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面向叶片型面检测的三维点云处理研究与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题来源、研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 研究背景及意义第10-11页
        1.1.2 课题来源第11页
    1.2 叶片型面检测研究现状第11-16页
        1.2.1 国内外研究现状第11-12页
        1.2.2 检测方法第12-14页
        1.2.3 测量软件第14-16页
    1.3 本文主要研究内容第16-17页
第2章 点云预处理原理与共性技术第17-23页
    2.1 点的领域类型第17-18页
        2.1.1 k-neareatneighbor第17-18页
        2.1.2 BSPneighbors第18页
        2.1.3 Voronoineighbors第18页
    2.2 空间检索方法第18-20页
        2.2.1 kd-tree结构第19页
        2.2.2 octree结构第19-20页
    2.3 数据精简第20-22页
        2.3.1 包围盒法第20页
        2.3.2 均匀网络法第20-21页
        2.3.3 三角网络法第21页
        2.3.4 曲率采样法第21-22页
        2.3.5 RANSAC随机采样第22页
    2.4 本章小结第22-23页
第3章 叶片型面点云数据去噪第23-37页
    3.1 引言第23页
    3.2 常用点云去噪方法第23-26页
        3.2.1 曲线判断法第23-24页
        3.2.2 弦高差法第24页
        3.2.3 平滑滤波法第24-25页
        3.2.4 Savitzky-Golay滤波方法第25-26页
        3.2.5 SharedNearestNeighbor去噪方法第26页
    3.3 噪声产生原因简析第26-29页
        3.3.1 噪声点云的数学模型第28页
        3.3.2 点云的排列形式第28-29页
    3.4 去噪处理实现第29-36页
        3.4.1 GQ环境下的去噪处理第29-31页
        3.4.2 PCL环境下的去噪处理第31-35页
        3.4.3 去噪方案比对测试第35-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 叶片型面点云匹配第37-46页
    4.1 引言第37页
    4.2 GQ点云匹配实现第37-40页
    4.3 兴趣点采样第40-41页
    4.4 PCL点云匹配实现第41-45页
        4.4.1 匹配简介第41-42页
        4.4.2 对应估计第42页
        4.4.3 错误对应关系去除第42-43页
        4.4.4 采样一致性粗匹配第43页
        4.4.5 最近点迭代算法第43-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第5章 叶型截面前后缘区域评定算法第46-55页
    5.1 引言第46-47页
    5.2 叶型截面前后缘分割方法第47-50页
        5.2.1 初始前后缘截取第47-48页
        5.2.2 顺时针排序第48-49页
        5.2.3 拐点检测第49-50页
    5.3 基于最小二乘法的椭圆拟合第50-51页
    5.4 实例分析第51-54页
        5.4.1 点云数据采集第51-52页
        5.4.2 对比实验验证第52-54页
    5.5 本章小结第54-55页
第6章 叶片检测系统开发第55-61页
    6.1 软件的总体设计和结构第55-56页
        6.1.1 系统设计的原则第55页
        6.1.2 系统的功能模块设计第55-56页
    6.2 检测系统的实例展示第56-60页
        6.2.1 读取数据第57-58页
        6.2.2 点云匹配第58-59页
        6.2.3 截面分析第59-60页
        6.2.4 输出报告第60页
    6.3 本章小结第60-61页
第7章 结论与展望第61-63页
    7.1 结论第61页
    7.2 展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士期间科研成果第68页

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