点云数据的三角剖分及计算机三维重建

为了解决直接剖分法因点云数据拓扑结构复杂出现的自交现象,提出了一种基于分治策略的三角剖分方法.首先,对原始点云数据进行平面投影并执行区域分割;其次,在每一个区域内进行直接剖分,剖分过程遵循异侧剖分准则、法向量夹角最大剖分准则、阈值距离剖分准则、最小内角最大剖分准则.最后,按照空间Delaunay剖分准则完成区域之间的连接.实验结果表明,该文提出的剖分方法对于规则曲面点云和非规则曲面点云都具有理想的剖分效果,并且执行速度快.     

基于逼近体积最小准则的最佳三角剖分研究

研究工程中大量散乱数据的三角剖分 ,提出了基于逼近曲面体积误差最小的最佳三角剖分准则 ,为了快速得到满足此准则的三角剖分 ,给出了启发式搜索算法和该算法在实际曲面重构应用中的一个实例 .结果表明 :重构的结果较好 ,且三角剖分的拓扑保持一致     

基于逼近体积最小准则的最佳三角剖分研究

研究工程中大量散乱数据的三角剖分,提出了基于逼曲面体积误差最小的最佳三解剖分准则,为了快速得到满足此准则的三角剖分,给出了启发式搜索算法和该算法在实际曲面重构应用中的个实例,结果表明：重构的结果较好,且三角剖分的拓扑保持一致。     

三角剖分算法的研究与实现

反向工程中的散乱点云的三角剖分是反向工程中的重要基础,尤其是对空间散乱点做网格化的过程中,三角网[1]要比其他网灵活许多,这使得三角剖分在反向工程中具有显著的优势。     

基于IGES的裁剪曲面模型三角剖分后处理器开发

符合IGES标准的裁剪曲面模型的输入和输出是大多数CAD系统必备的功能之一。本文介绍了一种基于IGES曲面模型的后处理器，通过该后处理器可以正确的读取封闭实体所形成的IGES裁剪曲面信息，并根据IGES文件中不同的曲面表达形式来对曲面数据进行特殊的处理，进行三角剖分，并同时处理了曲面退化，边界混淆等问题，最终得到剖分结果。     

关于已知散乱点集三角剖分的优化

本文详细的讨论了已知散乱点集三角剖分的优化问题,并指出了三种特殊三角剖分的等价性,同时也给出了其优化方法。     

浅析散乱点云数据的三角网格面重构

逆向工程的研究有着重大的现实意义。本文先对逆向工程技术进行概述,然后介绍了散乱点云数据三角网格面重构的分类和经典算法,以及逆向工程的常用软件,最后对全文进行了总结。     

点云数据三角网格生成算法及应用

在引入局部Delaunay边和局部Delaunay三角形的基础上,给出一种平面及空间散乱数据点集的三角网格生成的快速算法,实验表明本算法具有运行速度快、计算准确、存储简单等优点.     

曲面离散数据点的三角剖分及优选探析

论述了在拟合逼近膜结构不规则区域的曲面中，如何通过自动剖分离散的数据点得到１个初始的三角形集，对初始的三角剖分进行重新组合分析，以得到适宜的三角形，从而构成１张较好的曲面。     

三角剖分图的点面全色数

平面图G(V,E,F)的点面全色数X_e(G)是使得集合V(G)∪F(G)中相邻和相关联的元素均染为不同颜色的最少颜色数。本文证明了:若G是三角剖分图,则4≤X_e(G)≤6。     

基于3D栅格的点云三角网格模型重构研究

讨论了有关散乱点云的取样及三角网络化模型的实现，并提出了一种高效率的点云提取方法，最后就基于被提取点生成三角网络模型进行了探讨．     

逆向工程中的测量数据精简技术研究

在分析角度-弦高联合准则法和包围盒法的工程适用特点的基础上,提出了同时基于角度-弦高简化法和包围盒法的改进型数据的直接精简方法,即利用包围盒法构造分割面,利用分割面将数据点云处理成按扫描线存储的"结构化"测量数据,再利用角度-弦高联合准则法逐线精简.随后以铸造模板、汽车发动机罩及人头像为典型实例,分别对具有不同表面特征的测量数据点云进行了数据精简验证.结果表明,提出的方法同时具备2种数据精简方法的优点,且克服了该2种方法无法处理曲率变化大、附加特征多的表面测量数据的局限性,能够对测量数据进行直接而有效地简化,因此可以用于处理具有复杂附加特征的散乱测量数据.     

散乱点云数据的曲率精简算法

针对海量散乱点云数据精简问题,提出了以平均曲率为判据的精简算法.采用八叉树结构对点云数据进行空间分割,由分割结果建立k邻域.在散乱数据点参数化的基础上,对k邻域内的散乱点进行二次曲面拟合,求出拟合曲面的平均曲率,进而得出邻域内所有数据点的平均曲率均值,以此为判据进行数据精简.构造曲率差函数,识别出边界数据点,对其进行数据保护.结果表明,该算法对具有曲率多样化特点的点云数据精简具有一定的理论意义和应用价值.通过实验验证了该算法的可靠性和准确性.     

基于点云数据的汽车密封条的曲面重构

逆向工程是现代制造技术的重要发展方向之一，结合汽车密封条逆向开发的特点，在汽车密封条的逆向开发中，重点探讨了基于点云数据来重构汽车密封条曲面的方法，提高了产品的精度和开发效率。     

基于点云数据复杂曲面产品的快速开发

重点以三维反求工程为基础，详细地研究了复杂曲面产品的快速开发方法，提出了基于点云数据的STL（STereoLithography)快速重构，有限元网格划分，结合快速成型及计算机辅助工程（CAE）等技术，大大加速了对具有复杂曲面的产品，如汽车覆盖，塑胶产品模具，个性化人体骨等的设计与制造速度，也避免了繁杂的曲线曲面重构。通过实例，验证了所提出的方法不仅简便易行，而且也能满足模具设计制造的精度要求。     

汽车密封条点云数据与截面数据的对齐

逆向工程中点云数据处理是重构表面模型的一个很重要的步骤。以汽车密封条三角窗产品为例,结合汽车密封条产品逆向工程的特点和坐标变换的理论,利用逆向软件,实现了汽车密封条点云数据与截面数据的对齐。     

反求工程中散乱点云数据的自动分割与曲面重构

提出了一种在反求工程中对散乱点云数据进行自动分割与曲面模型重构的方法．建立了散乱点云数据之间的拓扑信息，对点云数据进行三角剖分重构网格曲面模型．基于网格曲面求解点云数据的曲率极值，提取边界点云，进一步拟合成边界曲线．利用边界曲线将整个点云自动分割，每一片点云采用二次曲面或自由曲面进行拟合，对于二次曲面可以根据参数自动确定曲面类型，最终得到完整的CAD模型．用一个鞋跟模型的实例证明了该方法的有效性．     

逆向工程中数据点云精简方法研究

该文概述了逆向工程的内容，指出对数据点云进行精简处理的重要性；介绍了两种典型的数据精简方法；提出了一种基于平均点距值的新方法，详细说明了算法过程；最后对该算法的优缺点作了小结．     

散乱数据的三角剖分及其在快速原型制造中的应用

在考虑反求工程中通用数据分块方法的基础上,给出了一种快速、实用的任意多边形区域的自动三角剖分方法。探讨了基于三角剖分的反求工程技术与快速原型技术集成的可能性,以及直接生成快速成型机接口文件的可行性,目前这种三角剖分方法已在实际反求中取得了良好的效果。