免费论文摘要：车身线扫描点云数据预处置要害本领接洽

    逆向工程（Reverse Engineering，简称RE）本领动作产物安排创造的一种本领，在公共汽车创造业获得越来越普遍的运用和兴盛。本课题以公共汽车车身点云数据的搜集和预处置为接洽东西，贯串车身点云数据的洪量、高密度特性，从车身外表的形势特性动身，提出符合车身点云数据搜集、数据精简、数据分块的相映算法妥协决计划。    一个完备的车身是由搀杂自在曲面、特性线等多种好多消息形成的产物，各别的好多特性有各别的数据搜集需要，本课题旨在提出一种贯串交战式丈量和非交战式丈量便宜的共同搜集本领，以同声满意高功效和高精度的数据搜集需要。   在点云数据预处置的进程中，在保持特性点的基础下尽大概多地剔除冗余点，不妨保护后续曲面重构的功效。辨别、索取点云的特性数据，并按照那些特性数据举行分块，不妨普及重构曲面包车型的士精度。    对准车身逆向安排创造的要害本领，正文的处事重要囊括以次三上面实质：    (1) 在阐明交战式和非交战式搜集摆设的基础道理和优缺陷的普通上，对准公共汽车车身点云数据的特性，阐明了共同数据搜集的需要性。提出了一种鉴于标确定地点在各别坐标系之间的变换联系实行的坐标系一致的算法，将两组数据融洽从而实行数据共同搜集。并以某货车前围的共同数据搜集为例对该算法举行了考证。    (2) 运用八叉树模子对点云数据举行空间分隔从而创造数据点的K范围模子。领会激光彩扫描数据搜集的道理和线扫描车身点云数据的空间构造特性，建立线扫描数据的拓扑贯穿模子。经过领会线扫描点云拓扑构造与点云曲率之间的联系，创造以法矢变革量为判据的非平均采集样品算法，开拓出一种高功效、高精度的点云精简算法。并以某公共汽车车身的点云数据实行对该精简算法与其余精简算法的比较。    (3) 经过商量数据点限制法矢变革量与高斯曲率之间的联系，提出一种以限制法矢方差值阈值为判据的算法用来辨别点云数据的边境。为了保护重构边境弧线的光顺性，提出了一种特性线盯梢和特性线光顺的算法。

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