成具有不同频率的小波系数,以小波系数空间的重构完成点云数据的平滑处理,形成图像域与空间域的映射,这种处理方法的好处是克服了空间点云数据在
6、坐标轴上的不等间问题。2.3数据点云的分层处理传统的数据分层方法:先把自由曲面划分成栅格,然后以栅格为基元对数据点进行分层化。在三维直角坐标系中,将数据点投影到某个坐标平面上,比如投影到XOZ平面上,然后沿X轴方向划分成一系列等栅格的面,每一部分至少有一点簇。传统的数据分层方法是将一定域内的点集近似等效为一个层面,这样实现起来也比较容易,从分层的方法上就可以看出曲面分层的精度不高,所以我们提出以扫描轨迹进行分层。2.4分层点云数据的拼合及精简在逆向工程技术当中,为了完成对整个模型的测量,尤其在模型比较大的时
7、候,需要从多个角度去测量。不同角度测量时,它所对应的局部坐标系是不同的,所以要通过拼合把局部坐标系弄成一个坐标系,并且通过精简消除重叠的部分,这就是点云数据的拼合与精简。主要方法有通过测量设备装备实现拼合对齐,还有就是通过软件进行多视对齐(如图1所示)等。3逆向工程技术研究实例在扫描测量过程中,需要间隔一定的角度就要对模型测量一下,直到将模型所有的面被扫描测量完为止,这样才能把模型所有的特征记录下来。而且特别要注意的是零件正在扫描的面要与上一次扫描的面要有共同的部分,共同的部分具有一些明显的特征点,便于后面
8、的点云处理数据点的拼接。如果模型比较大,发现特征点比较难找,可以在模型上做一些标记。这样在后面的点云处理当中,可以很方便地找到这些点,进行数据点云的拼接,拼接完了以后删除这些标记的特征点,然后利用软件修复这些空白的面。比如我们曾经对轮机叶片进行扫描就遇到了这个问题,三维测量机的扫描范围比较小,而轮机的叶片比较大,表面比较光滑,很难找到一些特征点,我们就找了一些乒乓球,隔一定的距离就往叶片上粘一个乒乓球,让乒乓球成
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