三维散乱点的c~1曲面插值及应用

本文介绍了一种对三维散乱点插值的二次Bernstein-Bezier c~1曲面构造方法。首先,不规则分布的3D数据点{(x_i,y_i,z_i),i=1,2,3,…,N}被投影到X-Y平面上,并按本文提出的能够处理任意区域内不规则分布点的三角化算法,自动形成平面三角形插值网络。然后按照所形成的三角形网络和网络结点处的函数值,分别估计出每一数据点上的一阶导数值。最后本文给出了用二次多项式表示的三角形网络上的Bernstein-Bezier c~1曲面插值公式,并指出了这一曲面插值模型在某些应用领域的广阔前景。     

面结构光在三维测量中的应用技术研究

结构光测量技术具有非接触、精度高、速度快、应用广等优点,是三维测量领域中重点发展的方向之一。对比3种不同形式的结构光,采用基于三角法原理的面结构光对待测物体进行三维测量,数据采集得到待测物体单幅点云,通过标志点自动拼接技术及基于ICP原理的拼接技术完成单幅点云数据的粗拼接和精拼接,将拼接后点云数据与理论模型对齐并创建彩图,得到待测物体误差彩图,直观反映待测零件实际状态。利用不同设备对同一零件进行测量,验证了结果的正确性以及测量的高效性,测量因素分析可以有效提高测量效率,减少噪点对测量结果的影响。     

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用.采用Delaunay 剖分这一性质,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中.利用全天球星图的剖分不变性,采用有界曲面剖分的边界递归法,生成有序且容量小的完备导航星库;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分,将其结果进行快速匹配识别.仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快.     

一种新的干扰源定位算法

在强压制性干扰条件下,三坐标雷达不能测得目标的斜距。由于量测误差的存在,通常情况下两部三坐标雷达所得到的方向矢量在空间不能相交。为了得到干扰源(或目标)的位置,文中提出了广义三角测量交叉定位算法。通过对广义三角测量交叉定位得到的两个定位点在最小均方误差准则(MMSE)下进行融合,最终得到目标的估计位置。MonteCarlo仿真结果表明该算法有较高的定位精度。     

约束数据域Delaunay算法详述及进展

约束数据域三角剖分一直是近年来网格剖分技术中的一个研究热点,也是计算几何及其相关领域的主要研究课题之一,Delaunay三角化具有很好的理论基础和数学特性,一直在网格剖分中占有重要地位[1],在详细叙述现有约束数据域Delaunay三角网生成算法的基础上,提出了CDT在不连续等值线图绘制上存在的难点及三角网的应用前景.     

二维有限元网格全自动生成

利用ＰＥＤＳ（ＰａｒａｍｅｔｒｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤｅｓｉｇｎＳｙｓｅｍ）造型系统的几何，拓扑信息实现了二维有限元网格自动生成，在实现过程中，改进了Ｗａｓｔｏｎ三角化算法，把此方法应用到有限元剖分中，还利用了迭代的Ｌａｐｌａｃｉａｎ算法对网格进行了均匀化处理，另外，还提供了可靠，快速对网格编辑，局部细化的方法，最终使有限元网格生成完全自动化，而且速度快，质量好，密度易于控制。     

基于层面结构的三维闭合地质区块构造算法

复杂地质体几何模型的建立是油气勘探开发领域的一项重要工作,在介绍目前地质体几何建模方法的同时,分析了表面建模方法与实体建模方法相互之间的融合趋势,提出了一种基于三角网格模型的整体建模过程,并在地质体层面三角网格模型的基础上,提出了一种改进的半边数据结构,给出了一种三维地质体闭合区块结构的构造算法,该算法为进一步的地质体实体模型的建立奠定了基础,并且可应用于地震正演模拟计算,射线追踪和三维地质模型可视化等领域.     

基于激光三角法的CBN杯形砂轮表面形貌检测

分析了常见的砂轮表面形貌检测方法的局限性,阐述了激光三角法的基本原理.在此基础上,提出了激光三角法检测砂轮表面三维形貌的方法和装置,利用它可以对砂轮表面进行扫描测量,得到表面各点的三维坐标,随后通过origin软件的绘图功能和数据分析功能得到砂轮表面的三维形貌图和单个砂粒的三维尺寸.在实验中,得到了在航空发动机叶片磨抛中使用的60#杯形CBN砂轮表面0.5 mm×1.6 mm面积的三维形貌图,某单个磨粒宽度为209.1 μm,磨粒切刃突出高度为17.3 μm.该结果与用美国WYKO的白光干涉三维表面形貌仪测量结果之间的误差为1.00%左右,这说明所采用的激光三角法测量砂轮表面三维形貌是可行的.      

飞行器RCS计算前置处理中裁剪曲面剖分算法

在雷达散射截面(RCS)计算中,首先需要将物体的表面进行三角剖分,称为前置处理,三角片单元的边长通常为0.1个波长(一般1个波长取3 cm).飞行器外表形状复杂,在建立数学化模型中,使用了大量的裁剪曲面,曲面之间的关系非常复杂,而3 mm边长的三角片剖分,使得飞行器的三角片单元的数目巨大,给前置处理带来难度.对此,提出了一种裁剪曲面三角网格剖分的方法.利用飞行器外形设计的特点,在以拱高为逼近误差的前提下,把曲面离散一系列等参数线,等参数线上等弦长布点,两两参数值相邻的参数线生成网格单元.根据网格单元与裁剪区域的位置关系,将落在裁剪区域外的网格单元进行裁剪处理.然后对曲面间边界处的网格进行相容性处理,最终实现多张裁剪曲面的三角网格剖分.      

一种基于倾斜影像线特征的三维模型优化方法

针对基于点云构建的建筑物模型通常存在的表面凹凸不平、边缘锯齿等现象,以及建筑物模型中存在的视觉效果不佳的问题,本文提出了一种基于倾斜影像三维线特征约束的三维模型优化方法。该方法以重叠区域为依据对线段进行质量评估与筛选。然后采用选权迭代思想对三维线段进行择优重构,以三角网为单元进行平面拟合与模型表面的纠正与优化,以三维线段为辅助对模型边缘的三角网进行纠正与优化。采用无人机倾斜摄影数据进行实验,将本文方法与Poisson表面重建方法进行了比较,结果表明本文方法有效地消除了平面凸包和边缘锯齿,边缘精度优化至1像素以内,平面精度优化至0.5像素,模型总体精度比Poisson表面重建方法提升了近1倍。此外,对比现有的完全基于点云模型重建算法,本文方法极大地改善了模型的视觉效果,保持了三维模型平面与边缘的特征,模型的边缘和表面精度都得到了提升。