三维点云的数据预处理和圆提取算法研究

论文摘要

逆向工程技术是一种数字化产品开发技术,在大尺寸零件和复杂曲面反求测量方面的应用也越来越广泛,相关研究也越来越引起人们的重视。数据获取、数据处理是逆向工程的两项关键技术。数据获取是逆向工程的前提和基础;数据处理是逆向工程中的关键环节,其结果将直接影响后期模型重构的质量。目前基于点的点云数据处理技术已成为逆向工程的一个研究热点,包括数据预处理和特征提取。本文论述了数据获取的不同方法、数据的类型着重研究了逆向工程中的数据点间拓扑关系建立、点云数据的边界提取、三维点云中圆的提取等关键技术,为后续的角点提取、比对、模型重建做准备。数据获取是数据处理的前期工作。简单介绍了三维离散数据获取的原则、方法、影响因素以及点云的类型,并描述了本文使用的数据获取技术的方法。点间拓扑关系的建立是数据预处理技术很关键技术之一。对几种常见的拓扑关系建立的算法进行了分析,并提出了一种改进的散乱点云k近邻快速搜索算法和相应的算法流程,此方法提高了点间拓扑关系建立的效率和准确性。边界特征提取是点云处理中另一项重要的工作。讨论了适用于扫描线点云和散乱点云的边界特征提取方法,并阐述了边界点的排序算法。针对实验数据,利用网格划分法提取出了边界,为下一步的角点检测和比对做了准备。在工程中圆是很常见的一种形状,使得在三维点云数据中提取圆也就很重要了。针对在边界中检测圆的方法很复杂,提出了一种新的提取散乱点云中圆的提取方法,并详细阐述了图像中圆、椭圆的检测算法和粗边界的点云边界的提取方法。通过本方法可以从实验数据中提取出圆。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 逆向工程中的数据处理关键技术及其研究现状
• 1.3 数据预处理和圆提取的意义
• 1.4 本论文的研究内容
• 第2章 三维离散数据获取技术研究
• 2.1 三维离散数据获取原则
• 2.2 三维离散数据获取方法
• 2.3 三维离散数据类型分析
• 2.4 基于三角几何的线结构光扫描法
• 2.5 本章小结
• 第3章 点云数据拓扑关系建立
• 3.1 点云数据拓扑关系的建立方法
• 3.1.1 扫描线法
• 3.1.2 k-d tree法
• 3.1.3 八叉树法
• 3.1.4 栅格法
• 3.2 一种改进的散乱点云k近邻快速搜索算法
• 3.3 搜索点的拓扑关系流程
• 3.4 本章小结
• 第4章 点云数据的边界特征提取
• 4.1 边界特征提取
• 4.1.1 基于扫描线点云的边界特征提取
• 4.1.2 基于散乱点云的边界特征提取
• 4.2 边界特征点排序
• 4.3 网格划分法提取点云边界
• 4.4 实验结果与分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 三维点云数据中圆的提取方法研究
• 5.1 点云数据中圆的提取
• 5.2 一种新的三维点云数据中圆的提取方法
• 5.2.1 三维点云数据中的圆投影到二维坐标系
• 5.2.2 二维点云数据网格化变成二值图像
• 5.2.3 不基于Hough变换检测图像中的椭圆或圆
• 5.2.4 提取椭圆图像的点云数据边界
• 5.2.5 二维坐标系恢复到三维坐标系和圆的拟合
• 5.3 实验结果与分析
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢