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基于点云的复杂三维模型特征参数提取研究
被引量：
6
1
作者
曾定邦
李俊杰
周雄辉
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2019年第10期1-5,9,共6页
着眼于通过采集到的三维点云数据来计算实体的特征参数,提出了一种基于横截面变化的自适应分层方法将点云模型分割切片,采用基于Delaunay三角化的曲线重建算法来将切片截面重构出轮廓线;提出了高精度的轮廓参数计算方法来识别和处理多...
着眼于通过采集到的三维点云数据来计算实体的特征参数,提出了一种基于横截面变化的自适应分层方法将点云模型分割切片,采用基于Delaunay三角化的曲线重建算法来将切片截面重构出轮廓线;提出了高精度的轮廓参数计算方法来识别和处理多轮廓截面,提取切片截面的面积和质心坐标,并累积计算出三维模型整体的特征参数。以汽车发动机曲轴的动平衡参数计算为实例,验证了算法的精确性和高效性,自适应分层算法在计算效率上的提升超过12%,最终各项参数的计算误差都在2%以内。
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关键词
三维点云
参数计算
自适应切片
轮廓重建
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职称材料
题名
基于点云的复杂三维模型特征参数提取研究
被引量：
6
1
作者
曾定邦
李俊杰
周雄辉
机构
上海交通大学模具CAD国家工程研究中心
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2019年第10期1-5,9,共6页
文摘
着眼于通过采集到的三维点云数据来计算实体的特征参数,提出了一种基于横截面变化的自适应分层方法将点云模型分割切片,采用基于Delaunay三角化的曲线重建算法来将切片截面重构出轮廓线;提出了高精度的轮廓参数计算方法来识别和处理多轮廓截面,提取切片截面的面积和质心坐标,并累积计算出三维模型整体的特征参数。以汽车发动机曲轴的动平衡参数计算为实例,验证了算法的精确性和高效性,自适应分层算法在计算效率上的提升超过12%,最终各项参数的计算误差都在2%以内。
关键词
三维点云
参数计算
自适应切片
轮廓重建
Keywords
point cloud
parameter calculation
adaptive slicing
curve reconstruction
分类号
TH166 [机械工程—机械制造及自动化]
TG65 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于点云的复杂三维模型特征参数提取研究
曾定邦
李俊杰
周雄辉
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2019
6
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