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基于断层轮廓成像的三维模型重构理论和试验研究

摘要第3-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 课题研究的背景及意义第12-14页
        1.1.1 课题研究的背景第12-14页
        1.1.2 课题研究的意义第14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 断层数据获取第14-15页
        1.2.2 图像边缘求取第15页
        1.2.3 测量数据预处理第15-16页
        1.2.4 三维模型重建技术第16-17页
        1.2.5 逆向软件的发展现状第17页
    1.3 反求工程的应用第17-19页
    1.4 本文的主要研究内容和思路第19-22页
第二章 CCD相机获取断层图像的试验研究第22-30页
    2.1 引言第22页
    2.2 试验方案的设计第22-24页
        2.2.1 试验原理第22-23页
        2.2.2 试验设备第23-24页
    2.3 试验条件的选取第24-27页
        2.3.1 被测零件的预处理第24-25页
        2.3.2 光照条件的选取第25-27页
        2.3.3 拍摄高度的确定第27页
    2.4 数据采集试验第27-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 断层图像中被测件轮廓数据的提取第30-50页
    3.1 引言第30页
    3.2 图像预处理第30-32页
        3.2.1 灰度平均第30页
        3.2.2 平滑去噪第30-32页
    3.3 图像边缘求取第32-41页
        3.3.1 Log算法第34-36页
        3.3.2 改进的Canny算法第36-39页
        3.3.3 试验结果分析第39-41页
    3.4 亚像素边缘细分算法第41-49页
        3.4.1 空间矩算法第41-42页
        3.4.2 空间矩亚像素边缘细分算法第42-47页
        3.4.3 亚像素细分算法试验结果分析第47-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 三维点云数据处理第50-60页
    4.1 引言第50页
    4.2 点云数据精简第50-55页
        4.2.1 点云数据简化处理第50-51页
        4.2.2 基于曲率的精简算法第51-54页
        4.2.3 实物零件的点云精简第54-55页
    4.3 点云数据的三角网格建立第55-58页
        4.3.1 三角剖分算法第55页
        4.3.2 三角网格化算法第55-58页
    4.4 本章小结第58-60页
第五章 曲面拟合第60-70页
    5.1 引言第60页
    5.2 曲面拟合理论基础第60-63页
        5.2.1 Bezier曲面及其性质第60-61页
        5.2.2 B-Spline曲面及其性质第61-62页
        5.2.3 NURBS曲面及其性质第62-63页
    5.3 NURBS曲面拟合第63-66页
        5.3.1 NURBS曲线控制点反算第63-65页
        5.3.2 NURBS曲面控制点反算第65-66页
    5.4 曲面的拼接第66-68页
        5.4.1 G~0连续性第66页
        5.4.2 G~1连续性第66-68页
    5.5 本章小结第68-70页
第六章 模型重构第70-80页
    6.1 引言第70页
    6.2 三维重构软件第70页
    6.3 三维模型重构第70-74页
        6.3.1 基于特征曲线的重构第70-72页
        6.3.2 等轮廓线叠加拟合三维重构第72-73页
        6.3.3 NURBS曲面三维重构第73-74页
    6.4 重构误差分析第74-77页
    6.5 重构精度改进第77-78页
        6.5.1 边缘检测精度改进第78页
        6.5.2 曲面拟合精度改进第78页
    6.6 本章小结第78-80页
第七章 结论与展望第80-82页
    7.1 总结第80页
    7.2 展望第80-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-88页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第88页

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