【摘 要】
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曲面生成是实现工业逆向三维重建测量的主要途径,为了提高整体工件的曲面重建精度,将工件特征区分为平缓和尖锐特征,根据不同特征类型的特点设计了一种曲面生成优化算法。采用主成分分析方法求解点云的法向量和曲面变分,提出一种广度优先搜索算法来调整点云的法向量方向;根据曲面变分区分出尖锐特征和平缓特征,采用贪婪投影三角形算法对尖锐特征进行重建,采用泊松算法对平缓特征进行重建;将尖锐特征和平缓特征合并得到最终的曲面模型。实验表明,所提算法的精度高于贪婪投影三角形算法和泊松算法。
【机 构】
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山东大学机械工程学院,高效洁净机械制造教育部重点实验室（山东大学）,机械工程国家级实验教学示范中心（山东大学）,山东大学深圳研究院
【基金项目】
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2019年工业互联网创新发展工程专项资助项目,深圳市科技创新计划资助项目(JCYJ20180301171337648),山东省重点研发计划资助项目(2019GGX104043)。
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曲面生成是实现工业逆向三维重建测量的主要途径,为了提高整体工件的曲面重建精度,将工件特征区分为平缓和尖锐特征,根据不同特征类型的特点设计了一种曲面生成优化算法。采用主成分分析方法求解点云的法向量和曲面变分,提出一种广度优先搜索算法来调整点云的法向量方向;根据曲面变分区分出尖锐特征和平缓特征,采用贪婪投影三角形算法对尖锐特征进行重建,采用泊松算法对平缓特征进行重建;将尖锐特征和平缓特征合并得到最终的曲面模型。实验表明,所提算法的精度高于贪婪投影三角形算法和泊松算法。
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