點(diǎn)云數(shù)據(jù)抗噪處理方法及其在葉片重建中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化測(cè)量技術(shù)的高速發(fā)展，逆向工程已經(jīng)成為以實(shí)物為研究對(duì)象。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品仿制及新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的重要技術(shù)手段，在制造業(yè)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。在逆向工程中處理的數(shù)據(jù)大多具有數(shù)量巨大、結(jié)構(gòu)散亂、含有噪聲等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)給幾何造型帶來(lái)了很大的困難。研究如何從海量的噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)出發(fā)，重建出高質(zhì)量的幾何模型，對(duì)于提高逆向工程的技術(shù)水平具有重要意義。本文以航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片為研究對(duì)象，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分解等方法，圍繞幾何重建過(guò)程中

2、散亂噪聲點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題，重點(diǎn)研究了其中的區(qū)域分割、三角網(wǎng)格剖分、截面線重建等關(guān)鍵技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上針對(duì)葉身曲面在重建過(guò)程中涉及到的關(guān)鍵算法進(jìn)行研究，完成了如下工作： 本文首先對(duì)逆向工程技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域、關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，分析存在的問(wèn)題，進(jìn)而提出本論文選題的依據(jù)，概述了本文的主要研究?jī)?nèi)容和論文結(jié)構(gòu)。 針對(duì)逆向工程技術(shù)中點(diǎn)云數(shù)據(jù)的區(qū)域分割問(wèn)題，本文對(duì)基于面、基于線和基于聚類的三類區(qū)域分割方法進(jìn)行了分析比較，提出

3、了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域分割方法。這種方法首先提出了一種改進(jìn)的模糊自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(fuzzySOFM)模型，并在此基礎(chǔ)上提出了利用這種模型進(jìn)行區(qū)域分割的算法以及特征線提取算法。與現(xiàn)有的分割方法相比，這種算法具有以下優(yōu)點(diǎn)：第一：改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型顯著加快了區(qū)域分割的速度，而且使得分割的結(jié)果與數(shù)據(jù)的輸入順序無(wú)關(guān)；第二：可以直接處理含噪聲數(shù)據(jù)；第三：在區(qū)域分割的基礎(chǔ)上利用數(shù)據(jù)的隸屬度快速提取出特征線數(shù)據(jù)，從而將基于面的分割和基于線的分割結(jié)

4、合起來(lái)，能夠提供比現(xiàn)有分割方法更為完整的分割結(jié)果。 空間散亂數(shù)據(jù)的三角剖分是逆向工程的關(guān)鍵技術(shù)，本文提出了一種基于神經(jīng)元增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)(Growing Cell Structure)的空間三角剖分方法。這種方法利用全部數(shù)據(jù)點(diǎn)信息進(jìn)行網(wǎng)格剖分，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑、精簡(jiǎn)等預(yù)處理，避免了因平滑或精簡(jiǎn)而丟失重要的幾何信息的可能，這種方法不僅比現(xiàn)有三角網(wǎng)格剖分算法降低了算法復(fù)雜度，而且具有可以直接處理帶有噪聲的數(shù)據(jù)，網(wǎng)格規(guī)?？煽?，生成的三角網(wǎng)格

5、形狀較好等優(yōu)點(diǎn)。 本文比較系統(tǒng)地研究了基于截面特征的逆向工程技術(shù)，提出了與截面線生成有關(guān)的若干方法，主要包括復(fù)雜截面數(shù)據(jù)的排序與輪廓分離方法、角點(diǎn)檢測(cè)方法和光順平面曲線重建方法等，并通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這些方法的有效性。首先，提出了一種基于極坐標(biāo)的復(fù)雜截面數(shù)據(jù)排序和輪廓分離方法，解決了多輪廓復(fù)雜截面線數(shù)據(jù)的排序與分離問(wèn)題，該方法也可用于圖象數(shù)據(jù)的輪廓跟蹤。其次，本文對(duì)現(xiàn)有的角點(diǎn)檢測(cè)方法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性。 第三

6、，提出了一種基于曲率圖小波分解的平面光順曲線重建方法。本文首先對(duì)估算得到的離散曲率進(jìn)行小波分解，提取其低頻部分作為新的曲率，然后利用幾何Hermite插值方法，重建出光順的截面線。這種方法具有可以直接處理含噪聲的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，插值給定曲率，容易實(shí)現(xiàn)局部光順和整體光順等優(yōu)點(diǎn)。算例證明這種光順?lè)椒ū绕瓞F(xiàn)有軟件中的方法不僅光順效果更好，而且執(zhí)行效率更高。本文用這種方法建立了葉身截面線的幾何模型。 針對(duì)葉身曲面重建過(guò)程中的一些關(guān)鍵問(wèn)題，本文

7、提出了一系列重要算法，主要包括中弧線提取算法、前后緣高精度擬合算法以及截面線離散時(shí)的近似弧長(zhǎng)參數(shù)離散方法等。其中基于等距線的葉片截面中弧線提取方法將中弧線提取問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求等距線自交點(diǎn)問(wèn)題，并提出了相應(yīng)的逐層細(xì)分求交算法。這種中弧線提取方法比現(xiàn)有方法不僅降低了算法復(fù)雜度，而且避免了在前后緣附近計(jì)算不穩(wěn)定的問(wèn)題，數(shù)據(jù)試驗(yàn)說(shuō)明這種方法具有較高的計(jì)算精度和較好的魯棒性。 近年來(lái)越來(lái)越多的實(shí)驗(yàn)和數(shù)值計(jì)算顯示，采用橢圓形前緣可以明顯改善葉片

8、的氣動(dòng)性能。因此在葉片的重建過(guò)程中，需要解決橢圓弧的高精度擬合問(wèn)題。在研究了現(xiàn)有橢圓擬合算法的基礎(chǔ)上，本文提出了一種高精度的橢圓弧擬合方法，它不僅較好地解決了橢圓弧高精度擬合問(wèn)題，而且可以用于橢圓形或圓弧形葉片前后緣的高精度重建，該方法還可以自動(dòng)且有效地排除出格點(diǎn)，解決了現(xiàn)有人工選點(diǎn)導(dǎo)致擬合精度不高的問(wèn)題。數(shù)據(jù)試驗(yàn)表明該方法不僅魯棒性較好，而且具有更高的擬合精度。 基于上述研究結(jié)果，本文利用三次有理Bezier曲線建立了前后緣的