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基于点云数据的3D打印关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-16页
缩略语对照表第16-21页
第一章 绪论第21-27页
    1.1 研究背景第21-22页
        1.1.1 研究意义第21-22页
        1.1.2 研究目标第22页
    1.2 主要研究内容第22-24页
        1.2.2 点云数据配准第22-23页
        1.2.3 模型表面重建第23-24页
        1.2.4 3D打印分层第24页
    1.3 本文章节安排第24-27页
第二章 相关问题研究现状第27-43页
    2.1 点云模型获取技术第27-34页
        2.1.1 基于图像的点云模型获取第27-28页
        2.1.2 基于 3D扫描点云模型获取第28-34页
        2.1.3 存在问题第34页
    2.2 模型重建技术第34-37页
        2.2.1 基于Delaunay三角剖分重建方法第35页
        2.2.2 隐式曲面重建方法第35页
        2.2.3 区域增长表面重建方法第35-36页
        2.2.4 几何体元重建方法第36页
        2.2.5 存在问题第36-37页
    2.3 模型 3D打印分层处理第37-41页
        2.3.1 3D打印设备第37-38页
        2.3.2 分层参数确定第38-39页
        2.3.3 模型分层算法第39-40页
        2.3.4 存在问题第40-41页
    2.4 本章小结第41-43页
第三章 基于距离差分矩阵的点云配准算法第43-59页
    3.1 引言第43-44页
        3.1.1 问题描述第43-44页
        3.1.2 算法流程第44页
    3.2 特征提取及匹配第44-45页
    3.3 DDM误匹配筛除第45-48页
        3.3.1 距离差分矩阵DDM第46页
        3.3.2 误匹配筛除第46-48页
    3.4 LSBW初始变换估计第48-50页
        3.4.1 旋转变换第49页
        3.4.2 平移变换第49-50页
    3.5 ICP对齐优化第50-52页
    3.6 点云配准测试第52-58页
        3.6.1 DDM误匹配筛除测试第52-53页
        3.6.2 配准测试第53-58页
        3.6.3 实验结果分析第58页
    3.7 本章小结第58-59页
第四章 基于投影的自修复表面重建算法第59-77页
    4.1 问题描述第59页
    4.2 投影表面重建流程第59-61页
        4.2.1 相关概念介绍第59-60页
        4.2.2 算法实现步骤第60-61页
    4.3 三角化细节第61-66页
    4.4 局部孔洞修复第66-70页
        4.4.1 网格单边表SET第66-67页
        4.4.2 孔洞检测第67页
        4.4.3 孔洞修复第67-70页
    4.5 重建结果测试第70-75页
        4.5.1 算法性能测试第71-74页
        4.5.2 与其它算法对比第74-75页
        4.5.3 大数据集重建结果第75页
    4.6 本章小结第75-77页
第五章 最小体积误差分层方向确定方法第77-99页
    5.1 问题描述第77-78页
    5.2 体积误差模型第78-82页
        5.2.1 阶梯效应第78-80页
        5.2.2 数学模型第80-82页
    5.3 分层方向确定第82-88页
        5.3.1 最小二乘近似第82页
        5.3.2 PCA近似算法第82-84页
        5.3.3 PCA算法测试第84-88页
    5.4 分层方向优化第88-96页
        5.4.1 算法分析第88-89页
        5.4.2 邻域搜索第89-91页
        5.4.3 优化测试第91-96页
        5.4.4 讨论第96页
    5.5 模型分层第96-97页
    5.6 本章小结第97-99页
第六章 总结与展望第99-101页
    6.1 完成的工作第99-100页
    6.2 后续工作第100-101页
参考文献第101-113页
致谢第113-115页
作者简介第115-117页

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