【摘 要】
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点云特征型面边界曲线的拟合质量直接决定了对应曲面裁剪的质量。以机械零件点云模型为研究对象,针对点云分割型面的边界点识别、排序、拟合和曲面裁剪问题展开研究。基于场
【机 构】
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贵州师范大学机电工程学院,南昌工程学院江西省精密驱动与控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51365037)
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点云特征型面边界曲线的拟合质量直接决定了对应曲面裁剪的质量。以机械零件点云模型为研究对象,针对点云分割型面的边界点识别、排序、拟合和曲面裁剪问题展开研究。基于场力法提取的边界点集,提出了基于最短距离法的边界点集排序和方向夹角阈值限定的边界点集去噪等预处理算法;采用局部二次多项式函数拟合估算边界点集曲率,提出了基于曲率突变点归属性判断的边界点集分段和拟合算法;通过控制点投影变换求取二维裁剪边界,提出了基于特征点集多边形凹凸性的二维边界曲线方向判断法。使用机械零件模型典型型面进行实验,验证了各阶段算法。该算法
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