基于車身離散點云的曲面反求方法優(yōu)化.pdf

1、車身A級曲面的光順在車身曲面重構中有著重要的意義，如何提高車身A級曲面光順的質量和效率是當今國內外相關鄰域學者研究的一個熱點問題。目前車身A級曲面的光順主要采用的是人機交互式光順方法，該方法對光順者的專業(yè)技能要求較高，光順效率較低。近年來有部分學者提出了根據離散點云自動反求曲面的光順方法，并取得了一定成果，但仍有許多問題需要進一步優(yōu)化。本文主要對通過離散點云自動反求A級曲面的方法進行了研究，對利用插值法反求Bézier曲面的算法進行了優(yōu)

2、化處理，最后給出一種基于離散點云的車身A級曲面反求的優(yōu)化算法。
　　本課題主要從以下幾個方面進行了相關研究：
　　首先，對離散點云數據的參數化問題進行了研究，在利用基面投影法對給定離散點云數據進行參數化處理時，給出了一種自動確定離散點云最佳投影方向的方法。將最小包圍盒的思想引入到離散點云投影方向的確定中，利用搜索點云最小AABB包圍盒對應的工作坐標系的算法，快速準確地確定出離散點云的最佳投影方向。
　　其次，給出了一種

3、直接通過離散點云計算點云中各點處曲率的算法，研究了曲面曲率變化對控制頂點排列的影響，并分析了曲率變化對曲面型值點分布的影響，最后利用計算得到的點云中各點處的曲率變化情況，對點云投影網格進行了重新劃分以確定插值點。
　　最后，將點云最佳投影方向確定的算法及根據曲面曲率變化確定曲面插值點的方法，整合到通過離散點云反求A級曲面的算法中，利用基于MFC的UG二次開發(fā)平臺建立了根據離散點云自動反求A級曲面的應用模塊，并將其嵌入到UG軟件中進