面向船体外板加工成型过程的三维点云重建技术研究与实现

摘要

船体外板自动化加工成型技术，能提高船板加工精度和效率满足实际需求。利用弯板形变点云数据重建出三维成型曲面的技术，可提供全面、直观、准确的实时弯板曲面形变信息，是当今船体外板自动化加工技术研究的热点之一。由于船板过大，耗费大量读取和处理三维点云坐标的时间，且存在大量冗余数据，计算机常出现死机状态。本文以船体外板自动化加工成型为背景主要研究面向船体外板的海量三维散乱点云重建技术问题。
　　本文针对海量散乱三维点云重建问题，主要工作有:1.针对大型船体弯板散乱点云数据量庞大的问题，利用k-邻域快速搜索法建立点云间拓扑关系，划分点云数据空间，估算局部点云空间的法矢量和特征曲率值，进行点云预处理，包括点云去噪，点云精简，点云平滑等技术;2.针对船体外板形变曲面快速三维重建的要求，提出了以空间层次剖分和特征曲率相融合的精简算法，通过k-d树剖分准则将三维点云数据剖分成不同层次空间，层层递归形成树状数据模型，设定可调的曲率阈值，依据阈值将同一数据源的点云数据区分为不同曲率大小的区域，运用不同的精简算法，实现曲面基本特征的曲面重建;3.依据上面提出的点云精简和去噪处理后的点云数据失真问题，根据曲率阈值划分区域，运用不同的平滑算法，能取得很好的点云数据平滑效果;4.从NURBS曲线拟合数据推广到NURBS曲面重构，首先对点云数据进行过滤和简化，反算NURBS控制点、计算每条NURBS曲线的节点矢量，统一节点矢量个数及节点值，准确拟合出完整NURBS曲面。
　　本课题主要针对船体外板形变曲面实时检测与快速高效三维重建的要求，提出了以空间层次剖分和特征曲率相融合的精简和平滑算法，并对不同曲率特征的区域采用不同的算法，能很好地保留几何特征信息，且具有较强的调整能力。实验结果分析，该算法保证曲面重建的基础上，大大减少了曲面的点云数量，较好的散乱点云平滑效果，提高了曲面重建效率，为船舶行业的发展起到积极的推动作用。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 课题的研究背景及意义

1．2 国内外相关技术的研究现状

1．2．1 K-邻域搜索技术的研究现状

1．2．2 法向矢量估算算法的研究现状

1．2．3 数据精简技术的国内外发展现状

1．2．4 点云过滤技术的研究现状

1．2．5 散乱点云相关曲面重构算法研究

1．3 课题来源及本文主要研究内容与结构

1．3．1 课题来源

1．3．2 本文研究内容及创新点

1．4 论文结构

第二章 点云数据预处理

2．1 点云模型的几何预处理的必要性

2．2 采集弯板复杂曲面点云数据

2．2．1 三维点云获取技术

2．2．2 激光扫描设备的测量原理

2．2．3 点云数据的类型

2．3 预处理点云数据

2．3．1 点云去噪处理

2．3．2 点云数据精简处理

2．3．3 点云平滑处理

2．4 本章小结

第三章 基于几何流的点云空间分割

3．1 建立散乱点云数据拓扑关系

3．1．1 划分点云数据空间

3．1．2 点云数组结构

3．1．3 搜索k个邻近数据点

3．2 局部点云数据的法矢估算及调整

3．2．1 估算法矢

3．2．2 平滑点的判断与调整法矢思想

3．2．3 法矢调整的思路

3．3 点云数据的曲率估算

3．3．1 平均曲率与高斯曲率

3．3．2 特征曲率的介绍

3．3．3 特征曲率的计算

3．4 本章小结

第四章 保留特征信息的散乱点云精简与平滑算法研究

4．1 保留散乱点云数据的特征信息

4．1．1 提取船体弯板曲面点云的边界特征点

4．1．2 保留散乱点云数据边界特征算法

4．2 点云精简算法研究

4．2．1 点云数据精简算法思路

4．2．2 局部点云的几何特征量的估算

4．3 基于特征曲率的点云精简算法

4．3．1 参数选择

4．3．2 数据精简

4．4 实验与分析

4．5 点云数据平滑法

4．5．1 保留钢板曲面特征点的数据平滑基本思路

4．5．2 应用Kuwahara滤波算法调整

4．5．3 平坦区域点云法矢的拉普拉斯修正

4．5．4 调整采样点的位置

4．6 本章小结

第五章 船体外板曲面重构研究

5．1 选择NURBS曲面重构法的原因

5．2 NURBS曲面的拟合技术

5．2．1 NURBS曲线的定义和性质

5．2．2 NURBS曲面重建方案

5．2．3 NURBS曲线拟合流程

5．3 NURBS的曲面拟合过程

5．3．1 数据点的过滤与简化

5．3．2 反求控制点

5．3．3 统一节点的矢量

5．4 实例与分析

5．5 本章小结

结论与展望

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文及专利

攻读学位期间参加的科研项目

声明

致谢