【摘 要】
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随着机器视觉技术的发展,基于激光扫描的三维视觉检测技术可快速地实现复杂型面工件表面的数据采集,在数字化制造方面发挥了重要的作用。但采集到的点云数据具有海量、散乱、
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随着机器视觉技术的发展,基于激光扫描的三维视觉检测技术可快速地实现复杂型面工件表面的数据采集,在数字化制造方面发挥了重要的作用。但采集到的点云数据具有海量、散乱、冗余等特点,对点云数据进行高效地处理,以及最终生成高精度的CAD模型提出了更高的要求。本文以此为背景,针对复杂型面工件,研究了点云处理环节中的若干关键问题:首先,通过对散乱点云数据空间网格化,通过k邻域搜索临近点,重建了点云数据间的拓扑关系。在此基础上,计算出数据点的法向量、曲率等曲面特征信息,为点云数据的简化做准备。其次,在分析总结常用点云简化算法的基础上,通过改进基于曲率的简化算法,将点云数据按照曲率大小进行分段进行了简化,简化后的点云能够较好的保留相应的曲面特征信息。最后,针对由激光扫描系统获取的工件点云数据与工件原始CAD模型总是存在一定的误差这一问题,提出了基于BP神经网络进行误差补偿的算法,给出了误差补偿模型,通过点云数据的训练样本和测试样本实现了误差补偿实验,证明了该方法的有效性,可提高原始点云数据的精度。在总结全文研究工作的基础上,面向复杂型面工件对点云数据后处理的深入研究提出了工作展望。
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