论文依托于“重载铁路车地安全状态监测示范验证”的科研项目,开展列车走行部三维点云重建方法的研究。具体工作内容如下:(1)进行了列车走行部模型三维点云数据的结构光采集方案和相关算法研究。设计了三维点云数据采集平台,进行了相机参数标定与光平面参数标定。改进了激光条纹中心线提取算法,通过引入权重函数,对几何中心法与细化法获取的激光条纹中心线进行加权处理。(2)进行了三维点云数据的预处理。分析了噪声点云数据的空间位置分布特性,基于分类的思想对非目标区域扫描产生的冗余点与离群点分别处理。对于冗余点采用阈值分割法去除以得到主体点云,对于离群点,根据点云密度,结合自适应统计滤波和多条件阈值约束函数去除。在此基础上,对点云数据进行体素化下采样与数据点周围高阶多项式插值的重采样,保持点云几何形态的同时平滑了点云,并利用平均曲率和高斯曲率对点云平滑的效果进行评价。(3)进行了两类三维点云数据的表面重构算法研究。通过NURBS插值曲面拟合列车走行部模型表面,得到了封闭且无孔洞的光滑曲面。基于空间分布的区域增长曲面重构,结合Delaunay三角剖分准则,建立三角网格拓扑关系,实现列车走行部表面重构。相比NURBS算法,后者有较好的鲁棒性,整体可视化效果较好。构建了基于深度信息的RGB伪彩色索引图,通过正向映射的方法,将纹理映射到重建模型表面,以得到更好的可视化效果。