博士后研究人员落户黑龙江科研启动基金(LBH-Q12019)
- 作品数：3 被引量：6H指数：1
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- 相关机构：黑龙江科技大学黑龙江科技学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 数据简化中的边界提取方法
- 2013年
- 针对三维点云数据简化过程中边界特征容易丢失问题,研究了一种点云边界特征提取方法。首先,对点的k近邻进行查找,并进行点的球拟合计算,得到拟合球的半径、点的曲率、点到球心距离。其次,通过数据点周围点的分布均匀性、自适应调节参数公式中的阈值,可以达到检测边界特征的目的。由不同模型的实验数据表明,该算法提取的边界满足了后期数据简化所需。
- 赵伟玲
- 关键词：逆向工程点云数据曲率
- 涡轮逆向工程的三维扫描检测技术被引量：1
- 2013年
- 为提高涡轮的三维扫描检测技术水平,采用三维扫描的相位测量技术获取涡轮增压器三维点云数据。利用三维点云数据重构涡轮检测模型,并应用GEOMAGIC QUALIFY软件对其进行3D误差分析和尺寸标注。实验结果表明:涡轮70%左右的数据点云与实物模型之间的偏差在-0.2～0.2 mm之间,能够满足涡轮检测质量要求。
- 谢雪冬
- 关键词：逆向工程
- 保留边界特征的点云简化算法被引量：5
- 2013年
- 为有效简化点云数据,提出保留边界特征的点云简化算法。该算法利用三维栅格划分法建立散乱点云的空间拓扑关系,计算每个数据点的近邻,通过球拟合法求得其曲率和具有方向性的法向量,采用投影点个数比值法找到并保留点云边界,根据具体情况设定所需阈值,对非边界点进行分类,通过对点的曲率与平均曲率比较、近邻保留点与近邻点个数比例,完成点云简化。实验结果表明:该算法不仅能对点云进行直接有效地简化,而且还能很好地保留点云模型的细节特征,简化比例达25%～40%。该方法可以满足不同种类点云简化的要求,能够提高计算机运行效率。
- 赵伟玲谢雪冬程俊廷
- 关键词：散乱点云数据简化法向量曲率
