离散测量数据点毛坯曲面重构的研究

提出了一种新的离散点毛坯曲面重构算法。此算法是一种纯几何的构造方法，其基本出发点是首先在（u,w)参数平面内对实际测量所取得的离散数据点分别进行u向和w向排序，按照排序结果确定每一个实际测量点的矩形作用域，之后进行一种特殊的Hermite插值，再将重叠的作用域迭加即可。论文最后给出了一个计算实例，验证了此算法的正确性和有效性。     

曲面柔性制孔机器人末端执行器及其法向姿态调整的一种新算法(英文)

设计了一种曲面柔性制孔机器人末端执行器,并针对该末端执行器提出了一种法向姿态调整的新算法.空间不共面四点可以确定一个与之相切的球面,求出该球面的半径及球心位置,以该球面近似代表制孔点区域的曲面,联结制孔点与该球面球心的矢量即可近似代表制孔点曲面的法矢量.根据这一原理,该算法首先用4个位移传感器测量出曲面上制孔区域内4个点的坐标,并由此计算出制孔位置的法向矢量,然后计算出此法向矢量与末端执行器上电主轴的轴线矢量的误差.根据该误差,进一步计算出末端执行器上2个旋转轴的旋转角度及制孔机器人另外3个直线移动方向的移动距离,从而实现调整主轴在制孔点与曲面垂直的功能.针对2种类型曲面的仿真结果表明,根据该算法可以实现较高的调整精度和效率.     

面向CAD模型曲面形状的误差检验

针对含自由曲面及标准解析曲面零件加工精度的高精度检测,本文提出一种形状公差评定的新方法——面向CAD模型的曲面形状误差检验。它实现了各种标准解析曲面和自由曲面形状的高精度检测,采用表达式精确地表示各种标准解析曲面和自由曲面;利用数据库技术研究CMM测量点云和CAD模型的最佳匹配算法;比较测量点云和CAD模型的法向偏移量即曲面形状误差,且用图形直观地显示出来。最后进行计算机仿真实验,实例验证算法可行性。     

Marching Tetrahedra曲面重建

针对从散乱点云重建三角网格曲面的问题,提出了一个插值数据点的简单且鲁棒的曲面重建算法,其中点云是从任意拓扑的模型表面上采样得到的。利用最小二乘平面拟合方法计算每个点处的曲面法向,并计算两个等距面上相应的采样点,在构造好所有等距点的Delaunay三角剖分后,利用marching tetrahedra方法即可得到一个插值...     

构造高维二阶可旋转设计点集

实验者在拟合一个响应曲面进行实验数据分析时,需要对可操作变量的水平进行设定.Box和Hunter(1959)提出了一种可旋转方式,使得响应曲面容易被拟合并且可以提供等高线上的球面信息.本文在Draper(1960)提出的由k-1维二阶设计点集转变到k维二阶可旋转设计点集方法的基础上,从具体例子出发分析了最初选取点集的重要性,并详细地描述了由四维点集构造五维点集的过程.     

基于马氏度量的图像谱特征描述

传统的谱特征描述过程中采用的是不能反映样本间潜在关系的欧式距离进行度量的.为更好地区分数据之间的联系,提出基于马氏度量的图像谱特征描述算法.首先,对特征点及其周围特征点按照马氏距离进行分层,并在每层上面构造相应的结构图及计算其关联矩阵;接着,对关联矩阵进行谱分解得到其特征值向量和谱隙向量;然后分别用两者的最大值、平均值和方差统计量得到最终的马氏度量谱特征;最后,根据马氏度量谱特征之间的相似性和特征点之间距离关系来构建匹配数学模型,并用贪心算法求解得到特征点之间的匹配关系.实验结果表明,该算法提高匹配精度;同时将其应用于偏振图像的匹配问题上,并取得较好的匹配结果.     

《微分几何》教材的几点商榷

对梅向明、黄敬之编写的《微分几何》教材中的3个知识点提出不同意见：曲面网的方程是一个一阶非线性微分方程;直纹面方程 r→＝a→（u ）＋vb→（u）中,参数｜v｜为导线上a→（u）点到直母线上任一点P（u,v）的距离,b→（u）也可以只是过导线上a→（u）点的直母线上的方向向量;可展曲面上动点P沿一条直母线移动时,它的法向量始终共线,切平面不变。     

点与简单多边形位置关系判别新算法

基于点到角的最小距离提出一种判别点与多边形位置关系的新算法。通过扫描与点距离最小的线段,在多边形中有两个角共有此线段,选择其中任意一个角,定义点到此角的距离取得最小。判断点与角的内外侧关系,确定点与多边形内外侧位置关系。该算法通过点与点的距离运算避免了传统的交点、叉积的求解。比较试验表明,此新算法易于实现、计算速度快。     

针对低质量点云的点云配准算法

在点云数据采集过程中,现场情况会导致点云数据质量下降,出现如点云残缺、点云稀疏、噪声等问题,传统点云配准算法在对低质量点云进行配准时会出现配准失败的问题。针对低质量点云配准的挑战,提出一种粗匹配和精匹配结合的算法,通过PPF方法进行粗匹配,将其计算结果作为ICP精匹配方法的迭代初值,提高算法的速度和精度。最后,分别针对稀疏点云、含噪声点云和残缺点云进行实验验证,证明了本算法的有效性。     

一种基于EGI和标准人脸模板的三维人脸点云拼合算法

对重合区域较少的两组不同角度获取的三维人脸点云数据,直接寻找对应点进行点云拼合的难度很大。为解决这一问题,提出一种基于EGI和标准人脸模板全自动点云数配准拼合算法。针对待配准的三维人脸点云以及标准人脸点云模型,首先通过局部最小二乘曲面拟合,估计每个点的法向和曲率,其次计算点云的扩展高斯图(EGI),然后利用EGI上对应的特征点计算欧拉角,分别使待配准三维人脸点云旋转至与人脸模型大致相同的位置,完成粗配准,并把粗配准结果作为新的初始位置。采用最近点迭代算法(ICP)分别对三维人脸点云与标准人脸模型进行精确配准,从而实现两组三维人脸点云的拼接。     

鞋楦反求中的曲面光滑拼接算法

为了实现鞋楦反求过程中所构造曲面的光滑性，提出了一种曲面片的拼接算法。利用激光扫描仪获得鞋楦点云，对经过预处理的点云数据构造出其曲面边界，然后在已知曲面的边界线和边界内部点云的条件下拟合出鞋楦的表面单元曲面，再利用相交于公共边界的两曲面一阶连续原理，导出各单元曲面光滑拼接的约束条件。拟合结果表明，该算法可以实现鞋楦曲面的快速重建和一阶光滑拼接。     

动点移动法线路桩号反算算法

在铁路、公路、城市道路测量、设计、施工和竣工验收中,经常需要已知线路上或线路外的点的坐标,反算对应的桩号及到线路中线的垂距,该问题的解决主要是如何计算动点移动的步长,对于点位在线路中线左右侧,动点移动的方向是不一样的,由此造成动点移动的步长有正有负,提出一种计算动点移动步长通用算法——坐标变换法。     

基于存储结构的Dijkstra算法优化

在求解最短路径时经常使用经典的Dijkstra算法,但在实际应用中在计算最短路径长度时需要进行大量的数据比较,而当图中两顶点之间的距离是∞时,是没有必要进行比较的。本文从存储结构上讨论如何对Dijkstra算法进行优化,尽量减少数据比较次数。     

用最小二乘法拟合曲面方程

插值算法在计算机图像学中的应用价值很大.把曲线拟合的最小二乘法推广到空间曲面的插值算法中去,并且通过最小二乘法拟合二次曲面方程来说明计算过程的复杂程度.     

基于k邻域离散扩张的点云数据分割

提出了一种基于法矢空间离散扩张的三维点云数据特征分离算法。将三维空间中的点云数据投影到法矢空间中,通过法矢估算与离散扩张的方法从复杂模型中提取具有几何特征的曲面并将其相互分离。实验证明算法能迅速地从海量点云数据中识别并分离具有几何特征的数据点,得到单一特征曲面,并且具有较好的健壮性和算法效率。     

基于离群点检测的电类实验教学中错误数据判决算法

电类实验教学在高等院校中覆盖面广,实验过程中学生所测数据量大,人工评判数据工作繁琐。随着在线实验教学的普及,迫切需要一种实验数据智能评判的方法。依据Mean Shift思想提出一种基于距离的离群点检测(MSOD)算法,以理论计算值作为初始点,沿着概率密度梯度的方向寻找数据集最稠密的位置,与该位置的距离大于某一特定值的数据为离群点,离群点数据即为测量有误的数据。实验结果表明,MSOD算法识别错误实验数据的效果较好,可以有效地减少实验教学中重复繁琐的人工评判数据的工作,节约人力成本,提高实验教学效率。与现有的离群点检测算法比较,MSOD算法提高了错误数据识别的正确率,并且降低了时间成本。     

点云数据精简与配准研究

由于激光雷达等扫描设备得到的点云存在数据量大、数据中掺杂噪声较多等一系列问题,提出一种基于特征点保持的点云精简与配准方法。首先利用K-means算法对所有点云数据聚类,滤除掉噪声点云,再进行精简化处理;随后在精简的基础上用KD-tree对数据进行最近邻搜索以加快对应点查找速度,从而为配准节省一定的时间;最后根据欧氏距离选择合适的初值减少匹配误差。实验结果表明,精简后的点云数据保持了基本特征,一定程度上减少了配准时间和误差。     

逆向工程技术在汽车仪表盘零件开发中的应用

以汽车仪表盘为研究对象,通过激光扫描仪的非接触式测量获取零件曲面的点云数据,并利用Surfacer软件进行点云数据处理,且基于NURBS曲面重构理论进行零件曲面造型,最后利用Pro/Engineer软件完成汽车仪表盘的实体模型设计.与传统的设计方法相比,提高了工作效率,缩短了新产品的开发周期.     

基于一种新的曲率分析算法对散乱数据点云分块

给出了数据分块系统性方案, 即从仅含有三维坐标的散乱的点云中自动提取几何曲面特性. 首先基于局部基面参数化估算散乱数据点云的局部表面曲率分析是其方案的关键性技术. 再采用由高斯曲率和平均曲率的记号得到的8种曲面类型, 就形成初始数据分块. 通过区域增长法可以使粗略数据分块进一步被提取, 得到更小的噪声影响及更精确的区域划分. 其方案得到了实例验证, 具有较强的可操作性和实用性. 基于新曲率算法的分块方案使数据分块技术能够直接运用于散乱数据点云.     

基于SIFT特征点精确匹配的图像拼接技术研究

为实现两幅或多幅图像的拼接需要提取两幅图像中的特征点,并对所提取的特征点进行精确匹配。本文在应用SIFT方法提取待匹配图像中的特征点并对提取的特征点进行粗匹配基础上,对基于距离约束的特征点的精确匹配方法进行了研究。消除误匹配点对共分两个步骤:1)在一幅图像中取一个特征点计算与该特征点欧式距离最小的两个特征点,并取欧式距离最小值;利用粗匹配点,在待拼接的另一幅图像中同样求相应点间欧式距离并取最小值;若两值中的较小值与较大值之比大于设定阈值,则初步得到精确匹配点对。2)在一幅图像中顺序取初步判定位误匹配的特征点,计算该特征点与精确匹配特征点间欧氏距离,并取距离最小的两个特征点;在待拼接的另一幅图像中同样求相应匹配点间欧式距离并取最小值,两值中的较小值与较大值之比与设定的阈值比较可得到精确匹配点对。实验证明了该方法的有效性。