机械电子工程专业毕业论文机械电子工程专业毕业论文 精品论文精品论文 基于散乱点云切片数据基于散乱点云切片数据的三角网格模型重建与优化算法研究的三角网格模型重建与优化算法研究关键词：逆向工程关键词：逆向工程 散乱点云散乱点云 空间索引结构空间索引结构 自适应切片自适应切片 三角网格三角网格 模型重建模型重建 自适应细分自适应细分摘要：本文系统深入地研究了散乱点云的三角网格模型重建及优化算法，实现 了基于散乱点云切片数据的三角网格模型重建，对并重建后的网格模型进行优 化，达到以较少三角面片准确表达模型轮廓信息的目的，对提高产品的开发效 率与质量具有重要意义，主要研究内容与研究成果如下： 1)提出基于 R*-树 的点云及三角网格空间索引结构，论证了 R*-树作为逆向工程中点云及三角网 格索引结构的优越性及局限性，对 R*-树结点分裂及重新插入算法进行改进， 并依据结点 MBR(Minimum Bounding Rectangle)对 R*-树作了全局调整，优化了 R*-树索引结构，基于改进后的 R*-树建立点云及三角网格的空间索引结构，并 实现了基于该结构的点云 k 近邻查询及三角网格拓扑近邻查询。实验证明，该 索引结构具有数据适应性强、存储空间利用率大和空间查询效率高等特点。 2)提出散乱点云自适应切片算法，该方法建立散乱点云的空间索引结构，依据 索引结构中叶结点 MBR 的分布状况计算各层切片的位置，采用深度优先遍历方 法快速获取切片平面的邻域数据，将邻域数据划分为正负两个区域，通过正负 区域配对点连线与切片求交获取切片数据点.实现散乱点云的自适应切片，该方 法可有效提高切片数据点的获取精度与获取效率。 3)提出基于切片数据点的 三角网格模型重建算法，该方法对散乱点云进行切片处理，获取切片数据点， 依据最小角最大原则，对相邻层的切片数据点连线生成三角网格，该方法可在 切片处理过程中对散乱点云进行精简，减小参与网格重建的点云数据量，提高 三角网格重建效率，且提出误差计算方法对生成的三角网格进行误差分析，满 足实际工程的需要。 4)提出一种三角网格模型自适应细分算法，该算法提出 新的三角网格曲率计算方法，准确反映网格的曲率分布状况，对曲率较大区域 进行细分，对较平坦区域只重定位网格顶点，不进行面片分裂，实现三角网格 的自适应细分，该算法可有效提高模型的光顺性与细分效率，以相对较少的面 片准确表达模型轮廓信息。正文内容正文内容本文系统深入地研究了散乱点云的三角网格模型重建及优化算法，实现了 基于散乱点云切片数据的三角网格模型重建，对并重建后的网格模型进行优化， 达到以较少三角面片准确表达模型轮廓信息的目的，对提高产品的开发效率与 质量具有重要意义，主要研究内容与研究成果如下： 1)提出基于 R*-树的点 云及三角网格空间索引结构，论证了 R*-树作为逆向工程中点云及三角网格索 引结构的优越性及局限性，对 R*-树结点分裂及重新插入算法进行改进，并依 据结点 MBR(Minimum Bounding Rectangle)对 R*-树作了全局调整，优化了 R*- 树索引结构，基于改进后的 R*-树建立点云及三角网格的空间索引结构，并实 现了基于该结构的点云 k 近邻查询及三角网格拓扑近邻查询。实验证明，该索 引结构具有数据适应性强、存储空间利用率大和空间查询效率高等特点。 2) 提出散乱点云自适应切片算法，该方法建立散乱点云的空间索引结构，依据索 引结构中叶结点 MBR 的分布状况计算各层切片的位置，采用深度优先遍历方法 快速获取切片平面的邻域数据，将邻域数据划分为正负两个区域，通过正负区 域配对点连线与切片求交获取切片数据点.实现散乱点云的自适应切片，该方法 可有效提高切片数据点的获取精度与获取效率。 3)提出基于切片数据点的三 角网格模型重建算法，该方法对散乱点云进行切片处理，获取切片数据点，依 据最小角最大原则，对相邻层的切片数据点连线生成三角网格，该方法可在切 片处理过程中对散乱点云进行精简，减小参与网格重建的点云数据量，提高三 角网格重建效率，且提出误差计算方法对生成的三角网格进行误差分析，满足 实际工程的需要。 4)提出一种三角网格模型自适应细分算法，该算法提出新 的三角网格曲率计算方法，准确反映网格的曲率分布状况，对曲率较大区域进 行细分，对较平坦区域只重定位网格顶点，不进行面片分裂，实现三角网格的 自适应细分，该算法可有效提高模型的光顺性与细分效率，以相对较少的面片 准确表达模型轮廓信息。 本文系统深入地研究了散乱点云的三角网格模型重建及优化算法，实现了基于 散乱点云切片数据的三角网格模型重建，对并重建后的网格模型进行优化，达 到以较少三角面片准确表达模型轮廓信息的目的，对提高产品的开发效率与质 量具有重要意义，主要研究内容与研究成果如下： 1)提出基于 R*-树的点云 及三角网格空间索引结构，论证了 R*-树作为逆向工程中点云及三角网格索引 结构的优越性及局限性，对 R*-树结点分裂及重新插入算法进行改进，并依据 结点 MBR(Minimum Bounding Rectangle)对 R*-树作了全局调整，优化了 R*-树 索引结构，基于改进后的 R*-树建立点云及三角网格的空间索引结构，并实现 了基于该结构的点云 k 近邻查询及三角网格拓扑近邻查询。实验证明，该索引 结构具有数据适应性强、存储空间利用率大和空间查询效率高等特点。 2)提 出散乱点云自适应切片算法，该方法建立散乱点云的空间索引结构，依据索引 结构中叶结点 MBR 的分布状况计算各层切片的位置，采用深度优先遍历方法快 速获取切片平面的邻域数据，将邻域数据划分为正负两个区域，通过正负区域 配对点连线与切片求交获取切片数据点.实现散乱点云的自适应切片，该方法可 有效提高切片数据点的获取精度与获取效率。 3)提出基于切片数据点的三角 网格模型重建算法，该方法对散乱点云进行切片处理，获取切片数据点，依据 最小角最大原则，对相邻层的切片数据点连线生成三角网格，该方法可在切片 处理过程中对散乱点云进行精简，减小参与网格重建的点云数据量，提高三角网格重建效率，且提出误差计算方法对生成的三角网格进行误差分析，满足实 际工程的需要。 4)提出一种三角网格模型自适应细分算法，该算法提出新的 三角网格曲率计算方法，准确反映网格的曲率分布状况，对曲率较大区域进行 细分，对较平坦区域只重定位网格顶点，不进行面片分裂，实现三角网格的自 适应细分，该算法可有效提高模型的光顺性与细分效率，以相对较少的面片准 确表达模型轮廓信息。 本文系统深入地研究了散乱点云的三角网格模型重建及优化算法，实现了基于 散乱点云切片数据的三角网格模型重建，对并重建后的网格模型进行优化，达 到以较少三角面片准确表达模型轮廓信息的目的，对提高产品的开发效率与质 量具有重要意义，主要研究内容与研究成果如下： 1)提出基于 R*-树的点云 及三角网格空间索引结构，论证了 R*-树作为逆向工程中点云及三角网格索引 结构的优越性及局限性，对 R*-树结点分裂及重新插入算法进行改进，并依据 结点 MBR(Minimum Bounding Rectangle)对 R*-树作了全局调整，优化了 R*-树 索引结构，基于改进后的 R*-树建立点云及三角网格的空间索引结构，并实现 了基于该结构的点云 k 近邻查询及三角网格拓扑近邻查询。实验证明，该索引 结构具有数据适应性强、存储空间利用率大和空间查询效率高等特点。 2)提 出散乱点云自适应切片算法，该方法建立散乱点云的空间索引结构，依据索引 结构中叶结点 MBR 的分布状况计算各层切片的位置，采用深度优先遍历方法快 速获取切片平面的邻域数据，将邻域数据划分为正负两个区域，通过正负区域 配对点连线与切片求交获取切片数据点.实现散乱点云的自适应切片，该方法可 有效提高切片数据点的获取精度与获取效率。 3)提出基于切片数据点的三角 网格模型重建算法，该方法对散乱点云进行切片处理，获取切片数据点，依据 最小角最大原则，对相邻层的切片数据点连线生成三角网格，该方法可在切片 处理过程中对散乱点云进行精简，减小参与网格重建的点云数据量，提高三角 网格重建效率，且提出误差计算方法对生成的三角网格进行误差分析，满足实 际工程的需要。 4)提出一种三角网格模型自适应细分算法，该算法提出新的 三角网格曲率计算方法，准确反映网格的曲率分布状况，对曲率较大区域进行 细分，对较平坦区域只重定位网格顶点，不进行面片分裂，实现三角网格的自 适应细分，该算法可有效提高模型的光顺性与细分效率，以相对较少的面片准 确表达模型轮廓信息。 本文系统深入地研究了散乱点云的三角网格模型重建及优化算法，实现了基于 散乱点云切片数据的三角网格模型重建，对并重建后的网格模型进行优化，达 到以较少三角面片准确表达模型轮廓信息的目的，对提高产品的开发效率与质 量具有重要意义，主要研究内容与研究成果如下： 1)提出基于 R*-树的点云 及三角网格空间索引结构，论证了 R*-树作为逆向工程中点云及三角网格索引 结构的优越性及局限性，对 R*-树结点分裂及重新插入算法进行改进，并依据 结点 MBR(Minimum Bounding Rectangle)对 R*-树作了全局调整，优化了 R*-树 索引结构，基于改进后的 R*-树建立点云及三角网格的空间索引结构，并实现 了基于该结构的点云 k 近邻查询及三角网格拓扑近邻查询。实验证明，该索引 结构具有数据适应性强、存储空间利用率大和空间查询效率高等特点。 2)提 出散乱点云自适应切片算法，该方法建立散乱点云的空间索引结构，依据索引 结构中叶结点 MBR 的分布状况计算各层切片的位置，采用深度优先遍历方法快 速获取切片平面的邻域数据，将邻域数据划分为正负两个区域，通过正负区域 配对点连线与切片求交获取切片数据点.实现散乱点云的自适应切片，该方法可有效提高切片数据点的获取精度与获取效率。 3)提出基于切片数据点的三角 网格模型重建算法，该方法对散乱点云进行切片处理，获取切片数据点，依据 最小角最大原则，对相邻层的切片数据点连线生成三角网格，该方法可在切片 处理过程中对散乱点云进行精简，减小参与网格重建的点云数据量，提高三角 网格重建效率，且提出误差计算方法对生成的三角网格进行误差分析，满足实 际工程的需要。 4)提出一种三角网格模型自适应细分算法，该算法提出新的 三角网格曲率计算方法，准确反映网格的曲率分布状况，对曲率较大区域进行 细分，对较平坦区域只重定位网格顶点，不进行面片分裂，实现三角网格的自 适应细分，该算法可有效提高模型的光顺性与细分效率，以相对较少的面片准 确表达模型轮廓信息。 本文系统深入地研究了散乱点云的三角网格模型重建及优化算法，实现了基于 散乱点云切片数据的三角网格模型重建，对并重建后的网格模型进行优化，达 到以较少三角面片准确表达模型轮廓信息的目的，对提高产品的开发效率与质 量具有重要意义，主要研究内容与研究成果如下： 1)提出基于 R*-树的点云 及三角网格空间索引结构，论证了 R*-树作为逆向工程中点云及三角网格索引 结构的优越性及局限性，对 R*-树结点分裂及重新插入算法进行改进，并依据 结点 MBR(Minimum Bounding Rectangle)对 R*-树作了全局调整，优化了 R*-树 索引结构，基于改进后的 R*-树建立点云及三角网格的空间索引结构，并实现 了基于该结构的点云 k 近邻查询及三角网格拓扑近邻查询。实验证明，该索引 结构具有数据适应性强、存储空间利用率大和空间查询效率高等特点。 2)提 出散乱点云自适应切片算法，该方法建立散乱点云的空间索引结构，依据索引 结构中叶结点 MBR 的分布状况计算各层切片的位置，采用深度优先遍历方法快 速获取切片平面的邻域数据，将邻域数据划分为正负两个区域，通过正负区域