【摘 要】
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由于激光扫描技术的进步,可以方便地以较高精度和速度获取零件模型表面信息,对于产生的大量扫描数据,需要对其进行精简处理.为此提出了自适应最小距离精简方法,首先通过中值
【机 构】
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西安电子科技大学机电工程学院,郑州大学机电一体化研究所
【基金项目】
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国家“863”计划资助(2006AA04Z402);河南省教育厅自然基金资助(200510459060)
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由于激光扫描技术的进步,可以方便地以较高精度和速度获取零件模型表面信息,对于产生的大量扫描数据,需要对其进行精简处理.为此提出了自适应最小距离精简方法,首先通过中值滤波和小波包滤波实现数据点的噪声去除,然后通过曲率分析,实现数据点云区域分割,对于分割后的区域选用不同的距离准则,如果数据点间的距离小于设定的准则,则该点删除从而实现数据精简.自适应最小距离法不仅保留了造型所需数据点的精度,同时数据精简效率为36%,最后通过实例验证了该方法的有效性.
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