基于Atos_Tritop的点云采集方法[1]
车身三坐标测量技术
5.3 非接触式三坐标测量机
5.3.1 测量原理与基本结构
1．常用的非接触式测量方法
(1) 三角测量法。其工作原理是，由激光器(通常 是半导体激光器)发出的光，经光学系统形成 一个很细的平行光束，照到被测工件表面上。 由工件表面反射回来的光，可能是镜面反射 光，也可能是漫反射光。
(2) 光纤式测量法。其原理是通过被测量的形面 变化来调制光波，使光纤的光波参量随被测 量的形面变化而变化，从而根据被测信号的 大小求得被测形面的空间位置关系。
结构材料主要有：铸铁、钢、花岗石、陶瓷和铝。
(3)标尺系统
标尺系统，也称测量系统，是三坐标测量机的重要 组成部分。按系统的性质，可分为机械式标尺系统、光 学式标尺系统和电气式标尺系统
2)三维测头
三维测头即是三维测量传感器，它可在3个方向上 感受瞄准信号和微小位移。三坐标测量机测头的两大基 本功能是测微(即测出与给定的标准坐标值的偏差值)和 触发瞄准并过零发讯。按照结构原理，测头可分为机械 式、光学式和电气式等。机械式主要用于手动测量；光 学式主要由于非接触式测量；电气式多用于接触式的自 动测量。
(5) 磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI) 也称为核磁共振，该技术的理论基础是核物理学的磁 共振理论，是20世纪70年代末以后发展的一种新式影 像技术。
(6) 超声波测量法采用的是超声波的数字化方法，其原 理是当超声波脉冲到达被测物体时，在被测物体的两 种介质边界表面会发生回波反射，通过测量回波与零 点脉冲的时间间隔，即可计算出各面到零点的距离。
越来越多的工件需要进行空间三维测量，而传统的测量 方法不能满足生产的需要。
越来越多的工件需要进行空间三维测量，而传统的测量 方法不能满足生产的需要。
基于三维激光扫描仪的点云采集及处理研究
基于三维激光扫描仪的点云采集及处理研究作者：郭柏希来源：《西部资源》2018年第06期摘要：伴随着科学技术的不断发展和进步，三维激光扫描技术在越来越多的领域中得到了广泛应用，本文以吉林省长春市某小区为例，阐明了采用三维激光扫描技术从项目起始的数据采集到最终的3D模型建成的全过程，并分析了与传统测量模式相比，三维激光扫描技术各方面的优势，为日后三维激光扫描技术在更广阔的领域内得以使用提供了参考。
关键词三维激光；点云；数据采集；数据处理三维激光扫描技术又被称为实景复制技术，是近些年来出现的新技术，也是在测绘领域内继GPS技术之后的一又次技术革命，与以往传统的单点测量不同，三维激光扫描仪可以提供被扫描物体表面的三维点云数据，具有高精度、高效率的特点，因此在现代测量领域得到广泛应用。
利用三维激光扫描仪激光测距的原理，仪器可以快速复制出数以万计的被扫描物体的点位信息及纹理信息，因此，与传统测量的单点测量模式相比，三维激光扫描技术有着实质性的突破。
目前，三维激光扫描技术在文物古迹保护、建筑、规划、土木工程、工厂改造、室内设计、建筑监测、交通事故处理、法律证据收集、灾害评估、船舶设计、数字城市、军事分析等领域均得到广泛应用。
1.点云数据外业采集1.1点云采集常用方法点云数据采集的方法多种多样，随着技术的不断发展及提升，目前比较常用的点云采集方法有：配合GPS、全站仪采集法、直接设站法。
第一种方法由于可以套人全站仪、GPS的点位三维坐标数据，从而把点云数据引入全局坐标系，故其点云数据都是可以直接使用的真三维坐标，因此该方法与直接设站法相比在实际应用中得到广泛运用。
1.2设站注意事项以吉林省长春市净月区某高档别墅区三维激光扫描工作为例，使用Z+FIMAGERS010C三维激光扫描仪，在设站进行三维激光扫描工作时应注意以下问题：（1）设站之前应先规划出路线草图并实地勘察，确保测站间相互通视并且遮挡物较少，制定恰当的扫描路线，避免架设多余测站，或对同一物体重复扫描。
物体点云数据采集与处理方法分析
物体点云数据采集与处理方法分析随着三维技术的迅猛发展，物体点云数据的采集和处理成为了研究的热点之一。
物体点云数据是通过激光雷达或深度相机等设备所获取的三维空间中的点云信息。
本文将对物体点云数据的采集与处理方法进行分析，探讨其在工业、建筑和医学等领域的应用潜力。
一、物体点云数据的采集方法1.激光雷达采集：激光雷达通过发射激光束并接收返回的信号，通过测量光的传播时间和板照射点反射激光的强度，得到物体表面上的各个点的坐标信息。
激光雷达采集的点云数据具有高精度和高密度的特点，适用于需要进行高精度测量和建模的场景。
2.深度相机采集：深度相机是一种能够在短时间内获取物体点云数据的设备。
深度相机通过红外光条纹结构光或红外图案结构光等技术，计算投射到物体表面上的红外光在不同位置上的偏移量，从而得到物体表面的深度信息。
深度相机采集的点云数据具有较高的实时性和成本优势，适用于需要快速获取点云数据的场景。
3.立体摄像头采集：立体摄像头通过左右两个相机获取不同角度下的图像，并通过图像配准和三角测量等方法，恢复出物体点云数据。
立体摄像头采集的点云数据具有较高的颜色信息与低成本的优势，适用于需要获取物体表面纹理信息的场景。
二、物体点云数据的处理方法1.点云滤波：点云滤波是对采集的点云数据进行预处理的关键步骤。
常用的点云滤波方法包括 voxel滤波、高斯滤波和中值滤波等。
这些方法可以去除点云数据中的噪声点和异常点，提高点云数据的质量。
2.点云配准：点云配准是将多个采集的物体点云数据进行对齐的过程，以获得整体点云数据。
点云配准方法包括ICP配准、特征点匹配和基于几何约束的配准等。
通过配准，可以将采集的多个点云数据融合为一个完整的点云模型，为后续处理提供基础。
3.点云分割：点云分割是将整体点云数据中的物体进行分离和提取的过程。
点云分割方法包括基于形状的分割、基于颜色的分割和基于深度信息的分割等。
通过点云分割，可以提取出感兴趣的物体，为后续的物体识别和形状分析提供支持。
点云处理的测绘技术步骤
点云处理的测绘技术步骤点云处理是现代测绘技术中的重要环节，它通过激光雷达等设备获取地面或物体表面的三维坐标信息，并进行后续的数据处理和分析。
本文将介绍点云处理的几个主要步骤及其在测绘中的应用。
一、数据采集点云处理的第一步是数据采集，常用的采集设备包括激光雷达和摄影测量系统。
激光雷达通过向目标物体发送激光束，并通过接收反射回来的光信号来测量物体的距离和位置。
而摄影测量系统则通过飞行器或测绘车上的相机对地面进行拍摄，利用视差原理推导出地面上的三维坐标。
二、数据预处理数据采集得到的点云数据通常包含大量的噪声和无用信息，需要进行预处理来提取有效的点云信息。
预处理的主要步骤包括：点云滤波、点云配准和点云分割。
点云滤波通过去除噪声和无效点云，提高点云数据的质量。
点云配准则将多个点云数据进行匹配，确保其在同一坐标系下。
点云分割则是将点云数据分为不同的对象或地物类别，为后续的分析和建模提供准确的输入。
三、数据处理与分析在预处理完成后，点云数据可以进行各种处理与分析。
其中常见的应用包括地形建模、物体识别和变形监测等。
地形建模是利用点云数据还原地形表面的几何形状，可以为土地规划、工程设计等提供重要依据。
物体识别则是通过对点云数据进行分类和分析，实现对不同物体的识别和定位。
变形监测则是通过对不同时间的点云数据进行比较，分析地表或建筑物的变形情况，为灾害预警和结构安全评估提供重要参考。
四、三维可视化与展示点云数据处理的最终目的是将结果以可视化的形式展示出来，便于人们理解和分析。
常见的三维可视化方式包括点云渲染、三维模型和虚拟现实技术等。
点云渲染是将点云数据转化为具有颜色和明暗效果的图像，以展现地表或建筑物的几何形状和细节。
三维模型则是通过点云数据生成具有纹理和材质的三维模型，可以进行更加细致的分析和展示。
虚拟现实技术则是将点云数据结合虚拟场景技术，实现对地表和物体的全方位观察和交互。
五、应用案例点云处理在许多领域都有广泛的应用。
测绘技术测量点云处理方法
测绘技术测量点云处理方法近年来，随着测绘技术的不断发展，点云处理在测量领域中变得越来越重要。
点云是通过激光雷达或摄影测量等方式采集到的大量离散点数据，它包含了目标地物的三维坐标信息及其它属性。
点云处理是将这些离散点数据进行提取、分析和模型重建的过程，为我们提供了更加精确和全面的地理信息。
在测绘领域，点云处理方法有很多种，下面我们将介绍几种常见的方法。
首先，基于配准的点云处理方法。
配准是将不同位置和角度采集到的点云数据进行匹配和对齐的过程，其目的是消除不同点云之间的误差，形成一个完整的三维模型。
常见的配准方法包括ICP（Iterative Closest Point）算法、特征点匹配等。
ICP算法是一种迭代的点云配准算法，其原理是通过最小化两个点云之间的距离来求解旋转和平移矩阵，从而实现点云的对齐。
特征点匹配是一种通过提取点云中的特征点，并寻找匹配点进行配准的方法。
常用的特征点包括法向量、曲率等，其优点是具有较高的鲁棒性和匹配效率。
其次，基于分割的点云处理方法。
点云中的离散点数据往往包含了多个地物的信息，因此需要将点云进行分割，将不同地物分离出来，以便后续的分析和建模。
常见的分割方法包括基于颜色、形状、密度等属性的分割。
基于颜色的分割方法通过分析点云的颜色属性来判断地物之间的边界，从而实现分割。
例如，在城市建筑物的点云处理中，可以利用建筑物的外墙颜色与周围地面的颜色进行区分。
基于形状的分割方法通常利用点云中地物的几何特征进行分割，例如建筑物的平面特征、树木的形状特征等。
基于密度的分割方法则通过计算点云中点的邻域密度来判断地物的分割边界，较为简单和有效。
再次，基于滤波的点云处理方法。
在点云处理过程中，由于测量设备的误差以及环境干扰等原因，点云数据中常常包含了噪声点。
因此，需要对点云进行滤波处理，将噪声点去除，保留有效的地物信息。
常见的滤波方法包括高斯滤波、中值滤波和网格滤波等。
高斯滤波是一种基于概率统计的滤波方法，通过计算周围点的加权平均值来平滑点云数据，从而达到去除噪声点的目的。
三维点云提取边界算法 -回复
三维点云提取边界算法-回复三维点云提取边界算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目标是从三维点云中提取出物体的边界信息。
在许多应用中，如建筑物重建、室内导航、机器人感知等，边界提取是一个基础且关键的步骤。
本文将一步一步回答关于三维点云提取边界算法的问题，从理论到实践，详细介绍各种方法的原理和应用。
1. 三维点云数据的表示和获取首先，我们需要了解三维点云数据的表示和获取方式。
三维点云是由一系列有序的点组成，每个点包含三维空间中的坐标信息。
这些点可以通过激光扫描仪、摄像机、深度相机等设备获取。
点云的密度和准确性取决于设备的性能和扫描参数。
2. 点云预处理在进行边界提取之前，通常需要对点云数据进行一些预处理操作。
预处理的目的是去除噪声、提高数据的质量和精度，并减少后续计算的复杂性。
预处理步骤包括：滤波、采样和去除离群点等。
滤波可以应用各种算法，如高斯滤波、均值滤波、中值滤波等，以消除采集时的噪声和不必要的细节。
采样可以通过降低点云的密度来减少计算量，并保持点云的整体形状。
离群点去除则是通过设定一些阈值来剔除点云中离正常形状较远的异常点。
3. 边界提取算法现在我们来介绍几种常用的边界提取算法。
这些算法可以根据不同的特征和目标，选择合适的算法组合或使用单独的算法。
（1）体素网格法（Voxel Grid）体素网格法是将点云划分为一系列立方体体素网格，并计算每个体素网格内点的分布情况。
通过比较体素网格内点的数量和一个预设的阈值，我们可以识别出边界体素。
最后，通过连接边界体素的边界点云，即可提取出物体的边界。
这种方法简单有效，适用于密集的点云数据。
（2）最值投影法（Range Image Projection）最值投影法通过将点云投影到一个二维深度图像上，提取出边界。
首先，根据点云的最小和最大深度值，创建一个深度图像。
然后，通过补全和过滤深度图像中的缺失点和噪声，得到清晰的边界图像。
最后，通过连接边界图像中的边界点，提取出物体的边界。
基于ATOS 数据采集、处理分析确认座椅基准点
基于ATOS 数据采集、处理分析确认座椅基准点作者：文/ 张营朱松来源：《时代汽车》 2020年第14期张营朱松中汽研汽车检验中心（天津）有限公司天津市 300300摘要：整车座椅基准点（R点）是汽车人机工程中涉及人体乘坐姿态、舒适性、操纵性、视野等方面的主要基准点。
R点选取的准确与否，直接影响消费者对整车主观品质的第一感受，很大程度上决定着一辆车的设计开发成功与否及其产销量的状况。
文章基于三维光学扫描测量系统、SAE HPM II二代假人等设备对整车、人机等进行三维结构点云数据采集、处理分析。
同时结合计算机后期的辅助处理分析，总结出竞品车逆向工程中座椅基准点的一种确定方法，为后期的整车总布置正向人机工程设计提供技术参数对标支撑。
关键词：三维光学扫描测量系统点云数据计算机辅助分析Confirmation of Seat Datum Point Based on ATOS Data Collection, Processing and AnalysisZhang Ying Zhu SongAbstract：Vehicle seat datum point ,point R, is the main datum point involving body riding posture,comfort,operability,view and other aspects in automotive ergonomics.The accurate selection of point R will directly affect the consumers’ first feeling for the vehicle subjective quality,and decide whether the development of a vehicle is successful as well as the production and sales volume thereof to a great extent.In this paper,based on three-dimensional optical scanning and measuring system,SAE HPM II second generation dummy and other equipment,three-dimensional structural point cloud data collection,processing and analysis were carried out for the vehicle and man-machine etc.At the same time,by combining auxiliary post processing and analysis by the computer,a method to determine the seat datum point of competitive vehicle in reverse engineering was summarized,which provided technical parameter benchmarking support for subsequent vehicle total arrangement and forward ergonomic design.Key words：3D optical scanning measuring system, Poind cloud data, Computer auxiliary analysis1 前言竞品逆向对标技术已经完全应用于汽车研发领域，但在逆向对标过程中首先要获取的是对标车型的设计R点、因为设计R点是贯串于整车人机工程设计过程中重要的设计基准元素，R点位置决定了整车内部空间尺寸、人体乘坐姿态、舒适性、操纵性、视野等方面[4]。
塔吊人,三维点云目标检测数据集[001]
![塔吊人,三维点云目标检测数据集[001]](https://img.taocdn.com/s3/m/269db4ecb8f3f90f76c66137ee06eff9aef84987.png)
塔吊人,三维点云目标检测数据集塔吊人，是指那些在建筑工地上负责操纵塔吊的工人。
塔吊作为一种高度先进的起重设备，对于建筑工程的效率和安全性起着至关重要的作用。
在塔吊操作过程中，人们需要对周围环境进行全面的观察和判断，并及时发现目标物体，以确保施工工作的顺利进行。
而三维点云目标检测数据集，是指通过激光扫描等技术，将建筑工地上的实际环境转换成为一系列三维点云数据的集合。
这些数据集包含了各种各样的物体，在建筑工地上扮演着不同的角色。
如何对这些三维点云数据进行准确的目标检测，不仅能够提高塔吊操作的效率，还能够最大程度地减少工地事故的发生。
在使用三维点云目标检测数据集进行目标检测时，首先需要对数据集进行预处理。
这包括点云数据的去噪、配准和过滤等步骤，以保证数据的准确性和一致性。
接下来，需要根据具体的监测需求，选择合适的目标检测算法。
目前广泛应用的算法包括基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
在实际的目标检测过程中，塔吊人需要利用三维点云数据集对建筑工地上的各种目标进行识别和分类。
这些目标可以是建筑物、设备、人员等。
通过对目标的准确检测和识别，塔吊人可以更好地了解周围环境，并根据具体情况进行作业调整和安全控制。
三维点云目标检测数据集的应用不仅局限于塔吊操作领域，也可以广泛应用于城市规划、交通管理、智能导航等领域。
通过对城市环境中的三维点云数据进行目标检测，可以有效地提升城市管理的水平，改善人们的生活质量。
在未来，随着科技的不断进步，三维点云目标检测数据集将会变得越来越完善和精确。
同时，也需要不断提升塔吊人的操作技能和安全意识。
只有塔吊人能够充分利用三维点云目标检测数据集的信息，做出正确判断并采取相应措施，才能够使建筑工地的施工工作更加高效、安全。
塔吊人,三维点云目标检测数据集
塔吊人,三维点云目标检测数据集塔吊人，三维点云目标检测数据集是一种用于训练和评估三维点云目标检测算法的重要资源。
本文将详细介绍这个数据集的概述、特点和应用，旨在为从事相关研究的人员提供指导意义和帮助。
首先，让我们来了解一下这个数据集的概述。
塔吊人，三维点云目标检测数据集是一个由大量三维点云数据组成的集合，其中包含了不同场景下的多个目标物体。
这些目标物体可以是各种各样的建筑、车辆、行人等。
这个数据集经过精心标注，每个点云都被标记为属于某个特定的目标类别，同时还包含了目标的位置、大小和姿态信息等。
接下来，我们来看一下这个数据集的特点。
首先，塔吊人数据集是一个真实世界中采集的数据集，包含了各种复杂的场景和环境。
这使得研究人员可以在更接近实际情况的条件下进行算法的训练和测试。
其次，该数据集还包含多个目标类别，涵盖了建筑、车辆、行人等多个领域。
这样的多样性使得研究人员可以对不同的目标类别进行研究和分析。
此外，该数据集还提供了丰富的目标信息，包括目标的位置、大小和姿态等。
这些信息有助于算法的准确性和可靠性。
对于研究人员而言，塔吊人数据集具有重要的应用价值。
首先，它可以作为训练数据集，用于训练和优化三维点云目标检测算法。
研究人员可以使用这个数据集进行算法的训练和验证，并通过比较不同算法的性能来评估其准确性和鲁棒性。
其次，该数据集还可以用于算法的评估和比较。
研究人员可以将其算法与该数据集进行对比，并根据评估结果对算法进行改进和优化。
此外，该数据集还可以作为新算法的基准，用于验证其在三维目标检测任务上的性能。
综上所述，塔吊人，三维点云目标检测数据集是一个生动、全面且具有指导意义的资源。
它不仅提供了真实世界中的三维点云数据，还包含了多个目标类别和丰富的目标信息。
研究人员可以利用这个数据集进行算法的训练、评估和优化，进而推动三维点云目标检测领域的发展和进步。
期望该数据集能为相关研究人员带来启发和帮助，促进整个领域的研究和应用。
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取随着科技的不断进步，非接触测量技术正在被越来越多的领域应用，其中包括边坡点云数据获取。
边坡是指山体或河流岸边的陡坡，其稳定性对于周围环境的安全具有至关重要的意义。
而利用非接触测量技术获取边坡点云数据，可以为相关工程提供精确的三维地形信息，有助于边坡的监测、评估及设计。
本文将探讨基于非接触测量技术的边坡点云数据获取的意义、技术原理及应用现状。
传统的边坡数据采集方法主要包括地形测量、GPS测量和激光扫描等，这些方法通常需要在实地进行测量，耗时耗力且成本较高。
传统方法获取的数据精度相对较低，难以满足工程设计和实际监测需求。
而非接触测量技术则可以通过无人机、激光雷达、摄影测量等方式，实现对边坡进行快速、精确的三维数据采集，大大提高了数据获取的效率和精度。
非接触测量技术主要包括激光扫描、摄影测量、无人机航拍等多种技术手段。
这些技术的原理是通过对地面或目标物体进行扫描、拍摄，获取其精确的三维坐标信息，再通过数据处理，得到点云数据模型。
基于这些点云数据，可以实现对边坡地形的快速测量和分析。
激光扫描技术是利用激光雷达器进行扫描，通过测量光线的反射时间和强度来确定目标物体的位置和形状。
这种技术具有高精度、快速、大范围扫描的特点，适用于较为复杂的地形环境。
摄影测量技术则是利用摄像机对地面进行拍摄，通过对相片的处理来获取地形信息，这种技术适用于小范围的边坡测量。
无人机航拍技术则是利用携带摄像头或激光雷达的无人机对地面进行全方位、高分辨率的航拍，可以实现对较大范围的边坡进行快速、精确的测量。
目前，非接触测量技术已经成为边坡点云数据获取的主流方法之一，在国内外得到了广泛的应用。
在国内，一些大型的土木工程项目如高速公路、铁路、水利工程等，都采用了无人机航拍、激光扫描等技术，获取边坡的点云数据，为工程设计和施工提供了精确的地形信息。
在国外，非接触测量技术在地质灾害监测、城市规划、环境保护等领域也得到了广泛的应用。
一种基于空间三维模板的点云数据树高提取方法
一种基于空间三维模板的点云数据树高提取方法专利名称：一种基于空间三维模板的点云数据树高提取方法技术领域：本发明属于空间信息处理领域，涉及一种基于空间三维模板的点云数据树高提取方法。
技术背景森林是陆地上分布最广，物质资源最丰富的生态系统，对于调节生态平衡和人类的生存环境具有十分重要的影响。
传统的森林树木高度测定需要外业实地测量，仅能获得一些点上的数据，不仅费时费力，而且往往不能达到所需的精度要求。
近年来迅速发展的激光雷达(LiDAR)技术可以提供精确的空间三维信息，其多重回波特性不仅可以获取森林树木上表面的点云信息，还可以部分穿透森林表面获取树木冠层垂直结构信息。
因此在树木高度获取方法激光雷达具有其他光学传感器无法比拟的优势。
目前已有的利用点云数据进行树高提取大致可以分为以下三种方法第一类是基于点云信息的三维特性，根据地面点与树木顶点的高程差计算树木高度；第二类是基于地面激光扫描的树木高度提取方法，该方法主要是以地面三维激光扫描数据为输入计算树木高度信息；第三类是基于其他树木参数的间接提取方法，该方法利用森林树木的郁闭度，冠层面积等相关信息间接获取树木高度，这类方法不直接获取树高的测量数据，而是通过分析树高与其他树木参数的定量化关系，以其他树木参数为输入信息计算树高。
基于点云三维信息直接计算树高的方法在实际中使用较为普遍，但其问题是提取精度较低，无法针对森林树木类型的特点调整作业方式，并且只能获取采样点上的数据信息；基于地面三维扫描的方法几何信息丰富，精度较高，但是地面三维扫描设备造价昂贵，生成的数据量较大，不适于大范围的应用和信息的快速处理；基于其他树木信息的方法要根据地区差异来调整反演参数和模型，而且往往需要统计大量的实测样本，因此不具有普遍适用性。
发明内容本发明的目的在于针对现有技术的缺点和不足，提出一种基于空间三维模板的点云数据树高提取方法，根据树木的具体形态来构建空间三维模板对数据进行遍历，根据相关系数来确定树冠顶点和范围，然后进行邻接叠置分析，合并重叠度过高的树木，生成树木的高度信息。
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取随着科技的发展和进步，非接触测量技术在各行各业中得到了广泛的应用，其中包括地质工程领域中的边坡稳定性分析。
传统的边坡稳定性分析需要大量的人力和时间进行测量和数据处理，而基于非接触测量技术的边坡点云数据获取则可以大大提高效率和精度。
本文将探讨基于非接触测量技术的边坡点云数据获取的原理、方法和应用。
一、非接触测量技术在地质工程中的应用非接触测量技术是一种通过传感器等设备直接采集目标对象的数据，而无需与目标对象进行接触的测量方法。
在地质工程领域中，非接触测量技术可以应用于地质灾害监测、边坡稳定性分析、地质勘探等方面。
边坡稳定性分析是非接触测量技术的重要应用领域之一。
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取主要通过激光雷达、摄影测量、遥感技术等手段来获取边坡的三维点云数据。
这些数据可以反映出边坡的真实形态和表面特征，为边坡稳定性分析提供重要的依据。
1. 激光雷达技术激光雷达技术是一种通过激光束来扫描目标对象并测量其距离、形态和表面特征的技术。
在边坡稳定性分析中，可以通过激光雷达技术来获取边坡表面的点云数据，从而实现对边坡的三维建模和分析。
2. 摄影测量技术3. 遥感技术基于非接触测量技术的边坡点云数据获取方法包括数据采集、数据处理和数据分析等步骤。
1. 数据采集2. 数据处理数据处理是基于非接触测量技术的边坡点云数据获取的重要步骤，主要包括数据配准、数据滤波、数据配准等过程。
在数据处理过程中，需要对采集到的原始数据进行去噪、配准、配准等处理，以得到高质量的边坡点云数据。
3. 数据分析基于非接触测量技术的边坡点云数据获取在地质工程领域中有着广泛的应用，可以应用于边坡稳定性分析、边坡监测、地质灾害预警等方面。
1. 边坡稳定性分析2. 边坡监测基于非接触测量技术的边坡点云数据获取可以实现对边坡的实时监测和变形监测，为边坡的安全管理和预警提供重要依据。
3. 地质灾害预警随着激光雷达、摄影测量、遥感技术等非接触测量技术的不断发展和革新，基于非接触测量技术的边坡点云数据获取的数据获取和处理技术将不断得到改进和提高。
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取随着地球环境的改变，自然灾害越来越频繁。
其中，边坡滑坡对人类造成的威胁越来越大。
边坡滑坡是由于地质条件、人为活动等因素导致地表下移或崩塌而引起的自然灾害。
如何对边坡进行准确、快速的监测和分析，成为了避免和减轻边坡滑坡对人类和生态环境产生伤害的关键之一。
为了准确监测边坡的形变、位移等数据，使用激光雷达非接触测量技术进行边坡点云数据获取成为一种有效的方法。
激光雷达是一种基于激光原理测量物体距离和位置的光学仪器，采用非接触方式进行测量，能够高精度地获取目标三维点云数据。
在采集过程中，激光雷达发出一束激光束，通过扫描测量对象表面，从而获取目标物体表面各个点的距离数据，形成三维点云数据。
激光雷达具有测量精度高、采集速度快、数据稳定性好等特点，为边坡点云数据获取提供了强大的技术支持。
在使用激光雷达进行边坡点云数据获取时，需要选择合适的测量仪器和测量方案，使用三轴式激光雷达或多视角激光扫描仪等测量仪器进行采集；选择测量位置、测量方向等测量参数进行测量，使测量数据覆盖到边坡的各个关键地点。
针对不同的边坡，需要根据具体情况选择合适的测量方案和参数，以获得高质量的边坡点云数据。
边坡点云数据获取的数据处理首先需要进行数据滤波、配准、重构和建模等步骤。
滤波处理可以去掉噪点和离群点，提高数据质量；配准处理可以消除不同点云之间的变形差异，实现整体的配准；重构处理可以生成边坡模型，并提取出边坡各部分的空间信息；建模处理可以根据边坡点云数据，建立合适的数字化模型，并分析边坡稳定性，为后续边坡监测提供支持。
边坡点云数据获取技术的应用不仅可以用于边坡滑坡的监测和分析，还可以被广泛应用于建筑、道路、铁路、水利等领域。
例如在建筑领域中，可以使用激光雷达技术进行建筑外墙的测量、监测等，实现精确、高效、低成本的建筑信息获取。
因此，边坡点云数据获取技术的发展和应用必将会为人类的生产和生活带来更多的便利和好处。
基于多级体素的支柱及支持装置点云自动提取方法
基于多级体素的支柱及支持装置点云自动提取方法CHENG Zhibo【摘要】以三维激光扫描点云数据为研究对象,首先利用八叉树构建多级体素;其次,通过分析支柱及支持装置的空间、几何特征生成种子体素;然后,利用区域生长方法,制定生长规则,分离出单个支柱及支持装置;最后,以单个支柱及支持装置为处理单元,采用渐进式的提取策略细化提取点云,获取单个支柱及支持装置的有效、精确数据,实现支柱及支持装置点云的自动提取,并进行试验验证.结果表明:该方法不仅能完整、准确地提取所有支柱及支持装置,且单个支柱及支持装置点云数目提取的平均完整度和正确率分别达到94.08％和94.48％,验证该方法的有效性和优异性;通过构建多级体素,不仅提高了邻域搜索的速度,还提高了单个支柱及支持装置的点云提取精度.【期刊名称】《中国铁道科学》【年(卷),期】2019(040)001【总页数】8页(P117-124)【关键词】三维激光点云;多级体素;支柱及支持装置;目标提取【作者】CHENG Zhibo【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】U225.4接触网的支柱及支持装置担负着支撑接触网和保证接触线正常供电的重要任务，由于其露天架设且存在复杂的力学关系，容易受到自身使用寿命和环境因素的影响，导致故障率一直较高，严重影响高速铁路的运营安全[1]，需进行高效、准确、实时地监控和检测。
传统的人工检测和接触式自动检测效率较低，干扰正常行车秩序，无法适应铁路的快速发展。
非接触式自动检测能够减少检测设备、降低投资成本，但目前非接触式自动检测较多集中在基于图像的受电弓、绝缘子、鸟巢及接触网几何参数[2]等的检测。
三维激光扫描技术作为近年来快速发展的一项技术，可以快速获取高精度的数据信息，在城市、交通、电力、水利等领域得到广泛应用，其获取的三维点云数据包含地表及其上方各种目标的方位及形态信息，但含有无关数据，需在进一步的数据处理过程中得到有效的点云信息。
逆向工程中点云的快速采集
逆向工程中点云的快速采集
杨建风
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2006(0)12
【摘要】逆向工程最关键的一步,是采集到精确的点云数据,得出的CAD模型才会和实物匹配.本文介绍了逆向工程领域中一种先进的点云采集方法--Atos & Tritop 光学扫描法,阐述了结构光三维扫描法的测量原理.以电动工具手柄的外壳为实例,详细介绍了扫描过程及后续的处理,给出了误差分析图,表明该方法具有扫描速度快、精度高等优势.
【总页数】3页(P49-51)
【作者】杨建风
【作者单位】江苏大学工业中心,江苏镇江,212013
【正文语种】中文
【中图分类】TB476
【相关文献】
1.基于逆向工程的点云快速采集 [J], 王姝;张娟;纪刚强
2.基于逆向工程的点云采集与曲面重构 [J], 林成辉;鞠鲁粤;应成勇
3.逆向工程点云数据采集系统设计及应用 [J], 曾锋;杨通;姚山
4.激光点云结合逆向工程快速构建软组织立体模型在美容外科的应用 [J], 李伟;张玉洁;胡筠;陈淇;汤炜;王杭;
5.激光点云结合逆向工程快速构建软组织立体模型在美容外科的应用 [J], 李伟;张玉洁;胡筠;陈淇;汤炜;王杭
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复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法
复杂地形电力线机载激光雷达点云
自动提取方法
“复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法”是一种用于从机载激光雷达点云数据中自动提取复杂地形电力线的方法。
该方法利用高精度的点云数据，可以准确地提取出复杂地形电力线的特征，从而提高精度和准确性。
首先，通过使用机载激光雷达传感器进行扫描，采集复杂地形电力线的三维点云数据，然后进行数据预处理，筛选出有效的点云数据，包括去噪、平滑等步骤。
其次，将有效的点云数据转换为栅格地图，便于进行特征提取。
然后通过计算梯度来提取特征，对梯度进行阈值分割，提取出候选线段。
再次，将提取出的候选线段进行归类，将相近的线段归为一类，从而确定电力线的轨迹。
最后，根据轨迹上的点云数据，采用线性拟合的方法，拟合出复杂地形电力线的准确位置信息。
总之，“复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法”是一种有效的方法，可以有效地从机载激光雷达点
云数据中自动提取复杂地形电力线的特征信息，可以明显提高电力线位置检测的精度和准确性。
基于多元几何特征的点云目标检测算法
基于多元几何特征的点云目标检测算法
随着深度学习技术的飞速发展，点云目标检测成为了计算机视觉领域研究的热点之一。
由于点云具有高维、无序、稀疏等特点，使得点云目标检测比传统图像目标检测更加复杂
和困难。
因此，如何提取多元几何特征，是点云目标检测领域的研究热点之一。
本文介绍了一种基于多元几何特征的点云目标检测算法，该算法通过对点云进行多元
几何特征提取，来实现对目标的精准定位和分类。
算法流程包括：点云数据处理、点云网格化、多元几何特征提取、目标检测和分类。
具体步骤如下：
1.点云数据处理。
对点云数据进行预处理，包括降采样、去噪等步骤，减少数据量，
提高后续处理效率。
2.点云网格化。
将点云划分为网格，将点云从三维空间变为二维矩阵，方便后续处
理。
3.多元几何特征提取。
从点云数据中提取不同的几何特征，包括点法线、曲率、球面
投影特征等，综合利用多种几何信息进行特征提取。
4.目标检测。
通过使用三维卷积神经网络（3D CNN）对点云数据进行卷积和池化操作，提取特征图，实现目标检测。
5.目标分类。
对检测出的目标进行分类，使用支持向量机（SVM）或随机森林（RF）等算法进行分类。
基于多元几何特征的点云目标检测算法的优点在于：能够提取点云的多元几何信息，
使得算法更加全面、有效；同时，该算法不需要建立三维模型，且适用于不同形状和大小
的目标检测，具有较好的适用性和稳定性。
在实际应用中，该算法可以应用于自动驾驶、无人机航拍、机器人视觉等领域，具有
广泛的应用前景。
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取边坡是指在自然地形中，两个面呈陡峭或者近于垂直的交汇处。
由于边坡的地形特点，在建筑、道路、水利工程等领域中，边坡稳定性的分析和评估非常重要。
为了实现对边坡的准确测量，非接触测量技术被广泛应用于获取边坡的点云数据。
非接触测量技术是一种通过光电、激光或雷达等设备对目标进行远距离、高精度的测量的方法。
相比传统的接触式测量技术，非接触测量技术具有无需接触目标、测量速度快、精度高、对目标形态要求低等优点。
在边坡点云数据获取中，非接触测量技术可以通过激光扫描仪、无人机航测等手段获取边坡的三维点云数据。
激光扫描仪是一种通过测量光的回波时间来获得目标表面距离信息的设备。
它可以快速获取边坡的点云数据，并且可以高精度地还原边坡的细节。
无人机航测则是指通过无人机搭载摄像设备对边坡进行航拍，并通过图像处理软件将图像转化为点云数据。
相比激光扫描仪，无人机航测的优势在于可以获取到较大范围的点云数据，并且可以通过多角度的图像融合提高数据的精度。
边坡点云数据的获取可以帮助工程师对边坡的形态、几何特征进行分析和评估。
通过对点云数据进行处理和分析，可以提取边坡的地形信息、地质构造信息、表面变形信息等，为边坡稳定性分析和工程设计提供重要依据。
除了边坡点云数据的获取，非接触测量技术还可以应用于边坡的变形监测。
通过定期对边坡进行非接触测量，可以实时获取边坡的变形情况，并及时发现边坡可能存在的安全隐患。
基于非接触测量技术的边坡点云数据获取为边坡稳定性分析和工程设计提供了强有力的手段。
它能够高效、精确地获取边坡的三维信息，为工程师提供准确的数据支持。
随着非接触测量技术的不断发展，边坡点云数据的获取将进一步完善并广泛应用于实际工程中。
基于无人机电力巡检的点云数据分割方法与设计方案
基于无人机电力巡检的点云数据分割方法与设计方案随着无人机技术的不断发展和成熟，无人机电力巡检成为一种高效、安全、准确的检测方式。
而点云数据分割是无人机电力巡检中非常重要的一步，能够将点云数据中的不同对象进行分离和分类，为后续的分析、识别和检测提供有力的支撑。
本文将介绍基于无人机电力巡检的点云数据分割方法与设计方案。
首先，无人机电力巡检中使用的无人机搭载激光雷达设备进行数据采集，得到的数据是点云数据。
点云数据是由大量的离散点组成的，每个点都有自己的坐标信息和属性信息。
在进行点云数据分割之前，需要对点云数据进行预处理，包括去噪、滤波和重采样等操作，以减少数据的噪声和冗余信息。
接下来，点云数据分割方法的关键是找到合适的特征和算法，以将数据中的不同对象进行有效的分离。
常见的特征包括点的坐标、法向量、颜色等信息，可以通过计算点云的差异性来进行分割。
常用的算法包括基于聚类的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。
基于聚类的方法是将点云数据中的点根据其相似性进行聚类，将同一类别的点分到同一个簇中。
常用的聚类算法有基于密度的DBSCAN算法、基于距离的K均值算法和基于凝聚的层次聚类算法等。
这些算法可以根据点的密度、距离和相似性将点云数据进行划分。
基于模型的方法是利用预先建立的模型来进行点云数据分割，可以根据模型的特征来判断点是否属于一些类别。
常见的模型包括平面模型、圆柱模型和球面模型等。
通过计算点到模型的距离和拟合误差来判断点的归属。
基于深度学习的方法是近年来发展起来的一种新方法，通过构建深度神经网络模型来进行点云数据的学习和分割。
深度学习可以提取点云数据中的高级和抽象的特征，从而实现更加准确和精细的数据分割。
常见的深度学习模型有PointNet、PointNet++和PointCNN等。
最后，无人机电力巡检的点云数据分割设计方案需要综合考虑无人机的飞行路径、激光雷达的参数和分割算法的效果等因素。
合理的设计方案可以提高分割的准确性和效率，为后续的检测和分析工作提供更好的数据基础。
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文章编号:1001-4934(2004)02-0051-04基于Atos &T ritop 的点云采集方法周士侃,娄臻亮,舒世湘(上海交通大学 国家模具CAD 工程研究中心,上海 200030)摘 要:简要介绍了反向工程领域中一种先进的点云采集方法。
我们使用的扫描设备是Atos 三坐标光学扫描系统。
它是非接触式的利用光栅原理的光学扫描设备。
还介绍了反向工程的一些基本概念和光学扫描的原理,并以汽车仪表板为例具体分析了Atos 和U GII 的工作原理。
关键词:反向工程;点云;光栅扫描;汽车仪表板;Atos ;Tritop 中图分类号:TP391172 文献标识码:A Abstract :With the integration of CAD ΠCAM systems and the technology of 3D 2coordinate scan 2ning ,reverse engineering (RE )has emerged as an important design tool in recent years.This pa 2per briefly introduces an advance method of point collection in reverse engineering field.Atos ,the 3D 2coordinate optical scanner ,is used as the 3D 2measurement.It is a non 2contact optical scanner which using raster theory.The based theory in reverse is also introduced.The principle of Atos and U GII is discussed by the example of fascia board.K ey Words :reverse engineering ;point cloud ;raster scanning ;fascia board ;Atos ;Tritop0 引言在机械领域中,反向工程(Reverse Engineer 2ing )是在没有设计图纸或者设计图纸不完整以及没有CAD 模型的情况下,按照现有零件的模型(称为零件原形),利用各种数字化技术及CAD 技术重新构造原形CAD 模型的过程[1]。
反向工程是近年来发展起来的消化、吸收和提高先进技术的一系列分析方法和应用技术的组合,其主要目的是为了改善技术水平,提高生产率,增强经济竞争力。
世界各国在经济技术发展中,应用反向工程消化吸收先进技术经验,给人们有益的启示。
据统计,各国百分之七十以上的技术源于国外,反向工程作为掌握技术的一种手段,可使产品研制周期缩短百分之四十以上,极大提高了生产率。
因此研究反向工程技术,对我国国民经济的发展和科学技术水平的提高,具有重大的意义。
一般反向工程方法如下:图1 反向工程的一般过程收稿日期:2003-01-08作者简介:周士侃(1979～),男,硕士研究生。
由图1所示:反向工程系统将采集的点云数据,经过必要的编辑、多模型自动匹配、偏置、滤波、排序等优化处理,人工或半人工寻找结构特征线,根据结构线及域内点云拟合出各局部的曲面CAD 模型。
其中,点云采集是第一步,也是最关键的一步,只有采集到精确的点云数据,最后得出的CAD 模型才会和实物匹配。
因此,选用合适的点云采集方法是反向工程的关键。
1 常用的点云采集方法简介目前国内外一般采用三维扫描仪进行点云采集。
三维扫描仪(3-Dimensional Scanner ),又称为三维数字化仪(3-Dimensional Digitizer )。
不同的三维扫描仪所采用的原理、结构、工作方式都可能完全不同。
目前的三维扫描仪可以分成两大类:接触式与非接触式。
111 接触式扫描仪接触式扫描仪采用硬质探针或其他探头在物体表面接触扫描,可以对具有复杂形状的工件的空间尺寸进行测量,此类扫描仪的典型代表是英国Renishaw 公司生产的系列三坐标测量仪(Co 2ordinate Measuring Machine ,CMM ),如CY 2CLON E 扫描仪。
112 非接触式扫描仪非接触式扫描仪以激光、超声波、红外线等媒介代替探针,甚至利用计算机视觉技术直接根据物体的图像来恢复三维信息。
根据扫描方法不同有点状激光式、线状激光式[2]、光栅投影式、数码影像合成等。
本文所要介绍的Atos 扫描仪属于非接触光栅投影式扫描仪。
2 光栅式扫描仪AtosAtos 三维扫描仪是一种带有两个CCD 摄像机和一个中央投影单元的光学三维扫描仪。
它的中央投影单元部分配备了一个白色的投射灯泡和一个可规则滑动的复杂光栅。
Atos 扫描仪的传感器被固定在一个三脚架上,并可以十分方便的沿四轴方向转动。
测量时,投射灯泡将规则变化的光栅投影到被测工件表面产生的摩尔条纹,摩尔条纹的变化被CCD 镜头记录下来,并转送到计算机,经过处理以后得到两个CCD 镜头分别拍摄到的两张“三维”照片。
由于两个CCD 镜头可以感知高达440,000个象素,所以每一单幅照片可以采集到113万个有效数据点。
Atos 软件可以在瞬间处理这113万个数据并精确的标定出其三维空间坐标值。
Atos 光栅扫描仪的外形如图2所示,中间部分为一投影装置,将光栅影像投射到待测物体上;两侧白色部分为两个数码摄像头,综合分析以得到精确数据。
211 Atos 测量系统的参考点设置图2 Atos 光栅扫描仪外形 在实际运用中,Atos 测量系统依靠事先在工件表面所贴的参考点来定位(图3中的白色小圆点),并通过获取工件表面的反射光线得知工件表面的曲面信息。
每一次拍摄必须要有三个以上的参考点被两个CC D 镜头同时获得,而且其中的三个点必须是已经定义过的。
然后便可根据这三个“老”点来定义“新”点。
如此递推便可完成整个测量工作。
212 Atos 扫描仪进行点云采集的顺序在Atos 扫描仪进行测量,即点云采集的过程中,误差的产生是难以避免的,但如果误差累积到一定程度,就无法达到精度的要求。
因此,正确的测量顺序应该是由中部向四周逐渐扩展测量,这样做所得到的误差是最小的。
图3 Atos测量系统中的参考点3 Atos的辅助工具———T ritopTritop测量系统是一种高性能的测量和检验物体准确的坐标值和尺寸的测量系统,这种数字照相系统提供了一种测量物体空间三位坐标的方法。
借助Tritop,可以直接得到所标记的点的坐标值,也可以通过使用特殊的适配器来得到测量的点、线、面的特征。
这种基于光学特性的测量可以达到很高的进度,这使得Tritop软件系统能够自动、精确的将测量所得的标记点的坐标转换为物体的特征坐标值。
311 T ritop的工作原理Tritop数码相机系统是利用照相机技术来获取某些特征标志点的三坐标位置。
这些特征点以两种方式被数码照相机识别。
通过这种识别方法,就可以将从每个摄像角度在可见范围内的被测物体上产生的一种圆锥形光线捕获并识别。
一旦摄像角度被确定后,那些特征点的三维坐标就被确定下来了。
并在Tritop软件的窗口中用十字叉来标记出来。
当然,这些复杂的计算都是由软件本身自己解决的。
312 Atos与T ritop的结合正如前面所述,由于误差累积的原因,Atos在测量大型工件时定位的精度成为一个问题,而T ri2 top照相系统正是解决这一问题的最好方法之一。
Tritop系统的单幅测量范围远远大于Atos 系统,可以达到8m×8m的范围,而精度却可以达到011mmΠ1000mm。
但是Tritop却又与Atos不同,Atos系统测量所得的数据是物体表面的点的数据,也就是点云;而Tritop系统测量所得的却是参考点的坐标。
由前述可知,Atos正是根据这些参考点来为所测得的点云来定位的。
因此,有了Tritop的辅助,Atos误差累积的问题就可以得到解决了。
4 设计实例———汽车仪表板的点云采集一般来说,汽车仪表板的构成十分复杂,而且主要是由大量的不规则自由曲面组成,因此只能使用非接触式扫描仪进行点云采集。
另外,仪表板的尺寸远大于Atos的测量范围,所以,先由Tritop进行定位是十分必要的。
只有定位的工作完成以后,才可以使用Atos 进行扫描。
在扫描的过程中,有以下几点需要加以注意:(1)贴参考点时应注意技巧,在曲面较平坦的区域可以少贴一些,而在曲率变化较大的区域则应多贴。
另外,不能将参考点贴在曲率变化较大的部位,以免影响点云数据。
(2)在测量的过程中,会出现点云与实物严重不符的情况。
此时,应删去错误点云,重新选择参考点进行测量。
(3)在测量的过程中,应弃用误差较大的参考点,以免因误差累积而影响精度。
(4)最需要注意的是边界问题。
边界点云不完整是Atos扫描的一大缺陷,因此在测量的过程中应加强边界测量。
Atos扫描所得到的点云如图4所示。
图4 汽车仪表板的点云采集 由图4可知,Atos&Tritop所采集到的点云数据非常详实与精确,有利于我们进行下一步的三维造型和建模。
图5即为使用三维造型软件U G对所采集到的点云数据进行处理后得到的仪表板的三维模型图。
由此实例可知,基于Atos&Tritop的点云采集方法在模具制造的反向工程领域有很大的用武之地。
5 结论光栅式测量仪Atos与Tritop数码相机的结图5 汽车仪表板的三维造型合是目前反向工程领域中较为优秀的点云采集方法。
与传统的接触式扫描仪相比,其主要优点是测量范围大,速度快,易于实现。
因此,它的应用范围涵盖了汽车工业与航天工业的各个方面。
同时,Atos 也具有显著的不足,即只能测量表面起伏不大的较平坦的物体,对于表面变化剧烈的物体,在陡峭处往往会发生相位突变,使测量精度大大降低。
另外,Atos 若应用于快速造型技术中,还存在着一个致命的缺陷———无法测量物体的内部轮廓。
因而Atos 在快速造型技术中的应用受到了一定的限制[3]。
参考文献:[1] 李 真,邢 渊.反向工程在实际生产中的应用[J ].模具技术,2001,(3):67～69.[2] 张三元,孙守迁,潘云鹤.给予产品反求工程的产品创新设计方法[J ].计算机辅助与图形学报,2000,(11):851～855.[3] 刘志刚,陈康宁,刘布昆,林志航.逆向工程中基于线结构光视觉传感器的光学坐标测量系统研究[J ].制造业自动化,1999,21(5):36～38.[4] 马 军,宋林林,邢 渊.逆向工程中一种新的三维测量技术[J ].模具技术,2003(2):55～56.[5] 张 畅,张祥林,王树槐.快速造型技术中的反求工程[J ].中国机械工程,1997(5):60～62.(上接第42页)图8 方案二的压力降分布图9 方案二的流体前端的温度分布参考文献:[1] 周雄辉,彭颖红.现代模具设计制造理论与技术[M ].上海:上海交通大学出版社,2000.[2] H.瑞斯.模具工程[M ].北京:化学工业出版社,1999.[3] 金振刚,刘延华.注塑模热流道故障及其对策[J ].模具工业,2001,(12):45～48.[4] 唐志玉.塑料挤塑模与注塑模优化设计[M ].北京:机械工业出版社,2000.[5] 王家庆,曹阳根,李德群,马家禄.塑料模设计手册[M ].北京:机械工业出版社,2002.[6] 马浩军,胡广洪,阮雪榆.利用Mold Flow 软件分析解决注塑件翘曲问题[J ].模具技术,2002,(5):55～58.[7] 缪德建,模具制造中CAD ΠCAE ΠCAM ΠCA T 的应用[J ].模具技术,2002,(2):44～46.。