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 |