车身测量数据点云三角剖分方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·逆向工程关键技术及应用 | 第9-13页 |
| ·逆向工程的基本概念 | 第9-10页 |
| ·逆向工程关键技术 | 第10-12页 |
| ·逆向工程的应用 | 第12-13页 |
| ·散乱数据三角剖分的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·三角剖分的发展 | 第13-14页 |
| ·三角剖分国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 逆向工程中的数据采集 | 第16-24页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·数据采集方法 | 第16-21页 |
| ·接触式数据采集方法 | 第17-18页 |
| ·非接触式数据采集方法 | 第18-21页 |
| ·ATOS系统 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 散乱数据的三角剖分方法 | 第24-39页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·乱数据点的分析 | 第24-25页 |
| ·平面三角剖分 | 第25-30页 |
| ·平面三角剖分定义 | 第25页 |
| ·平面三角剖分基本理论 | 第25-27页 |
| ·平面三角剖分典型算法 | 第27-30页 |
| ·空间散乱数据点云三角剖分方法 | 第30-38页 |
| ·概述 | 第30-31页 |
| ·空间散乱数据三角剖分方法 | 第31-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于增量网格扩展的三角剖分方法 | 第39-61页 |
| ·散乱数据的k邻域搜索 | 第39-49页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·k邻域算法的比较 | 第39-42页 |
| ·k邻域快速搜索算法的实现 | 第42-49页 |
| ·基于增量网格扩展的三角剖分方法 | 第49-58页 |
| ·通用的三角网格剖分算法分析 | 第49页 |
| ·算法描述 | 第49-52页 |
| ·创建三角形的判断准则 | 第52页 |
| ·最佳点的选择标准 | 第52-53页 |
| ·算法实现 | 第53-56页 |
| ·算法流程图 | 第56-58页 |
| ·三角网格优化准则 | 第58页 |
| ·算法分析 | 第58-60页 |
| ·时间复杂度 | 第58-59页 |
| ·空间复杂度 | 第59-60页 |
| ·算法比较 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 增量扩展三角剖分方法在汽车车身中的应用 | 第61-71页 |
| ·UG二次开发平台简介 | 第61-63页 |
| ·UG/Open API | 第61-62页 |
| ·利用MFC的UG应用开发 | 第62-63页 |
| ·基于增量扩展的三角剖分方法在汽车车身中的应用 | 第63-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·全文总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录:作者在读硕士期间参加课题和发表论文 | 第78页 |
