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逆向工程是目前CAD/CAM领域内的研究热点之一,而数据分块是逆向工程技术中的关键环节和难点问题。数据分块是指曲面重构中按点云分布形状特征对点云数据进行区域分割的基础过程,对该技术的研究对于加快逆向工程技术的研究与应用进程具有一定的积极意义。本文在总结现有研究成果的基础上,设计了一种改进的基于面的散乱点云数据分块方法,该方法首先建立点云邻接关系,并分析点云的法矢和曲率,在上述预处理的基础上提取边界特征点和分析曲面类型,并通过改进的区域生长过程实现了数据分块。论文主要研究成果如下:(1).设计了一种改进的k邻域快速搜索算法,明显地提高了k邻域的搜索效率;作者采用了“微切平面法”对法矢进行初步估算,并设计了“局部光源法”进行法矢方向的调整,提高了法矢调整的效率。(2).对基于面的数据分块方法进行了改进,将基于边的数据分块法中的边界特征点的识别策略融入了以曲面分类为基础的区域生长过程中,该方法提高了数据分块结果的准确性和可靠性。在上述研究成果的基础上,作者实现了一个散乱点云数据分块原型系统,并在此原型系统上给出了部分散乱点云数据分块算例,算例结果验证了本文所设计算法的正确性。