| 第1章 绪论 | 第9-29页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 多点成形技术简介 | 第11-17页 |
| 1.2.1 多点成形原理 | 第11-13页 |
| 1.2.2 多点成形的发展概况 | 第13-16页 |
| 1.2.3 多点成形CAD | 第16-17页 |
| 1.3 逆向工程技术国内外研究现状 | 第17-25页 |
| 1.3.1 自由曲面的数字化方法 | 第17-22页 |
| 1.3.2 测量数据的预处理 | 第22-23页 |
| 1.3.3 密集散乱点的曲面重建 | 第23-25页 |
| 1.4 逆向工程技术在工业的应用 | 第25-27页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第27-29页 |
| 第2章 三种自由曲面数字化方法的研究 | 第29-57页 |
| 2.1 基于双目立体视觉的工件轮廓提取 | 第29-39页 |
| 2.1.1 双目立体视觉三维测量的数学模型 | 第29-31页 |
| 2.1.2 立体视觉摄像机标定 | 第31-35页 |
| 2.1.3 基于模糊集的图像阈值分割 | 第35-36页 |
| 2.1.4 基于极线约束的轮廓匹配 | 第36-38页 |
| 2.1.5 边界轮廓线的B 样条拟合 | 第38-39页 |
| 2.2 激光扫描自适应测量 | 第39-52页 |
| 2.2.1 激光测量原理 | 第40-41页 |
| 2.2.2 激光扫描测量系统的软硬件组成 | 第41-45页 |
| 2.2.3 CAD 模型已知的自由曲面自适应测量 | 第45-48页 |
| 2.2.4 基于轮廓信息的激光扫描测量 | 第48-51页 |
| 2.2.5 测量精度的影响因素 | 第51-52页 |
| 2.3 基于小波的CT 图像边缘提取 | 第52-56页 |
| 2.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 测量数据的预处理 | 第57-77页 |
| 3.1 小波分析的基本理论 | 第57-63页 |
| 3.1.1 小波变换方法 | 第57-60页 |
| 3.1.2 小波的多分辨分析 | 第60-63页 |
| 3.2 基于小波变换的测量数据去噪方法 | 第63-71页 |
| 3.2.1 常用的测量数据去噪方法 | 第64-66页 |
| 3.2.2 小波去噪方法 | 第66-68页 |
| 3.2.3 实例验证 | 第68-71页 |
| 3.3 基于三个基准点的多视数据对齐 | 第71-76页 |
| 3.3.1 三点对齐坐标变换原理 | 第71-73页 |
| 3.3.2 三点对齐的精度分析 | 第73页 |
| 3.3.3 实例验证 | 第73-76页 |
| 3.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第4章 面向多点成形的曲面重构和相关技术研究 | 第77-95页 |
| 4.1 基于NURBS 的测点数据曲面重建 | 第77-89页 |
| 4.1.1 初始拓扑网格的形成 | 第77-78页 |
| 4.1.2 NURBS 曲面数学形式 | 第78-80页 |
| 4.1.3 数据点的参数化 | 第80-82页 |
| 4.1.4 测点数据的NURBS 曲面插值 | 第82-85页 |
| 4.1.5 基于NURBS 的基本体接触点计算 | 第85-86页 |
| 4.1.6 用IGES 标准转换数据 | 第86-89页 |
| 4.2 散乱数据的三角剖分 | 第89-94页 |
| 4.2.1 平面三角剖分基本理论 | 第89-91页 |
| 4.2.2 基于激光点位测量的三角剖分算法 | 第91-93页 |
| 4.2.3 基于三角网格的基本体接触点计算 | 第93-94页 |
| 4.3 本章小结 | 第94-95页 |
| 第5章 多点成形中回弹量的测量方法 | 第95-118页 |
| 5.1 迭代配准算法 | 第96-101页 |
| 5.1.1 配准算法的步骤 | 第96-97页 |
| 5.1.2 变换矩阵的解法 | 第97-101页 |
| 5.2 基于自适应遗传算法的三维数据粗配准 | 第101-109页 |
| 5.2.1 遗传算法的基本思想 | 第102-103页 |
| 5.2.2 基于自适应遗传算法的空间变换初始值计算 | 第103-107页 |
| 5.2.3 实例验证 | 第107-109页 |
| 5.3 根据轮廓度公差的ICP 算法精配准 | 第109-113页 |
| 5.3.1 算法描述 | 第109-112页 |
| 5.3.2 实例验证 | 第112-113页 |
| 5.4 三维数据配准的误差分析 | 第113-116页 |
| 5.4.1 配准参数的不确定模型 | 第113-115页 |
| 5.4.2 配准采样数据的选择 | 第115-116页 |
| 5.5 回弹量的计算 | 第116-117页 |
| 5.6 本章小结 | 第117-118页 |
| 第6章 基于人工神经网络的回弹控制 | 第118-142页 |
| 6.1 人工神经网络算法 | 第118-127页 |
| 6.1.1 人工神经网络处理单元 | 第118-121页 |
| 6.1.2 标准BP 算法 | 第121-125页 |
| 6.1.3 改进的BP 算法 | 第125-127页 |
| 6.2 样本数据库的建立和模式存储 | 第127-129页 |
| 6.3 BP 网络的训练 | 第129-131页 |
| 6.4 闭环形状控制 | 第131-132页 |
| 6.5 应用实例 | 第132-141页 |
| 6.6 本章小结 | 第141-142页 |
| 第7章 逆向工程在板材多点成形中的应用实例 | 第142-156页 |
| 7.1 颅骨修复体的反求制造 | 第142-148页 |
| 7.2 风扇叶片的反求制造 | 第148-152页 |
| 7.3 人脸的反求制造 | 第152-155页 |
| 7.4 本章小结 | 第155-156页 |
| 第8章 结论 | 第156-158页 |
| 参考文献 | 第158-171页 |
| 攻博期间发表的论文及科研成果 | 第171-173页 |
| 摘要 | 第173-176页 |
| Abstract | 第176页 |
| 致谢 | 第179页 |