復(fù)雜模型三維點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)技術(shù)的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、測(cè)量學(xué)等的發(fā)展,三維模型信息獲取應(yīng)用越來(lái)越廣泛,隨之而來(lái)的三維點(diǎn)云,作為表達(dá)描述三維物體表面特征的一種新方式,得到了重視。與此同時(shí),點(diǎn)云處理技術(shù)也成為了當(dāng)今熱門(mén)研究領(lǐng)域之一。
　　點(diǎn)云配準(zhǔn)作為逆向工程中的關(guān)鍵技術(shù),在點(diǎn)云數(shù)據(jù)的初步處理和三維模型的重建中起到非常關(guān)鍵的作用。配準(zhǔn)的完成好壞直接影響點(diǎn)云數(shù)據(jù)的匹配精度和速度,一直以來(lái)都是三維圖形技術(shù)的研究難點(diǎn)和熱點(diǎn)。本文在某航空渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)葉片幾何質(zhì)量評(píng)估項(xiàng)目

2、的基礎(chǔ)上對(duì)復(fù)雜模型三維點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)技術(shù)做了深入研究。
　　針對(duì)經(jīng)典ICP(Iterative Closest Point)算法在配準(zhǔn)過(guò)程中對(duì)初始位置要求較高可能產(chǎn)生局部最優(yōu)解以及對(duì)大量點(diǎn)處理時(shí)間復(fù)雜度高效率低的缺點(diǎn),對(duì)配準(zhǔn)算法進(jìn)行了改進(jìn)。本文以經(jīng)典的ICP算法為基礎(chǔ),增加點(diǎn)云前期預(yù)處理實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云去噪和精簡(jiǎn),得到更加有效的樣件表面數(shù)據(jù)用于后期處理。同時(shí)利用PCA主方向貼合法對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初始配準(zhǔn),有效解決了ICP算法對(duì)初始位置要求高的

3、問(wèn)題。通過(guò)隨機(jī)采樣和K-D樹(shù)搜尋最近點(diǎn),降低ICP算法時(shí)間復(fù)雜度,同時(shí)通過(guò)法向閾值進(jìn)一步提高對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)匹配精度,提高了ICP算法的收斂速度和精度。并利用配準(zhǔn)后兩簇點(diǎn)云中對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)之間的誤差完成了幾何質(zhì)量評(píng)估,生成誤差文件,用RGB色彩模式來(lái)直觀顯示。
　　經(jīng)實(shí)驗(yàn)對(duì)比,本算法能很好的彌補(bǔ)單純的粗略配準(zhǔn)和經(jīng)典ICP配準(zhǔn)的缺點(diǎn),具有良好的匹配精度和速度。本文算法可實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜曲面零件的配準(zhǔn),提高具有復(fù)雜曲面特征產(chǎn)品的加工精度和效率,可以廣泛應(yīng)