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      逆向抄數數據點的預處理

      發布日期:2014-12-08  來源:百佳學習邦  作者:李勇  瀏覽次數:3281
      核心提示:數據數理是逆向工程的一項重要的技術環節,它決定了后續CAD模型重建過程能否方便、準確地進行。不同的測量系統所得到的測量數據的格式有所不同,且幾乎所有的測量方式和測量系統都不可避免地存在誤差。
       逆向抄數數據點的預處理

      數據數理是逆向工程的一項重要的技術環節,它決定了后續CAD模型重建過程能否方便、準確地進行。不同的測量系統所得到的測量數據的格式有所不同,且幾乎所有的測量方式和測量系統都不可避免地存在誤差。因此,在進行CAD重構之前對測量數據進行處理是必要的。數據處理過程主要包括數據格式轉化、點云的拼合、噪聲過濾、特征提取、數據精簡以及破洞修補等環節。

      1 噪聲點的去除

      產品表面輪廓點云數據是通過各種數據測量設備獲得的,要實現實物原型的準確構建,測量數據必須精確。

      但無論是接觸式測量機還是非接觸式的測量機,由于實物樣件的表面粗糙度不同、測量中隨機誤差的存在、測量設備的標定參數或測量環境變化等因素,都不可避免地會引入數據誤差,尤其是尖銳邊和產品邊界附近的測量數據。

      這些超差點或錯誤點,一般稱為噪聲點,它將直接影響后續CAD模型與參考實物之間存在差距,嚴重影響了產品的精度要求和性能要求。同時為了提高后續CAD建模的速度,在保證曲面精度的前提下,盡可能減少多余的數據。因此,為更好地完成原型的CAD模型重建,必須對原始測量數據進行預處理。常用的噪聲點的過濾方法有人機交互法、曲線檢查法和弦高差方法等。

      1.人機交互法

      人機交互是反求工程技術中思路最簡單的去除噪聲點的方法:通過反求軟件盡心點云圖形顯示,在點云中判別明顯噪聲點,然后將這些點從數據點列中刪除,這種方法非常直觀有效,特別適合于數據的初步檢查。

      2.曲線檢查法

      通過掃描線數據的所有數據點,用最小二乘法擬合得到一條樣條曲線,然后分別計算中間數據點Pi到樣條曲線的歐式距離ei如果‖ei‖≥[ε][ε]為給定的閾值,則認為Pi是噪聲點,應該剔除。

      3.弦高差方法

      連接檢查點前后兩點,計算Pi到弦的距離h,如果h[ε],則認為Pi是噪聲點,應以剔除。這種方法適合于測量點均布且點較密集的場合,特別是曲率變化較大的位置

       

      2 數據的精簡

      測量技術的發展,主要體現在測量速度和測量精度領域,同時測量的數據量也隨之增大,龐大的數據不但包含了全面的實測物體的信息,同時冗余數據也占有很大比例,對后續處理以及存儲、顯示、傳輸等極為不利,處理時占用大量計算機資源。如果直接對點云進行造型處理,從數據點的處理到最終的模型重構時間開銷較大且過程難以控制。而在實際的逆向操作中,過多的點云數據不但降低處理效率,對曲線曲面的光順性有較為嚴重的影響。所以對測量的海量點云數據進行數據精簡是十分必要的。

      1.散亂數據的包圍法

      對于散亂點云數據,Weir等人都采用了包圍盒的方法。該方法采用體包圍盒來約束點云,然后將大包圍盒分解成若干個均勻大小的小包圍盒,在每個包圍盒中選取最靠近包圍盒中心的點來代替所有包圍盒中的點。Martin則采用了大小相同的均勻網格,然后用中值濾波的方法將統一網格中的點所有數據用濾波得到一個中值點代替

      這些方法簡單、高效,但缺點是如何選擇包圍盒的大小才能保證精簡后構造的模型與原始點云數據之間的精度。

      2.散亂數據的精確法

      提出了一種散亂數據的精簡方法,首先用Riemann圖確定每個散亂點的K-鄰近,然后對Riemann圖進行最優遍歷并計算每個點處的最小二乘擬合平面,最后計算刪除該點后引起的誤差,提出了分別基于簡化后數據點的個數、數據點之間的距離以及法向精度3種原則的精簡方法。這種方法能較好地解決散亂數據的精簡問題,但計算量較大。

      對于掃描線點云數據,主要是對一個方向上的點列進行精簡,經常用到的方法是最小距離法和角度偏差法。最小距離法就是設定一個最小距離閾值Dmin,然后沿掃描線方向順序比較相鄰兩點之間的距離D,若D<Dmin,則后一個點將被刪除。依此判斷所有掃描點。其中,最小距離的確定應根據具體數據精簡的精度要求來選取。這種方法只對測量數據點進行簡單遍歷,不需要反復遍歷尋優,該方法適合掃描線數據點十分密集,且整體數據曲率變化較緩慢的曲面,可以快速濾除冗余數據,精簡效果很好。

      角度偏差法的實質就是通過角度估計點對掃描線總體趨勢的影響大小來判定點的重要性,從而在不影響掃描線特征表示的情況下,對數據進行精簡。

      3.掃描數據的精確法

      提出一種自適應最小距離掃描線數據精簡方法。該方法在最小距離方法的基礎上計算掃描線曲率,根據曲率變化設置不同的距離閾值Dmin,從而保證了掃描線數據在曲率變化較大的地方保留較多的點,曲率變化較為緩和的地方保留較少的點。即精簡數據的同時也保留了突變處微小特征

      4.比例數據精簡和邊界修正

      對于三角網格化數據,Chen提出了比例數據精簡和利用邊界限制修正兩種精簡方法,第一種方法首先搜索與某一點相關的所有三角平面片,并選擇其中一個平面的法向量為基準,用其余平面的法向量與其求差,再將所有差向量的模取平均值,并根據平均值是否小于給定的閾值作為去除數據點的標準。第二種方法是將共點的三角形面積作為權值,求出領域內三角曲面片的法向量的加權平均向量,并以此向量作為平面的法向量,過公共點作一個平面,再根據三角面處的曲率值來決定此三角面的取舍,然后重新擬合的方法,適用于STL文件的自動生成。

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