【摘 要】
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根据已有实物的测量数据进行模型重建,在机械产品逆向建模、计算机视觉、基于二维轮廓数据的生物外形重建等领域中具有重要应用价值.随着坐标测量设备的发展,获取包含被测物
【机 构】
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南京航空航天大学CAD/CAM工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，Science Foundation of Jiangsu,China，国家航天基金
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根据已有实物的测量数据进行模型重建,在机械产品逆向建模、计算机视觉、基于二维轮廓数据的生物外形重建等领域中具有重要应用价值.随着坐标测量设备的发展,获取包含被测物体更多细节的海量数据已非常方便,但大量的测量点却给模型重建带来了困难.本文首先提出了精度可控的海量数据自动简化算法.为了提高算法的效率,文中提出了一个数据集空间划分策略.根据简化后的数据集,应用步进立方体方法重建模型的三角网格曲面表示.由于种种原因,重建的三角网格模型常常含有不希望有的孔洞.为此,本文给出了一个算法产生形状优化的三角片以修补网格模
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