基于三维激光扫描点云的隧道开挖面可视化识别技术
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 结构面信息采集方法分类 | 第11-12页 |
| 1.2.2 摄影法结构面识别研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 三维激光扫描结构面识别研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 主要技术思路 | 第16-17页 |
| 1.3.3 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 数据采集及数据预处理 | 第18-26页 |
| 2.1 三维激光扫描技术 | 第18-21页 |
| 2.1.1 三维激光扫描原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 实验仪器及扫描数据特征 | 第19-21页 |
| 2.2 计算几何算法库 | 第21-22页 |
| 2.3 主要数据结构 | 第22-24页 |
| 2.3.1 点云数据结构 | 第22-23页 |
| 2.3.2 三角网数据结构 | 第23-24页 |
| 2.4 数据预归一化 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于三维点云数据的结构面识别 | 第26-39页 |
| 3.1 点云三维表面重建 | 第26-29页 |
| 3.1.1 Delaunay三角剖分 | 第26-27页 |
| 3.1.2 三角形网格凸包优化 | 第27-29页 |
| 3.2 结构面识别方法研究 | 第29-37页 |
| 3.2.1 距离特征值 | 第30-32页 |
| 3.2.2 结构面识别 | 第32-35页 |
| 3.2.3 结构面优化 | 第35-37页 |
| 3.3 结构面产状计算 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 隧道开挖面可视化识别系统设计及开发工具 | 第39-46页 |
| 4.1 系统总体设计方案 | 第39-43页 |
| 4.1.1 设计思路 | 第39-41页 |
| 4.1.2 系统功能模块设计 | 第41-43页 |
| 4.2 程序开发工具 | 第43-45页 |
| 4.2.1 开发工具介绍 | 第43页 |
| 4.2.2 OpenSceneGraph | 第43-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 隧道开挖面可视化识别系统实现 | 第46-66页 |
| 5.1 系统界面实现 | 第46-48页 |
| 5.1.1 OSG嵌入Qt | 第47-48页 |
| 5.2 系统主要功能实现 | 第48-62页 |
| 5.2.1 归一化实现 | 第48-50页 |
| 5.2.2 OSG渲染可视化 | 第50-52页 |
| 5.2.3 三角网格凸包优化实现 | 第52-56页 |
| 5.2.4 结构面识别实现 | 第56-60页 |
| 5.2.5 结构面优化实现 | 第60-62页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第62-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 总结 | 第66页 |
| 研究展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第73页 |
