【摘 要】
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非完备几何特征水下测量数据建模技术是逆向工程CAD建模技术的重要组成部分,该技术通过水下测量获取被测物体的数据信息,并依据已有数据的特征对原本破损残缺的区域进行重组匹配,从而重建被测物体的原貌。随着交叉学科研究的不断发展和数字化设计技术的不断完善,将非完备几何特征水下测量数据建模技术应用于水下考古领域,可以提高水下文物快速成型的质量和效率。又考虑到水下文物中大部分是以碗状器型存在的碎块,因而本文在
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非完备几何特征水下测量数据建模技术是逆向工程CAD建模技术的重要组成部分,该技术通过水下测量获取被测物体的数据信息,并依据已有数据的特征对原本破损残缺的区域进行重组匹配,从而重建被测物体的原貌。随着交叉学科研究的不断发展和数字化设计技术的不断完善,将非完备几何特征水下测量数据建模技术应用于水下考古领域,可以提高水下文物快速成型的质量和效率。又考虑到水下文物中大部分是以碗状器型存在的碎块,因而本文在水下三维测量,碗状碎块的内表面识别,最佳待匹配碎块的筛选和碎块集的重组策略等方向进行了研究,为实现水下物体的三维测量和碎块的重组匹配提供了技术保证。本文针对水下测量和三维建模的技术需求,设计了非完备几何特征水下数据的三维测量系统。该系统选用CCD工业相机和LightCrafter4500光学投射器来完成基于相移法的结构光水下测量,可以结合水下标定数据和光栅投射在被测三维物体表面的相位信息,计算得到被测物体的点云数据。该系统具有实时检测,操作简便等特点,为后续的重组匹配技术研究提供了基础数据。基于内表面特性的碗状碎块重组算法可有效避免由断裂曲面引起的过分割问题,但其难点在于内表面的准确提取,为此提出一种结合点云占比和平滑度的碗状碎块内表面识别算法。首先根据各分割曲面点云占比的显著差异,从分割曲面组中识别出内表面和外表面,再利用平滑度差异提取出碗状碎块的内表面。实验证明该算法能够实现碗状碎块内表面的准确提取,且其曲面识别准确率和平均运算速度比传统的曲面粗糙度法分别提高了 20.00%和144.63%。为了协助计算机实现最佳待匹配碎块的自动筛选,本文利用碗状碎块鲜明的内表面特征,提出一种融合扩展高斯球和相似度的碗状碎块筛选方法。该方法基于颜色特征和特征圆曲率建立扩展高斯球模型,旨在筛选出基准碎块的最佳待匹配碎块。实验结果表明该方法的筛选准确率可达到93.87%,且相对于传统的扩展高斯球建立方法,该方法在筛选准确率和平均运算速度上分别提高了 6.60%和16.08%。碎块集在重组过程中由于碎块数目较多,容易出现较多的误匹配。针对这一问题,本文在最佳待匹配碎块的筛选基础上,提出一种基于内表面特征的碎块重组策略,可以避免误匹配带来的重组失败。实验证实该重组策略能够成功进行碎块集的整体拼合,从而协助计算机自动完成碎块集的重组匹配工作,同时为碗状文物的快速成型提供完整的三维模型数据,且该策略对于几何特征或者颜色特征显著的碗状碎块更有适用性。
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