点云特征挖掘技术在反求工程中的研究与应用
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/starY.0159711c.png)
"这篇博士学位论文主要探讨了反求工程中基于点云的特征挖掘技术,由浙江大学的陈曦撰写,导师为柯映林教授。研究重点在于如何从大规模点云数据中快速、准确地提取出关键的几何特征,以支持参数化反求建模。论文涵盖了特征的定义、分类、数据预处理、区域分割、曲率计算、噪声过滤、以及快速距离计算等多个方面,并提出了新的算法和方法来解决这些问题。"
在反求工程中,特征挖掘是一项核心任务,它涉及到从点云数据中识别和提取出设计意图的几何特征,如平面、圆柱、球体等。论文首先明确了特征的概念和分类,然后结合数据挖掘的理念,定义了特征挖掘技术,并对其研究内容、体系架构和应用场景进行了详细阐述。
针对点云数据的预处理,论文提出了基于三参数Shepard曲面的噪声过滤方法。这种方法通过构建Shepard曲面作为潜在的流形表面,有效地滤除噪声,同时保持了特征的完整性。此外,还提出了一种曲率计算新方法,通过Shepard曲面插值点的线性组合来快速估计曲率,避免了复杂的曲面逼近运算,提高了效率。
在区域分割方面,论文介绍了一种基于微分几何量统计分析的自动化算法。该算法利用法曲率和高斯映射分析点云数据,通过假设检验确定特征类别,并结合栅格的拓扑关系、点聚类和分布拟合结果进行区域分割,实现了高效的特征识别,具有阈值少、效率高和抗噪性强的特点。
在计算点云到曲面距离的问题上,论文提出了一种快速算法,通过曲面采样和最近点搜索来初始化投影点,然后迭代求解精确的投影点和距离。论文还定量分析了曲面离散密度对计算精度的影响,允许预先控制距离估算的误差。采用的均匀采样和六面体栅格结构进一步提升了算法的运行速度。
论文还讨论了这些特征挖掘算法在实际建模系统(如RF,SOFT)中的高效实现策略,并通过实例验证了算法的快速性、稳定性和可靠性。最后,作者对未来的研究方向进行了展望,强调了这一领域的持续发展和挑战。
关键词:反求工程,点云,栅格结构,数据预处理,曲率计算,噪声过滤,区域分割,假设检验,误差控制。
2021-08-15 上传
2021-09-26 上传
2023-05-02 上传
2023-06-06 上传
2023-05-26 上传
2023-05-01 上传
2023-05-01 上传
2023-05-13 上传
2023-06-06 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/c6bd7837071c4b57bcfb87ce256e7e07_yangfang0529.jpg!1)
yangfang0529
- 粉丝: 1
- 资源: 13
最新资源
- 构建Cadence PSpice仿真模型库教程
- VMware 10.0安装指南:步骤详解与网络、文件共享解决方案
- 中国互联网20周年必读:影响行业的100本经典书籍
- SQL Server 2000 Analysis Services的经典MDX查询示例
- VC6.0 MFC操作Excel教程:亲测Win7下的应用与保存技巧
- 使用Python NetworkX处理网络图
- 科技驱动:计算机控制技术的革新与应用
- MF-1型机器人硬件与robobasic编程详解
- ADC性能指标解析:超越位数、SNR和谐波
- 通用示波器改造为逻辑分析仪:0-1字符显示与电路设计
- C++实现TCP控制台客户端
- SOA架构下ESB在卷烟厂的信息整合与决策支持
- 三维人脸识别:技术进展与应用解析
- 单张人脸图像的眼镜边框自动去除方法
- C语言绘制图形:余弦曲线与正弦函数示例
- Matlab 文件操作入门:fopen、fclose、fprintf、fscanf 等函数使用详解