摘要 | 第2-3页 |
abstract | 第3-4页 |
1 绪论 | 第8-12页 |
1.1 选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
1.1.1 选题背景 | 第8页 |
1.1.2 研究课题的来源 | 第8页 |
1.1.3 研究课题的意义 | 第8-9页 |
1.2 国内外研究的现状 | 第9-10页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第9页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
1.3 论文的主要内容和结构体系 | 第10-12页 |
1.3.1 论文的主要内容 | 第10-11页 |
1.3.2 论文的结构体系 | 第11-12页 |
2 点云数据的获取 | 第12-24页 |
2.1 测量对象的研究 | 第12-14页 |
2.1.1 常用零件的类型 | 第12页 |
2.1.2 常用零件的损伤特征 | 第12-13页 |
2.1.3 损伤修复的难点及解决方案 | 第13-14页 |
2.2 测量设备的选取 | 第14-18页 |
2.2.1 测量方法和测量设备概述 | 第14-16页 |
2.2.2 常用测量设备的对比 | 第16-17页 |
2.2.3 损伤零件对设备的需求及测量设备的确定 | 第17页 |
2.2.4 本课题选用设备的介绍 | 第17-18页 |
2.3 测量方案的制定 | 第18页 |
2.4 本课题数据源获取 | 第18-23页 |
2.4.1 扫描对象的分析 | 第18-19页 |
2.4.2 扫描方案的制定 | 第19页 |
2.4.3 扫描过程及扫描结果 | 第19-21页 |
2.4.4 本课题点云数据获取 | 第21-23页 |
2.5 本章小结 | 第23-24页 |
3 点云数据的处理 | 第24-38页 |
3.1 点云拼接对齐 | 第24-27页 |
3.1.1 点云常用拼接对齐方式 | 第24页 |
3.1.2 本课题拼接对齐方式 | 第24-26页 |
3.1.3 拼接对齐实验效果 | 第26-27页 |
3.2 点云去噪 | 第27-35页 |
3.2.1 点云的噪声类型 | 第28页 |
3.2.2 点云去噪的方法 | 第28-30页 |
3.2.3 点云邻域关系的建立 | 第30-33页 |
3.2.4 本课题采用的去噪方法及算法 | 第33-35页 |
3.3 点云精简 | 第35-37页 |
3.3.1 点云精简的方法 | 第35-36页 |
3.3.2 本课题采用的精简方法及算法 | 第36-37页 |
3.4 本章小结 | 第37-38页 |
4 软件平台搭建与算法实现 | 第38-52页 |
4.1 软件系统的组成 | 第38-40页 |
4.1.1 软件开发环境和系统语言 | 第38页 |
4.1.2 OpenGL开发平台 | 第38-40页 |
4.2 文件存取模块 | 第40-42页 |
4.2.1 asc格式文件存取 | 第40-41页 |
4.2.2 STL文件导入 | 第41-42页 |
4.3 视图显示模块 | 第42-48页 |
4.3.1 三维视图显示原理 | 第42-43页 |
4.3.2 视图显示 | 第43页 |
4.3.3 视图变换功能的实现 | 第43-47页 |
4.3.4 着色及光照效果的实现 | 第47-48页 |
4.4 点云数据简处理模块 | 第48-50页 |
4.4.1 点云去噪 | 第49页 |
4.4.2 点云精简 | 第49-50页 |
4.5 本章小结 | 第50-52页 |
5 点云数据模型重建 | 第52-68页 |
5.1 前言 | 第52-53页 |
5.2 点云数据三角化 | 第53-58页 |
5.2.1 点云数据三角化概述 | 第53页 |
5.2.2 点云数据三角化方法分析 | 第53-55页 |
5.2.3 三角化操作应用 | 第55-58页 |
5.3 基于Geomagic studio的曲面模型重建 | 第58-64页 |
5.3.1 Geomagic studio软件简介 | 第58-59页 |
5.3.2 曲面重建过程 | 第59-61页 |
5.3.3 本课题的曲面模型重建过程 | 第61-64页 |
5.4 实体模型的创建 | 第64-67页 |
5.4.1 曲面模型实体化 | 第64-65页 |
5.4.2 缺损部分模型的获取 | 第65-67页 |
5.5 模型重建过程方法总结 | 第67页 |
5.6 本章小结 | 第67-68页 |
6 结论和展望 | 第68-70页 |
6.1 结论 | 第68页 |
6.2 展望 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-73页 |
致谢 | 第73-75页 |