模型三维数据采集与建模5

●线扫描－－改进的能量法对曲线光顺。 ●图象数据－－平滑滤波方法,包括空间域方法（低通空间
滤波、中值滤波、取多幅图象平均值）和频率域方法（低 通滤波）。
■数据匀化：样件本身复杂的拓扑结构和固定样件所用的夹具 都会引起测量数据的局部缺失，这可能会给特征提取和曲面重 构带来很大困难。在进行特征提取前，应通过一定的方法恢复 丢失的测量信息，这就是数据匀化或数据补全技术。
四.点云数据的处理
1.点云的多视拼合
数据采集过程中不可能通过一次 定位获取待测物体所有表面的数据点 信息，其原因主要有以下两点:
1.测量设备有一定的测量范围限制， 对于尺寸较大的物体无法一次定位测 量，必须进行分块测量。
2.采用照相式扫描时某些表面是不 可见的（如零件的反面和复杂物体某 些表面），这样就需要从不同角度使 用多次定位进行测量，然后对测得的 各个视图进行重新定位和数据融合， 生成一个统一坐标系下的三维数据点 集，最后通过模型重建方法生成物体 的三维几何模型。
一汽红塔项目车身前围点云网格化结果
点云多视拼合方法
基于标定球拼合 旋转式拼合 321拼合 基于曲率的拼合 基于骨架点的拼合
一汽红塔车身前围扫描、拼合过程
2.点云的降噪、匀化
■噪声去除：数据噪声主要由振动、镜面反射或零件粗糙的 表面等因素引起，是测量中很难避免的。噪声不仅会增加曲 率或法矢的估算误差，影响数据分块，而且会破坏曲面模型 的光顺性，这是一个不容忽视的问题。
数据补全过程和实例
3.点云数据的过滤
■数据压缩：随着激光测量技术的广泛应用，测量结果往往是 大规模的，因此可能存在大量的冗余数据，在曲面造型前需要 按一定要求减少测量点的数量，即进行数据压缩。不同类型的 数据其压缩方法也不同。
扫描点（68531个点）
均匀压缩（8298个点）
均匀压缩处理（0.31mm压缩至1.13mm）
4.点云数据的网格化
点云处理的最后一步是生成网格化点云，网格化点云质量的好坏直Leabharlann Baidu 影响到下一步的点云数据分块，而对最终生成的曲面也有一定的影响。 正确建立各点之间的拓扑关系，形成三角平面片是网格化点云的关键。 另外在曲面较平坦的范围内要合理减少三角平面片数量，在曲面曲率 比较大的范围内合理增加三角平面片的密度。