【摘 要】
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点云拼合是逆向工程的一个重要环节,其拼合精度直接影响着后面的模型重建或精度检测。目前的研究主要集中在点云的直接拼合上,利用最近点迭代算法或点云的法矢、曲率信息实现
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点云拼合是逆向工程的一个重要环节,其拼合精度直接影响着后面的模型重建或精度检测。目前的研究主要集中在点云的直接拼合上,利用最近点迭代算法或点云的法矢、曲率信息实现点云数据的对齐。在实际应用中,大部分零件都包含若干直线、平面、圆柱等基本几何特征,而基于几何特征进行拼合的研究较少。本文对这种包含几何特征的点云数据的拼合进行了研究,并取得了如下成果:1、给出了基于几何特征的点云拼合的约束条件,简单分析了基于这种拼合方式的测量规划。2、运用坐标变换知识对几何特征进行空间转换,并结合两种不同的评价方式确定几何特征的拼合适应度,从而建立了粗、精拼优化目标函数。3、用粒子群算法对粗、精拼优化目标函数分别给予实现,然后根据不同的收敛情况及粒子群算法的本身特点将这两种优化目标函数组装成一个优化目标函数,并用来完成发动机右半轴支架的拼合。4、对几何特征赋予参数,解决多特征情况下对应特征的匹配问题,并利用新建特征代替原有特征解决相似特征问题,从而使优化模型的适用范围具有普遍性。以机体和连杆两个实例对本文算法的优势进行研究:与点云的直接拼合相比,避免了点云的规模及重叠问题对拼合的影响,而且拼合时间短,拼合精度高;与逆向工程软件中特征对齐相比,能够自动匹配特征,避免了对应特征选择时带来的麻烦,而且拼合结果更精确。
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