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车身测量数据点云三角剖分方法的研究
| 论文题名： | 车身测量数据点云三角剖分方法的研究 |
| 关键词： | 车身造型;车身测量;三角剖分;编程开发工具;数据采集 |
| 摘要： | 针对车身上不同曲率的曲面数据点云，本文深入研究基于增量网格扩展的散乱数据点云三角剖分方法。 首先，本文概述了国内外三角剖分方法的研究现状，对逆向工程中数据采集的各种方法进行了总结和研究；并研究了现有的平面以及空间数据点云的三角剖分方法，针对几种典型的空间散乱数据三角剖分方法进行了全面分析与总结，并分别指出了这些方法的优缺点和适用范围； 其次，结合车身数据点云的特点，研究一种基于增量网格扩展的三角剖分方法。实现一种新的基于空间分块策略的七邻域快速搜索算法，能够准确得到数据点的k邻域信息；针对局部增量网格扩展的三角剖分方法，提出三种网格拓扑操作来构建新三角网格，可以大大缩短三角剖分的时间，提高效率。 最后，利用编程开发工具Visual C++6.0，实现基于增量网格扩展的三角剖分方法，并结合UG/Open API进行二次开发；针对车身曲面不同曲率特点，分别使用Imageware与本文算法对车身曲面数据点云进行三角化，并进行对比分析，验证本文算法的正确性及有效性。 试验结果表明了本文三角剖分方法适用于车身复杂曲面重构，能够生成高质量三角网格，具有较大的应用价值。 |
| 作者： | 杨科彪 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 张学义;李旭 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东理工大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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