周锋
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院自动化系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 反求工程中隐式曲面的三维网格自动精确恢复新算法
- 2006年
- 提出了一种基于点云数据的隐式曲面三维网格自动精确恢复新算法。该算法首先对恢复的初始三角形网格进行区域分割和边界重构,将隐式曲面的三角形网格分离出来,然后对恢复的隐式曲面表面的初始逼近网格从3个方面进行优化:即将初始逼近网格的曲率控制与网格面的拓扑一致性调整;调整网格顶点法矢与交互式分割;补偿网格抽样率。通过该算法能将隐式曲面的三角形网格自动精确恢复。然后进行网格光顺,输出优化的CAD模型。实例证明了该方法的正确性、可行性和实用性。
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- 关键词：反求工程特征提取点云
- 基于RBF神经网络的三维网格实体模型重构的研究被引量：2
- 2004年
- 提出了一种新的基于RBF神经网络的重构三维网格实体模型的算法 ,输入是未知表面的采样点坐标集 ,输出是该未知表面的三维网格近似。同时提出了一个简便而有效的在三维域上三角形网格的Laplacian光顺造型方案 ,网格光顺的结果能保证重建的结果比较光滑。算法较传统的算法更精确和更可靠。
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- 关键词：径向基函数三维表面模型网格光顺CADCAM
- 基于点云数据重构三维网格模型的神经网络法被引量：3
- 2006年
- 给出了一种新的基于神经网络的点云数据重构CAD实体模型的新方法。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点、曲面的控制网格,通过神经网络的权值约束实现曲线段、曲面片之间的光滑拼接。同时对恢复的隐式表面的初始逼近网格自适应性进行优化。利用该方法恢复的网格形状,无论在表面还是在隐式曲面的轮廓部分都能获得很好的视觉效果。所有算法的时间复杂度均为O(n),可以完全实时进行。
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- 关键词：光顺神经网络反求工程点云
- 反求工程中的隐式曲面快速自适应性多边形算法
- 2006年
- 论文给出一种反求工程中基于三角形细分的隐式曲面快速自适应性多边形化方法。该文先由输入的三维扫描数据点利用空间延展的MarchingCubes方法得到隐式曲面较为粗糙的三角形表面网格形状,再利用该文的自适应性优化方法对粗糙网格从三个方面自适应性调整,即调整网格顶点法向,控制曲率,再补偿网格抽样率。从而生成的三角网格和采样点具有局部适应性,能随着曲率的变化自动控制采样点的疏密程度,消除了逼近网格中的T-形边。实验表明,恢复的隐式曲面能很好地反映形状特征,能满足反求工程的实时需求。
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- 关键词：隐式曲面网格生成
- 反求工程中基于点云数据集的CAD建模研究被引量：5
- 2005年
- 提出了一种新的基于神经网络的点云数据重构CAD光顺造型的新算法。首先对点云数据平滑处理;然后进行特征线提取,并以特征线为基础对曲面进行分割。该方法能直接从神经网络的权值矩阵得到曲线的控制顶点/曲面的控制网格,通过神经网络的权值约束实现曲线段/曲面片之间的光滑拼接。同时对恢复的隐式表面的初始逼近网格自适应性优化。实验效果表明,该方法能够得到精确的逼近结果。
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- 关键词：光顺神经网络反求工程点云
