基于光學掃描和CMM測量數據的模型重建關鍵技術研究.pdf

1、光學掃描系統(tǒng)和三坐標測量機（CMM）是逆向工程中廣泛使用的數字化設備，二者的組合使用滿足了逆向工程中對實物數字化的高精度、高效率的應用需求。多傳感組合測量系統(tǒng)的出現，也為這種組合提供了硬件基礎和支持?，F有的逆向建模方法主要還是針對同密度、同精度的同類測量數據的。為了滿足現代數字化系統(tǒng)對逆向工程模型重建方法提出的新要求，彌補現有逆向工程建模方法和軟件的不足，本文研究了基于光學掃描和CMM測量數據的模型重建方法及其關鍵技術。
　　首先

2、，實驗分析了光學掃描系統(tǒng)和CMM的優(yōu)缺點及其對模型重建的影響，通過測量實例證明了二者的互補性，進而提出了基于光學掃描和CMM測量數據的模型重建方法，并詳細論述了該方法的框架、研究內容和關鍵技術，為后續(xù)的深入研究提供了指導方向。
　　以三角網格模型表達了光學掃描獲取的數據，研究了三角網格模型的微分幾何特性估算方法。提出的曲率估算方法能夠識別Voronoi曲率估算方法的估算異常區(qū)域，以異常區(qū)域內的每個頂點的2環(huán)鄰域作為k鄰域，采用加權

3、的局部拋物面擬合法對異常區(qū)域曲率進行了修正。雖然算法精度位于Voronoi法和拋物面擬合法之間，但是運行效率高于局部拋物面擬合法，而且由于局部拋物面擬合的引入使該算法不易受三角網格形狀的影響，并具有一定的抑噪能力。為了能夠清晰的識別網格模型的凹凸特征和曲率估算異常區(qū)域，基于顏色索引表和直方圖均衡原理實現了曲率的可視化。
　　以法矢為度量準則，提出了一種分步式的、噪聲魯棒的網格分割方法?；诰灯评碚搶W格法矢進行了濾波，選取了1

4、4個單位向量作為聚類中心，應用K-means算法對網格法矢進行聚類，根據聚類的結果采用區(qū)域生長法實現了網格初始分片，最后以面片的曲度為標準，對面片進行了融合以識別規(guī)則曲面，這些面是與CMM測量特征對應的潛在區(qū)域。
　　對CMM測量數據和光學掃描數據的配準進行了研究。對于不存在光學掃描盲區(qū)的配準，提出了一種不依靠簡單幾何體作為基準的配準算法。通過近似選取3對對應點，求解坐標變換矩陣實現初始配準；然后對光學掃描點云進行三角剖分，以CM

5、M測量所獲點集向對應三角片的投影尋找對應點，之后進行坐標變換迭代求解，從而實現了不存在對應點的點集之間的配準。對于存在光學掃描盲區(qū)的配準，給出了一種基于配準工作臺的配準方法，以基準點連接線段的中點代替原來的基準點改進了三點定位算法，實驗對比了幾種配準方法的誤差，證實了該方法的可行性。
　　在網格分割和配準的基礎上，實現了規(guī)則曲面區(qū)域的數據融合以剔除與CMM測量特征重疊的三角網格。針對自由曲面區(qū)域的數據融合問題，提出了一種自適應的數