基于点云的3D打印快速自适应分层算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 相关技术研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 自适应分层厚度算法 | 第17-18页 |
| 1.2.2 点云带进行轮廓提取曲线拟合算法 | 第18-19页 |
| 1.3 本文结构 | 第19-22页 |
| 第二章 3D打印点云处理技术 | 第22-30页 |
| 2.1 PCL点云库 | 第22-23页 |
| 2.2 空间点云数据的存储结构 | 第23-25页 |
| 2.2.1 三维点云数据的特点 | 第23页 |
| 2.2.2 三维kd-tree | 第23-24页 |
| 2.2.3 八叉树 | 第24-25页 |
| 2.3 分层方向 | 第25-26页 |
| 2.4 分层算法简介 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 分层厚度自适应调整算法 | 第30-54页 |
| 3.1 分层厚度对模型的误差分析 | 第30-38页 |
| 3.1.1 阶梯效应的误差分析 | 第30-34页 |
| 3.1.2 自适应厚度与不变厚度分层算法分析 | 第34-36页 |
| 3.1.3 常用自适应分层算法 | 第36-38页 |
| 3.2 基于四叉树的模型误差调整算法 | 第38-51页 |
| 3.2.1 “预分组+四叉树” | 第38-40页 |
| 3.2.2 预分组的加速查询算法 | 第40-44页 |
| 3.2.3 基于四叉树结构的模型分析 | 第44-47页 |
| 3.2.4 基于四叉树结点的误差分析 | 第47-49页 |
| 3.2.5 自适应分层厚度调整算法基本流程 | 第49-51页 |
| 3.3 算法实验与分析 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 点云带轮廓提取算法 | 第54-74页 |
| 4.1 点云带切片数据提取算法 | 第54-59页 |
| 4.1.1 切片数据提取算法简介 | 第54-55页 |
| 4.1.2 投影法与求交法提取切片数据算法分析 | 第55-57页 |
| 4.1.3 基于叶子结点切片数据提取算法 | 第57-59页 |
| 4.2 基于切片数据的曲线拟合算法 | 第59-62页 |
| 4.2.1 曲线拟合算法简介 | 第59-60页 |
| 4.2.2 三次B样条曲线拟合算法 | 第60-61页 |
| 4.2.3 最小二乘法 | 第61页 |
| 4.2.4 切片数据点修复算法 | 第61-62页 |
| 4.3 基于三次B样条的点云带轮廓提取算法 | 第62-70页 |
| 4.3.1 常用点云带轮廓提取算法 | 第62-63页 |
| 4.3.2 切片数据邻近点序列确定算法 | 第63-64页 |
| 4.3.3 特征多边形提取算法 | 第64-66页 |
| 4.3.4 特征多边形中“8”字问题修复算法 | 第66-67页 |
| 4.3.5 三次B样条曲线的快速生成算法 | 第67-70页 |
| 4.4 算法实验与分析 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第74-75页 |
| 5.2 本文工作展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 作者简介 | 第82-83页 |
