【摘 要】
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针对逆向工程前处理阶段获得的海量点云大数据存在运行速度慢、内存不足等问题,确立了点云分割的精确程度是影响最终数模精度和处理时间的关键因素;分析了点云处理的技术流程
【机 构】
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郑州轻工业学院机电工程学院,南阳工业学校机电系,机械制造系统工程国家重点实验室(西安交通大学),
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针对逆向工程前处理阶段获得的海量点云大数据存在运行速度慢、内存不足等问题,确立了点云分割的精确程度是影响最终数模精度和处理时间的关键因素;分析了点云处理的技术流程、三角Bezier曲面重构法和NURBS曲面造型法,研究了基于曲率的边界法识别技术和基于点云几何属性的特征区域自动分割方法以及平面分割技术;以某大型水轮机叶片和发动机皮带轮等为实验对象进行了三维光学扫描,采用Geomagic软件对获得的海量点云进行了处理和曲面重建操作,得出理想点云数模和真实数模的实际偏差率为96%,证明了采用的研究方法在逆向工程、质量检测及3D打印方面是切实可行的。
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