逆向工程模型重建的離散數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究.pdf

1、逆向工程模型重建中的曲面一般分為三角網(wǎng)格曲面與NURBS曲面，對離散點云的三角網(wǎng)格重構(gòu)及對三角網(wǎng)格處理技術(shù)的研究是逆向工程模型重建的重要內(nèi)容，也是重建NURBS曲面的前提條件，對重建曲面的質(zhì)量有直接的影響。本文在前人研究的基礎(chǔ)上對逆向工程模型重建中基于光學(xué)測量得到的離散無規(guī)則數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行了研究，主要研究內(nèi)容如下：
　　對無規(guī)則點云的三角網(wǎng)格重構(gòu)進(jìn)行了研究。三角網(wǎng)格重構(gòu)是逆向工程中許多后續(xù)處理的基礎(chǔ)，在對前人網(wǎng)格重構(gòu)的表面生長法

2、進(jìn)行綜合及改進(jìn)的基礎(chǔ)上，提出了一種新的表面生長法，三角網(wǎng)格的生長過程在采用不同策略的兩個生長階段內(nèi)完成，便于確定參數(shù)，并對多種技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn)以提高重構(gòu)網(wǎng)格的質(zhì)量，改進(jìn)了最佳點的選擇準(zhǔn)則，采用了綜合的拓?fù)湔_性及幾何一致性檢驗方法，確定了三角形生長過程中總是優(yōu)先在最光滑區(qū)域生長的生長順序，提出了改善三角網(wǎng)格外觀的異常處理方法。該算法能夠快速有效地從無規(guī)則點云重構(gòu)出質(zhì)量較高的三角形網(wǎng)格面，并有很強的適應(yīng)性及一定的抗噪音能力。
　　對三

3、角網(wǎng)格的優(yōu)化及凹凸特征識別技術(shù)進(jìn)行了研究，并在此基礎(chǔ)上對三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)分片算法進(jìn)行了研究。對三角網(wǎng)格進(jìn)行數(shù)據(jù)分片時首先通過基于法向量的K-means算法將模型表面分成了相對比較平坦的面片，對每個面片進(jìn)行非線性采樣得到生成元后基于歐幾里德距離利用CVT算法進(jìn)行二次分片，得到在每個大片內(nèi)分布比較均勻的二次分片，結(jié)合一些啟發(fā)式方法對面片及其廣義邊進(jìn)行處理，得到了能夠自動適應(yīng)模型幾何特征的數(shù)據(jù)分片。面片邊界頂點的最高度數(shù)為4，大部分面片為四邊面片

4、，并且極少有超過6條邊界的面片，利于在其基礎(chǔ)上對模型進(jìn)行四邊區(qū)域劃分。建立的廣義半邊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)利于對分片區(qū)域及其邊界進(jìn)行遍歷及調(diào)整。提出的曲率歸一化方法利于采用統(tǒng)一的閾值對凹凸特征進(jìn)行識別，以改善三角形內(nèi)角分布為目標(biāo)的三角網(wǎng)格優(yōu)化大大減少了模型中劣質(zhì)三角形的數(shù)量、提高了三角網(wǎng)格的內(nèi)角分布質(zhì)量。
　　在三角網(wǎng)格數(shù)據(jù)分片的基礎(chǔ)上，對四邊區(qū)域劃分算法進(jìn)行了研究。將數(shù)據(jù)分片得到的模型轉(zhuǎn)變?yōu)槿厖^(qū)域與四邊區(qū)域的混合區(qū)域模型，并根據(jù)區(qū)域拓?fù)漤樞?/p>

5、對其中的三邊區(qū)域進(jìn)行移動、清除，從而得到完全的四邊區(qū)域劃分。然后對四邊區(qū)域劃分進(jìn)行優(yōu)化，并基于拓?fù)浔３值闹鲃虞喞Ｐ蛯Ψ制瑓^(qū)域邊界進(jìn)行調(diào)整，以利于對劃分的區(qū)域進(jìn)行曲面擬合。對自動方法難于得到理想四邊區(qū)域劃分的模型或凹凸特征較多的模型，在自動劃分的基礎(chǔ)上結(jié)合簡單的人機交互可以得到很好的四邊區(qū)域劃分。
　　開發(fā)了逆向工程數(shù)據(jù)處理軟件，成功地建立了逃逸發(fā)動機噴嘴連接體的CAD模型，對其進(jìn)行了數(shù)控加工編程及G代碼仿真后加工出了合格的樣件。