反向工程中测量点云配准的新方法
基于逆向工程的三维测量点云数据与CAD数模配准算法研究
Ｋｅｗｏｄ ：Ｒ ｇ ｔ ｔ ｎ ｒ ｒ ｉ ｃ ｏ ｕ ｅ ｏｉｏ ； ｕｔｒｉ ｙ ｒ ｓ ｅｉ ｒ ｉ ；Ｐ ｍａ Ｄｒ ｔ ｎＳ ｐｒ ｓ ｉ Ｑ ａ ｎｏ ｓａｏ ｉ ｙ ｅｉ ｐ ｔｎ ｅ ｎ
ｄａａ ａ ｄ ＣＡＤ ｄｅ ｏ ｈｅ ｔａ ｓａｉ ｎ ｎ ｏ ａｉｎ ｄ ｓｏ ａ ｉｎ； ｂ ｓ ｄ ｏ ｏ ｇ ｒｇ ｓｒ ｔｏ ｔ ｎ ｍｏ ｌｆ ｒ ｔ ｒ ｎ ｌ ｔ ａ ｄ ｒ ｔｔ ｉｌ ｃ ｔ ｏ ｏ ｏ ａ ｅ ｎ ｒ ｕ ｈ ｅ ｉｔａｉｎ，ｒ ｆｎ ｄ ｅｉ ｅ
期 ， 高产品质量 和降 低 产 品成 本 。经 过处 理 的 多视 提
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ａ ３ ｐ ｉ ｔｃｏ ｄ ｄ ｔ ｔ ｔａ ｔ ｉ ａ ｅ ｒｓ ｎ ｅ ｏｎ ｌ ｕ ａａ ｗｉｈ ＣＡＤ ｄ ｌｒ ｇｓｒ ｔ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｅ ｓ Ｄ ｍｏ ｅ ｅ ｉｔａｉ ｌｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈｅ ｒ ｖ ｒ ｅ ｏ
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工艺与检测 Ｔｈｌ ｄ ｅｎｇ ｎ ｃ０ｙ ０ａ
基于 逆 向工程 的三维 测 量 点 云数 据 与 Ｃ Ｄ数 模 配 准算 法研 究 Ａ
张树森① 李 玮① 程俊 廷②
（ 辽 宁工程技 术大 学机 械 工程 学院 ， 宁 阜新 １３０ ； ① 辽 ２００ ② 黑龙江科 技学 院机 械 工程 学院 ， 龙江 哈 尔滨 １０ ２ ） 黑 ５０ ７ 摘 要 ： 出了一种基 于逆 向工程 的三 维 测量 点 云数 据 与 Ｃ Ｄ 数模 配 准 算法 ， 算 法分 两 个步 骤 ， 提 Ａ 该 即粗 配
测绘技术中的点云配准技巧分享
测绘技术中的点云配准技巧分享导语：现代测绘技术发展迅速，点云配准作为其中的一个重要环节，对于高精度地图制作和三维建模具有重要意义。
本文将分享测绘技术中的点云配准技巧，旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、点云配准的基本概念点云配准是指将两个或多个采集自不同传感器或不同时间的点云数据进行匹配，使其在相同的坐标系下对齐。
点云配准的核心目标是找到两个或多个点云之间的对应关系，以达到数据的一致性和准确性。
二、点云配准的应用领域点云配准技术广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 地理信息系统（GIS）：用于地图制作和空间数据处理，提高地理数据的准确性和精度。
2. 建筑信息模型（BIM）：用于建筑、道路等基础设施的三维建模和设计，提高模型的真实性和可靠性。
3. 汽车自动驾驶：用于激光雷达数据处理，实现车辆感知和路径规划，提高自动驾驶的安全性和可行性。
4. 航空航天：用于航空摄影和地球观测卫星数据处理，提高航空和卫星数据的精度和分辨率。
三、点云配准的常用方法点云配准方法多种多样，根据具体应用场景和需求选择适合的方法非常重要。
下面介绍几种常用的点云配准方法：1. 基于特征的点云配准：通过提取点云中的特征点（如角点、边缘点等），计算其特征描述符（如SIFT、HOG等），再通过特征匹配的方式进行点云配准。
这种方法对于具有明显几何形状和纹理特征的点云数据效果较好。
2. 基于ICP算法的点云配准：ICP（Iterative Closest Point）算法是一种常用的迭代优化算法，通过迭代计算两个点云之间的最小化距离，找到最佳的点云对齐方式。
ICP算法简单高效，适用于点云配准的大部分场景。
3. 基于惯性导航的点云配准：通过利用IMU（Inertial Measurement Unit）传感器提供的姿态信息，结合点云数据进行配准。
这种方法对于动态环境下的点云配准效果较好，如车辆行驶过程中的点云地图更新。
4. 基于机器学习的点云配准：利用深度学习等机器学习方法，将点云配准问题视为一个回归或分类问题进行求解。
逆向工程光栅投影点云模型配准技术的研究
机 床 与 液 压
ＭＡＣＨＩ ＮＥ ＴＯＯＬ ＆ ＨＹＤＲＡＵＬＩ ＣＳ
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自动 配 准 。 关键 词 ：逆 向 工 程 ；点 云 配 准 ；协 方 差 矩 阵 ； 配准 误 差 中 图 分 类 号 ：Ｔ ９ １７ Ｎ １． ４ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１０ —３８ （０ ０ １ ０ １ ４ ０ １ ８ １ ２ １ ） ５— ０ —
Ｓｕ ｙｏ ｏｎ ｌｕ ｇｓ ａｉｎ ｏ ｓ ｒＰ ｏｅ ｔ ｎｉ ｅ ｅｓ ｎ ｉｅ ｒ ｇ ｔ ｄ ｎ Ｐ ｉｔＣ ｏ ｄＲｅ ｉ ｒ ｔ ｆ ｔ ｏ Ｒａｔ ｒｊｃｉ Ｒ ｖ ｒｅＥ ｇｎ ｅ ｉ ｅ ｏ ｎ ｎ
逆向工程中影响扫描点云精度的因素分析及解决方法
体措施。
关键词：逆向工程；点云精度；影响因素
中图分类号：TH128
文献标识码：A
文章编号：1009-0134(2017)02-0040-04
0 引言
随着现代计算机技术、图像处理技术、机电光一体 化技术的发展，三维激光扫描技术是21世纪工程测量领 域的又一次技术升级，能够能快速、精确、无接触地获 取物体表面的三维信息点云，使得三维激光扫描技术在 工业设计与检测、数字化管理、逆向工程、文物的修复 和保护、工程测绘、虚拟与现实等领域得到广泛应用。
实际扫描过程中，对点云精度的影响因素来自多方 面，我们将其归纳为主观因素和客观因素两类。主观因 素包括Focus3D X 330扫描分辨率、扫描质量、标识物 等；客观因素包括被测物体的属性、Focus3D X 330自 身特性、外界环境等。
2 影响扫描点云精度的主观因素及解决方法
2.1 扫描分辨率、扫描质量等参数设定对点云的影响及 解决方法
逆向工程中影响扫描点云精度的
因素分析及解决方法
The analysis and solution of influence factors for the precision of point cloud in reverse engineering
吴 阳，冯兰芳，郑金锋，惠延波
WU Yang, FENG Lan-fang, ZHENG Jin-feng, HUI Yan-bo
Focus3D X 330的扫描分辨率和扫描质量两个参数 相互影响。Focus3D X 330的扫描分辨率有1/1、1/2、 1/4、1/5、1/8、1/10、1/16、1/20、1/32，9个档次，扫
收稿日期：2016-10-30 基金项目：河南省重点科技攻关计划项目（132102210198） 作者简介：吴阳（1992 -），男，硕士研究生，研究方向为逆向工程。
逆向工程中的点云处理
逆向工程中的点云处理逆向工程是一种通过对现有产品进行反向分析，提取和理解其设计、构造和材料等关键信息，进而实现复制、改进或再设计的过程。
在逆向工程中，点云处理是一项非常重要的技术，它涉及到对大量三维坐标数据的采集、预处理、编辑、优化等一系列操作。
本文将详细介绍逆向工程中的点云处理流程及相关技术，并通过案例分析说明其实际应用。
一、点云处理流程1、数据采集点云数据采集是逆向工程的第一步，通常通过三维扫描技术实现。
三维扫描仪可以将物体表面的形状、颜色、纹理等转化为三维坐标数据，为后续的点云处理提供基础数据。
2、数据预处理采集到的点云数据往往存在噪声、冗余数据等问题，因此需要进行预处理。
预处理主要包括数据过滤、降噪、简化等操作，以去除无用信息和改善数据质量。
3、数据编辑在数据预处理之后，需要对点云数据进行编辑以更好地反映物体表面的特征。
编辑操作包括插入、删除、移动点等，以便于更好地表达物体的几何形状和特征。
4、数据优化需要对编辑后的点云数据进行优化，以方便后续的分析和处理。
优化操作主要包括数据分组、网格化、平滑等，以提高数据处理的速度和准确性。
二、关键技术介绍1、点云数据采集技术点云数据采集技术是逆向工程的关键之一，常用的方法包括激光扫描、结构光扫描、断层扫描等。
这些方法的基本原理是利用相应的设备对物体表面进行扫描，获取其表面形状和结构的三维坐标数据。
2、点云数据处理技术点云数据处理技术包括数据预处理、编辑和优化等多个环节，涉及到的技术包括统计方法、几何方法、网格处理等。
这些技术可以对点云数据进行清洗、过滤、降噪、简化等操作，以提高数据质量和处理效率。
三、案例分析本部分将通过一个具体的案例来说明逆向工程中点云处理的实际应用。
本案例中，我们将对一个具有复杂曲面形状的汽车覆盖件进行逆向工程分析。
1、数据采集首先，使用激光扫描仪对汽车覆盖件进行扫描，获取其表面形状和结构的三维坐标数据。
在扫描过程中，需要注意扫描的角度、位置、分辨率等因素，以保证获取数据的准确性和完整性。
点云逆向总结
通过点云逆向建模的一点总结
一：减震器支架
1.在铺面之前尤其要注意倒角的特征，对于球形面，不要将所有面一次性拉伸，各个面片
要分别建立，以便于倒角：
下图的搭接特征可以作为涨料厚方向的判断依据
对于变倒角，在倒角之前可以先做出若干点云切线进行观察和测量，找准变化的方向和角度大小，合理设置起止点以及延伸长度。
4.在草绘过程中要注意考虑到料厚涨取方向等因素。
（下图未考虑到）
二：转向管柱支架
1.尺寸圆整
（1）大面之间的尺寸圆整
2.养成习惯，合理设置目录树。
3检查
（1）.搭接面之间是否有干涉
（2）对称面、特征面、拔模角的检查（3）重要性能尺寸、配接尺寸的检查。
CATIA点云核对方法-逆向工程2
择择菜单【Start】→机械设计→零部件设计
点云中所做的草图编辑成为实体
草图的编辑
实体效果
3.7从机械设计模块转换到点云编辑模块
择择菜单【开始】→形状→【 Quick Surface Recenstraction】进入点云编辑模块
提取的部分再还原到整体零件中
选择Activate→选中点云轮廓→.3点云与零件的拟合
通过CATIA中其他命令使这两个零件拟合到一起
完成点云的编辑
4、零部件核对的编辑
4.1打开要核对可编辑的零件数模
4.2零部件的编辑
进入草图模块，根据点云中所做的基准，在零部 件相应部位也做个圆柱为基准
5、点云与零部件的拟合
5.1选择开始→机械设计→装配件设计模块（把 点云和产品数模装入同一模块）
5.2点云与零部件的拟合
选择菜单中插入→相合，使两个零件同轴。
逆向工程中多视角点云数据拼合技术
万方数据
・专题述评・
作是一种刚体的旋转和平移。 由于三点可以建立一个坐标关 系， 测量时， 在不同视图中建立用于对齐的三个基准点， 通过对 齐这三个基准点， 就能实现三维测量数据的多视角统一， 把数 据的对齐问题转换为坐标的变换问题。 在测量时， 前后两次扫描都必须至少有三个公共参考点作 为视图对齐的基准点， 通过将三个基准点旋转和平移对齐， 就 能将多视角点云数据统一到一个造型坐标系上。 第一次测量捕 捉到基准点 !! 、 !" 和 !# ， 第二次测量时， !! 、 !" 和 !# 基准点坐标 变为 "! 、 "" 和 "# ， 刚体的坐标变换可通过三个步骤实现： （ ! ）变换 !! 到 "! ； （ " ）变换矢量 （ !" # !! ）到 （ "" # "! ） （ 只考虑方向） ； （ # ）变换包含三点 !! 、 !" 和 !# 的平面到包含 "! 、 "" 和 "# 的 平面。
A@ 基于结构光非接触式光学三维扫描仪数据采集过 程
) ) 结构光非接触式光学三维扫描仪综合了三角化 （ @H439:=53K489 ） 、 条纹投影 （ MH49:F OH8NF?K489 ） 、 相位移 动 （ O73JF P74GK49: ） 等原理对实物样件表面做非接触高 速测量。其测量精度随着入射光线与曲面法线所成角 度的增大而降低， 该角度一般不宜大于 Q&R ， 当该角超 过 Q&R 时， 会出现盲区， 使得测量失效而无法捕捉到数 据， 所以在测量时， 应不断调整被测实物与测量头的角 度， 分片采集实物表面的数据。 在实际测量中， 为完成对整个实物模型的测量， 常 把实物表面分成多个局部相互重叠的子区域， 从多个 角度获取零件不同区域的表面信息。由于在测量不同 的区域时， 都是在测量位置对应的局部坐标系下进行 的， 而多次测量所对应的局部坐标系是不一致的， 如图
面向逆向工程中点云数据的处理与精简方法
逆向工程,也称反向工程或反求工程。
它是根据已存在的产品或零件原型构造产品或零件的新模型,并在此基础上对已有的产品进行剖析、理解和改进,也是产品设计下游向设计上游反馈信息的过程。
在逆向工程中,首先对实物样件进行数字化,然后将获得的数字信息应用专门的曲面造型和C A D 系统重构出实物的C A D 模型,利用输出的数控加工指邻驱动C NC 或S TL 文件驱动快速成型机制造生产品或者原型。
它的主要目的在于消化、吸收和提高先进技术,减少产品的研发时间。
在逆向工程中,由扫描装置生成的点云数据要经过数据处理和精减才能用于构建所需的表面模型。
下面详细介绍两种常用的数据处理和精简方法:均匀网格法和非均匀网格法。
1 均匀网格法均匀网格法是把采集到的数据先投影到一个平面上,对此平面进行均匀网格的划分,然后从每个网格单元中提取样本点,去除其余的点,如图1所示。
通常在扫描垂直方向(Z向)构建网格,因为激光扫描对Z值误差最为敏感。
采用中值滤波法对网格点进行筛选,数据减少率取决于用户选取的网格大小。
网格的尺寸越小,网格的数量越多,从整个点云采集的样本点就越多,数据减少率就小。
图1所示案例是将A到G的7个点投影到均匀网格的一个单元平面上,一次按照高面向逆向工程中点云数据的处理与精简方法许岚(苏州工业职业技术学院精密制造工程系 江苏苏州 215000)摘 要:数据处理是逆向工程的关键环节,处理结果将直接影响后期模型重建的速度和质量。
本文着重介绍了逆向工程中点云数据的两种精简方法及适用场合。
关键词:逆向工程 数据精简 均匀网格法 非均匀网格法中图分类号:TP391文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2013)09(c)-0005-02度Z 排列,其中A 点是各点到平面的距离中值点,选取A点为代表样点,去除其余点。
借助均匀网格中滤波法可有效地去除噪声点。
当扫描平面垂直于测量方向时,这种方法显示出良好的性能。
由于在均匀网格法中仅是选择某些点而没有改变点的位置,因而可以很好地保留原始数据。
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。
CATIA点云核对方法-逆向工程1
选中你要提取的点云部分，制作点云核对基准。
编辑过程中
编辑完成
3.4编辑提取基准平面
点击【Basic Surface Recognition】选择Pline 从而生成可编辑的平面
3.5模块的转换（点云编辑部分） 择择菜单【Start】→形状→创成式外形设计，进 入点云编辑模块
2.2生成3D点云实体
生成3D形式后同时存在点云和3D数模2种状态， 需删除点云形式。
删除点云前
删除点云后
3、点云核对基准的制作
3.1点云编辑模块
从开始菜单【形状】 【Quick Surface Recenstraction】进入点云编辑模块
3.2点云的编辑命令 点击【Activate】选择相应的子命令（Trap、 Polygonal、Inside Trap)
1如何进入点云模块从开始菜单形状digitizedshapeeitor即可进入11点云模块的进入12如何导入点云点击cloudimportselectedfile找到你所要导入点云的位置2如何使点云生成3d实体21点云实体生成选择meshcreation3dmesh其他选项默认进入3d生成22生成3d点云实体生成3d形式后同时存在点云和3d数模2种状态需删除点云形式
1、如何进入点云模块
从开始菜单【形状】 【Digitized Shape Eitor】即可进入
1.1点云模块的进入
1.2如何导入点云
点击【 Cloud Import 】 【Selected File 】 找到你所要导入点云的位置
2、如何使点云生成3D实体
2.1点云实体生成
选择【Mesh Creation】 【3D Mesh】其他选 项默认，进入3D生成
点云配准方法
编辑版pppt
1. Point Cloud Registration With Target Control
11
Error equation:仪Fra bibliotek科学与工程学院
编辑版pppt
1. Point Cloud Registration With Target Control
12
New approximate value:
（d） Mensi plane target
仪器科学与工程学院
Figure 1 Different kinds of plane target
编辑版pppt
1. Point Cloud Registration With Target Control
5
6 spatial similarity transformation parameters 3 angle elements: 3 translation elements: Adjustment model:
The unit eigenvector corresponding to the maximum
eigenvalue of matrix
:
Translation matrix:
Conclusions
仪器科学与工程学院
编辑版pppt
18 18
Thank you！
编辑版pppt
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！
A Brief Introduction Of Point Cloud Registration Method
编辑版pppt
Point Cloud Registration Method
逆向工程中点云处理及拟合新方法的研究
逆向工程中点云处理及拟合新方法的研究逆向工程中点云处理及拟合新方法的研究是一种用以在计算机辅助设计（CAD）领域进行三维物体模型重建的一类方法。
它常用于将现实世界中的实物模型转换成数字模型，以便在计算机中进行进一步的加工和分析，如模拟、仿真或再制造等。
其中点云处理及拟合新方法的研究是逆向工程中的一个重要内容，广泛应用于航空航天、船舶制造、汽车制造、机械制造等行业。
点云处理是逆向工程中的重要组成部分，其核心思想是将实物中的物体表面细节转换成由大量点构成的三维点云模型。
点云的收集通常是多模态传感器组合的测量系统所执行的，如光学传感器、激光扫描仪、超声传感器等。
收集的点云数据会存储在计算机的内存中，然后通过点云处理算法来检测、去噪、重构点云模型，从而可以准确地捕捉实物表面的几何形状信息，并以此为基础进行进一步的CAD建模。
点云拟合是指通过对点云数据进行几何建模，将点云转换为曲面、曲线或圆柱体等几何图形，用以描述实物几何特征，用于CAD建模的过程。
点云拟合的方法主要有最小二乘拟合、样条拟合、多项式拟合、多边形拟合等。
在传统的点云拟合方法中，由于点云数据的不规则性、复杂性，经常出现无法准确拟合的情况，使得传统的点云拟合方法难以满足实际应用的要求。
因此，研究者们开始尝试开发新的拟合方法来解决传统点云拟合方法存在的问题。
研究者们根据现有的点云拟合方法，开发了新的拟合方法，如遗传算法（GA）、支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等，以改善点云拟合的准确性和可靠性。
例如，基于遗传算法的点云拟合方法可以有效地解决点云拟合时存在的复杂性问题。
此外，基于支持向量机的点云拟合方法能够有效地拟合较大的点云数据，而神经网络拟合方法则能够更好地拟合复杂、不规则的点云数据。
此外，研究者们还发展了基于粒子群优化（PSO）和统计拟合算法的点云拟合方法。
粒子群优化拟合方法的好处在于可以在迭代过程中减少搜索空间，从而有效地拟合大规模的点云数据。
逆向设计中点云处理的应用技术研究
逆向设计中点云处理的应用技术研究
逆向设计是指基于实物模型或产品的零件，通过测量、建模等手段进行数字化处理，最终实现逆向工程，得到产品设计的全过程。
点云处理是逆向设计中的重要技术之一。
点云是由离散的点构成的三维坐标数据，通常由三维激光扫描仪等设
备采集得到。
点云处理技术是指对点云数据进行各种算法处理，以实现数据的清洗、配准、拟合等功能。
点云处理技术在逆向设计中有着广泛的应用。
首先，在数字化建模中，点云可以直接转换为三维CAD模型，可以大大提高建模效率。
其次，点云可以进行特征
提取，提取出零件的几何特征、边界特征等，为后续的CAD建模提供支持。
此外，点云可以用于测量分析，通过对点云数据进行配准，可以得到零件的尺寸、形状等数据，进而进行测量分析。
最后，点云可以用于快速成型，将点云数据转换为三维打印机可以识别的STL文件格式，然后通过三维打印技术，快速制造出零件。
点云处理技术包括数据预处理、数据配准、数据拟合等环节。
其中，数据预处理是指对点云数据进行去噪、采样、滤波等处理，以保证数据的准确性和稳定性。
数据配准是指将多个点云数据进行配准，使其在同一坐标系下。
数据拟合是指将
点云数据转换为CAD模型，以便于后续的CAD建模和分析。
综上所述，点云处理技术是逆向设计中的重要环节，其应用涵盖了数字化建模、特征提取、测量分析、快速成型等多个领域。
逆向工程中点云数据配准方法研究
逆向工程中点云数据配准方法研究
樊丽萍;柳和生;饶锡新;张军强
【期刊名称】《组合机床与自动化加工技术》
【年(卷),期】2012(000)004
【摘要】阐述了逆向工程基本概念及其关键技术,重点论述了数据采集处理的重要性及点云数据配准算法的研究现状；在现有拼接算法的基础上,提出了一种将Chamfer距离变换和ICP算法相结合的新的数据拼接算法,进一步提高了点云数据拼接的精度或稳定性.
【总页数】4页(P9-11,15)
【作者】樊丽萍;柳和生;饶锡新;张军强
【作者单位】南昌大学机电工程学院,南昌330031;南昌大学机电工程学院,南昌330031;上饶师范学院,江西上饶334001;南昌大学机电工程学院,南昌330031;南昌大学机电工程学院,南昌330031
【正文语种】中文
【中图分类】TH16;TG65
【相关文献】
1.利用F聚类分析实现逆向工程中点云数据的分割 [J], 陈科;解科峰;龚子彬
2.逆向工程中点云数据的曲面重构方法研究 [J], 赵柳;纪丽婷;王立建;黄福
3.逆向工程中点云数据去噪算法的研究 [J], 王雪晶;吕卫强
4.面向逆向工程中点云数据的处理与精简方法 [J], 许岚
5.逆向工程中点云数据与CAD数模的配准 [J], 张树森;李玮;肖胜兵;马承翰
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逆向工程中的点云处理
表格一．１数据采集方法［１０］
接触式 机Ｃ 器 Ｍ 三角测 手Ｍ
距离
非接触式 光学 结构光 干涉
逐层扫描 。尸 电 Ｃ Ｍ 层切
图象分 波 磁 Ｔ Ｒ 图象
析
Ｉ法
表格一．２数据采集方法的比较［１１】
三坐标测量仪
精度
速度 是否可测 形状限制
内轮廓
±Ｏ．５，ｕｍ 慢
否
无
材料限制 成本
无
高
投影光栅法
±２０９ｍ 快
预处理完后的下一步是抽象建模。本文中点云的建模主要包括特征线和特 征面的提取。特征线的提取简单的有二种方法，一种是点云数据通过构造三角 化网格，根据三角网格的拓扑关系可以检测出大略表达实体的特征线，另一种 直接由点云数据拟合、数据排序构造出轮廓特征线一本文将详细论述这种方法。 特征曲面的提取与特征线类似，有多种方法：可以以特征线为基础生成曲面， 如放样法（１０ｆｔｉｎｇ）、Ｂｏｕｎｄ ＵＶ Ｃｕｒｖｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ方法，也可以直接通过点云数据直 接拟合曲面。前者曲面受特征线的方向影响很大，特征线的方向代表着曲面矢 量方向，如果特征线方向不正确，往往会得到不正确的曲面形式，甚至完全失 去实体原来的形状特征。而后者则相反，可以生成很高精度的曲面。因此本文 详细论述由点云拟合成二次曲面的方法。
摘要
２０世纪９０年代以来，激烈的市场竞争对产品研制开发的时间和产品的更新 换代速度提出了越来越高的要求，运用新的设计制造技术来满足市场需求层出 不穷，其中在产品设计制造领域中广泛采用了逆向工程（Ｒｅｖｅｒｓｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＲＥ） 来缩短产品研制时间。ＲＥ指的是根据现有的产品模型，利用数字化测量设备获 取实体数据，然后对这些数据进行拟合，构建一个完整的ＣＡＤ模型，因此逆向 工程可以分为三个过程一数据采集（ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ），数据处ｔ！里（ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）， 抽象建模（ａｂｓｔｒａｃｔ＆ｍｏｄｅｌ）。本文主要研究后二个方面的内容～即如何高效的处 理、显示实体数据（数据处理的内容）以及后续的抽象建模一如特征的提取、曲 面的拟合。
逆向工程中点云数据的处理
逆向工程中点云数据的处理摘要：在逆向工程研究中，点云数据的处理是影响曲面重构精度与效率的关键因素。
本文介绍点云预处理方法，包括数据平滑滤波、数据精减和数据插值与拟合。
重点对数据的插值与拟合方法进行研究，分别用了克里金插值法、距离反比加权法、最小二乘拟合法、薄板样条法、基函数法，并分析了这几种方法分别所适应的情况，并通过实例来具体分析了几种算法的应用情况，最终得出适合逆向工程中点云数据的处理最优的算法。
关键词：逆向工程点云数据1 前言无论哪一种数据测量方法，对模型测量后都会得到大批的点云，而且任何一种测量方法都不可避免地会出现一些误差，所得到的采样点集并非会完全落在原始物体上；此外，由于众多的测量设备的局限性，要获得物体的完整采样，单纯的固定物体和设备，从一个方向进行采样是不可能的，这就需要在扫描过程中，调整物体位置或者旋转激光头的角度，得到多张视图数据，然后通过点的聚合，对它进行拼接，从而得到完整的采样数据点集。
由于上述几种情况的存在，需要对数据点进行平滑滤波、精减，以及插值等预处理，以便于后面进行三维物体的曲面重构。
2 点云数据的处理方法2.1 数据的平滑滤波在测量数据的过程中，由于受外界因素的影响，所得数据不可避免的带有噪声；同时也受人为或者一些其它因素的影响，数据中也会带有一些误差，尤其是在尖锐边和曲率变化比较大的区域所测得数据。
所以为了使后面的曲面重构结果比较真实地反映原模型，需要对原始采样数据进行平滑滤波处理。
2.2点云的滤波点云的滤波主要有三种方式：中值滤波法是将相邻的3个点取平均值来取代原始点，实现滤波，因此其消除数据毛刺的效果较好，但是会跟原始数据差距较大，所以本文不选用这种滤波方法；平均值滤波法是将采样点的值取滤波窗口内各数据点的统计平均值来取代原始点，改变点云的位置，使点云平滑；高斯滤波法是以高斯滤波器在指定域内将高频的噪声滤除。
高斯滤波法在指定域内的权重为高斯分布，其平均效果小，在滤波的同时，能较好的保持原数据的形貌，因而这种方法被常用。
基于逆向工程的三维测量点云数据与CAD数模配准算法研究.kdh
工艺与检测!
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7］ 围盒 ［ 来测试点云是否重合。设 ! "# 为点云数据包围
工艺与检测
已经达到很好的效果， 本节采用对应点集单位四元数
:］ 法［ 进行精配准。
若目标点集 - 对应于参考点集 .， 对应点集应满 足以下条件： （ /） - 中点的个数和 . 中点的个数相等， 即 /$ > /0 ； （ 7） 对于 - 中每一个点 ! & ， 都应该对应于 . 即 ! & > "& 。 中具有相同下标的 " & ，
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