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基于支持向量机的点云数据修补
作 者: 吴岩冰
导 师: 马胜钢;陈中中
学 校: 郑州大学
专 业: 机械制造及其自动化
关键词: 逆向工程 点云数据 支持向量机 孔洞修补
分类号: TP391.72
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 27次
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内容摘要
逆向工程是通过产品扫描数据来重建产品数据模型,进而进行产品开发和制造的技术。其主要包含数据采集和数据处理两方面的内容。数据处理中的数据修复可为后续的曲面重构及产品模型建立降低难度和缩短所耗时间,因此对数据修复进行研究具有较高的实用价值。本文在三维结构光测量的技术背景之下,针对缺损点云数据的修复处理进行了研究。缺损点云中通常只包含点的三坐标信息,而不具备各点间的拓扑关系。为使边界提取算法能实现自动搜索缺损区域的边界轮廓,引入角度阈值作为修补区域边界点的判定依据;同时提出将空间点投影到最小二乘平面,再利用平面上投影线段间夹角和阈值的比较来判定边界点的方法。随后依据边界点间的距离关系,将求出的边界点连接成边界线,再确定其方向和内外关系,最终确定出所需修复的缺损区域。本研究提出利用支持向量机的非线性回归算法,来对点云数据中缺损区域进行修复,并通过实例验证该方法的可行性。论文重点分析了曲面修补效果与缺损区域边界处数据点的空间落差的对应关系,得出修补精度范围和适用场合,同时讨论了该方法在曲面修补过程中的局限性。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-7 1 绪论 7-11 1.1 课题研究的意义 7-8 1.2 逆向工程的应用 8-9 1.3 逆向工程的研究现状 9 1.4 本文的研究内容 9-11 2 实物数字化及数据预处理 11-16 2.1 实物的数字化数据的获得方法 11-13 2.1.1 接触式测量 11-12 2.1.2 非接触式测量 12-13 2.2 点云数据的除噪和精简 13-15 2.2.1 噪音点去除 13-15 2.2.2 数据点精简 15 2.3 本章小结 15-16 3 网格化点云数据的修补 16-21 3.1 点云的网格化原理 16-17 3.2 网格优化准则 17 3.3 点云网格化的方法 17-19 3.3.1 三角剖分类型 17-19 3.3.2 Delaunay三角剖分的经典算法 19 3.4 修补方法 19-20 3.5 本章小结 20-21 4 散乱点云数据的修补 21-50 4.1 孔洞修补思路 21-23 4.2 点云孔洞边界的提取 23-31 4.2.1 K邻域点的搜索 23-24 4.2.2 边界点的判定 24-31 4.3 支持向量机模型 31-36 4.3.1 支持向量机回归算法 31-34 4.3.2 实际应用 34-36 4.4 应用实例 36-49 4.4.1 实例修补 36-46 4.4.2 实验总结 46-49 4.5 本章小结 49-50 5 总结和展望 50-51 5.1 总结 50 5.2 展望 50-51 参考文献 51-53 致谢 53-54 攻读硕士学位期间发表的学术论文 54
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 机器辅助技术 > 机器辅助设计(CAD)、辅助制图
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