大型復雜模具的點云預處理技術研究.pdf

1、模具是機械制造過程中的關鍵性工藝裝備，大型復雜模具的磨損或損壞所引起的模具失效會造成巨大的經濟損失，對于該類模具的數(shù)字化快速修復及再制造可以帶來巨大的行業(yè)效益。目前，隨著光學掃描設備特別是激光掃描儀的技術發(fā)展，采集所獲得的點云數(shù)據(jù)越來越密集，對于大型復雜模具掃描后的點云一般都達到了百萬級甚至億級。在現(xiàn)有普通計算機的處理能力下，對大數(shù)據(jù)量點云的后續(xù)建模將會遇到困難，因此，在進行模型重建之前，要對密集的點云數(shù)據(jù)進行必要的預處理。
　　

2、 通過對目前已有的點云預處理算法進行研究，針對采用激光掃描儀所獲取的大量密集點云的特點，對點云去噪和點云精簡兩個主要的預處理手段作了研究，并通過在Windows操作系統(tǒng)下利用Visual C++和OpenGL所搭建的軟件平臺進行算法效果的實現(xiàn)，對點云數(shù)據(jù)的預處理效果良好。
　　 針對大型復雜模具的散亂點云數(shù)據(jù)中點的搜索是點云預處理中比較耗時的一項工作，因為點的k鄰域是用來計算法線、光順、去噪等的前提條件。采用八叉樹的數(shù)據(jù)模型對

3、點云數(shù)據(jù)建立空間數(shù)據(jù)索引，然后采用一種快速k鄰域搜索算法使得k鄰域建立時間減少，提高了計算效率。在建立好k鄰域關系的基礎上對點云采用鄰域平均法進行去嗓。對于大量密集點云的精簡則采用基于離散形狀算子的點云精簡算法，該算子對于模型的特征變化敏感，既能保持原始模型的特征細節(jié)，也能極大的減少冗余數(shù)據(jù)點，同時所需的計算時間也較少。
　　 通過對點云預處理算法的研究，采用性能領先的OpenGL函數(shù)庫在VisualC++環(huán)境下進行軟件平臺的搭