基于曲率特征的点云数据区域分割和钣金件曲面拟合的技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·国内外研究发展现状 | 第10-14页 |
| ·点云数据区域分割技术及其研究现状 | 第10-12页 |
| ·曲面特征参数识别与约束识别 | 第12-13页 |
| ·基于特征和约束的曲面模型重建 | 第13-14页 |
| ·选题依据与研究目的和意义 | 第14页 |
| ·选题依据 | 第14页 |
| ·研究目的与意义 | 第14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 点云数据预处理 | 第16-28页 |
| ·散乱点云数据k邻域关系的建立 | 第16-19页 |
| ·点云数据空间划分 | 第16-17页 |
| ·相关数据结构 | 第17-18页 |
| ·k个邻近数据点的搜索 | 第18-19页 |
| ·散乱点云数据的法矢估算及全局调整 | 第19-24页 |
| ·法矢估算 | 第20-21页 |
| ·平坦点的定义与法矢调整思想 | 第21-22页 |
| ·法矢调整的具体步骤 | 第22-23页 |
| ·法矢调整验证 | 第23-24页 |
| ·点云数据的曲率估算 | 第24-27页 |
| ·局部曲面中心点的曲率估算 | 第24-26页 |
| ·法矢与曲率的关系 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 点云数据区域分割 | 第28-39页 |
| ·点云的曲面类型识别 | 第28-30页 |
| ·局部曲面形状与曲率的关系 | 第28-29页 |
| ·数据点曲面分类及标示 | 第29-30页 |
| ·过渡面的数据点提取 | 第30页 |
| ·模糊聚类与遗传算法介绍 | 第30-33页 |
| ·模糊聚类算法介绍 | 第30-32页 |
| ·遗传算法介绍 | 第32-33页 |
| ·散乱点云数据区域分割 | 第33-38页 |
| ·点云数据区域分割方法分析 | 第33页 |
| ·应用基于遗传的模糊聚类算法实现点云数据区域分割 | 第33-36页 |
| ·点云数据区域分割实例 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第4章 二次曲面的特征识别与约束识别 | 第39-59页 |
| ·特征与约束 | 第39-42页 |
| ·逆向工程中特征的定义与分类 | 第39-40页 |
| ·逆向工程中约束定义与分类 | 第40-41页 |
| ·特征与约束的关系 | 第41-42页 |
| ·二次曲面特征的识别 | 第42-49页 |
| ·采用最小二乘法提取平面参数 | 第42-43页 |
| ·采用一般二次曲面通式识别曲面类型并提取曲面参数 | 第43-47页 |
| ·二次曲面拟合算例 | 第47-49页 |
| ·二次曲面特征间的约束识别 | 第49-58页 |
| ·二次曲面间的常见约束及表达 | 第49-51页 |
| ·二次曲面的约束模型的识别 | 第51-53页 |
| ·二次曲面的约束模型识别的实现方法 | 第53-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于特征和约束的曲面模型重建 | 第59-74页 |
| ·基于特征和约束的优化拟合统一模型 | 第59-60页 |
| ·二次曲面的忠实距离表达式 | 第60-61页 |
| ·利用含约束粒子群算法求解拟合模型 | 第61-73页 |
| ·粒子群算法简介 | 第61-64页 |
| ·含约束粒子群算法求解约束方程 | 第64-68页 |
| ·结果对比 | 第68-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 第6章 曲面拟合程序的设计与实现 | 第74-84页 |
| ·钣金件曲面模型重建流程 | 第74页 |
| ·程序设计思路 | 第74-81页 |
| ·按钮和菜单的嵌入 | 第75-76页 |
| ·点云数据读入 | 第76-77页 |
| ·过渡点提取 | 第77-78页 |
| ·点云数据区域分割 | 第78-79页 |
| ·曲面特征参数的识别与提取 | 第79页 |
| ·基于约束与特征的优化拟合模型求解 | 第79-81页 |
| ·程序功能实现 | 第81-83页 |
| ·实例一——示例钣金件二 | 第81-82页 |
| ·实例二——示例钣金件二 | 第82-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 总结与展望 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第90页 |
