欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:52216087
大小:281.16 KB
页数:4页
时间:2020-03-25
《工业CT图像轮廓数据提取研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、20l1年第1期现代制造工程(ModemManufacturingEngineering)制造技术/-r艺装备工业CT图像轮廓数据提取研究+曹冰1,何朝明2,李柏林2(1四川工程职业技术学院,德阳618000;2西南交通大学机械工程学院,成都610031)摘要:零件cT扫描设备在扫描过程中不可避免会产生大量冗余信息,导致获取的零件轮廓离散点数据存在噪声和冗余数据,使得特征点提取变得异常困难。传统轮廓数据点的提取和平滑除噪是采用不同方法分开进行的,这种传统方法可能会剔除有用的特征数据和造成得到的边界点数据发生畸变和偏移。利用多尺度分析技术研究
2、轮廓离散数据的处理,通过对原始轮廓离散数据曲率进行小波多分辨率分解,然后根据尺度间相关性来去除轮廓数据冗余信息和提取特征点,便于在随后的重建过程中实现更精确的表达。基于该方法开发的软件,在实际应用中取得了良好的效果。关键词:工业CT;多尺度变换;小波分析;轮廓数据提取中图分类号:THl23文献标志码:A文章编号:1671---3133(2011)01----0082----04ExtractionofcontourdatabasedonindustrialCTimageCAOBing‘,HEChao-mingz,LIBai—lin2(1Si
3、chuanEngineeringTechnicalCollege,Deyang618000,Sichuan,China;2SchoolofMechanicalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031,China)Abstract:DuringtheCTscanningprocessforparts,itwillinevitablyproducealargenumberofuselessredundantinformation,Ire—suitinginexistenceofn
4、oiseandredundantdataofcontourdatapointsofparts,makingextractionofcharacteristicsbecomeex-tremelydifficult.Traditionally,theUfleofdifferentmethodologyofextractionandsmoothingthenoiseofcontourdatapointsisear-riedoutseparately,whichmayremovesomeusefuldataandevengiverisetodist
5、ortionofboundarypointsdata.Theuseofmulti-scaleanalysistechnologytoprocessthecontourdata,whichdecomposesthecurvatureoforiginaldataviawaveletmulti—resolu·tion,ishelpfulinthesubsequentreconstructionprocesstOachieveamoreaccurateexpressionbasedonrelevantredundantdataa-nalysisan
6、dcharacteristics.Thesoftwareonthebasisofthismethodologyhasachievedgoodresultsduringitsapplication.Keywords:industrialCT;multi-scaletransformation;waveletanalysis;contourdataextraction0引言重大技术装备结构复杂,如何保证重型装备质量可靠性是企业面临的共同课题。因此,基于工业CT的可视化缺陷检测系统是提高重大技术装备制造业检测效率和产品质量的有效工具之一。为构建可
7、视化检测系统,其中最为关键的一个环节是如何对二维轮廓线进行有效识别。零件工业CT切片数据的二维处理和实物三维CAD模型重构中,二维轮廓线特征识别是关键。由于CT扫描设备在扫描过程中不可避免会产生大量冗余信息,导致获取的零件轮廓离散点数据存在噪声和冗余数据,使得特征点提取变得异常困难。同时噪声和·德阳市重点科技攻关项目(2006ZG003)82特征点反映在曲面上都是尖锐的突变点,但传统的轮廓数据点提取和平滑除噪是采用不同方法分开进行的【l引,如果先对数据进行消噪处理,再对数据进行平滑,将使特征点失去精确表征实物外形的特性,但如果在除噪前先提取
8、特征点,又容易将噪声当作特征点提取出来,这样,不但会剔除有用的特征数据,还会造成得到的边界点数据发生畸变和偏移。为解决这个问题,本文提出一种分布式基于加权多尺度分析技术的鲁棒节点
此文档下载收益归作者所有