三維實物局部型面特征參考數據的獲取方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種三維實物局部型面特征參考數據的獲取方法，屬于產品逆向工程領域，可解決三維實物局部型面特征參考數據的準確性問題，其特征在于：為從三維實物表面獲取的三維點云數據構建R樹空間索引結構；獲取目標點的k近鄰點集，并對其進行主元分析；根據它的主元分析結果擴展搜索球半徑，并搜搜第二主元方向的新的數據點；將數據信息缺失的方向的數據點加入近鄰點集中，從而獲取目標點的局部型面特征參考數據。該方法可準確獲取三維實物點云數據分布均勻與非均勻處的局部型面特征參考數據。
【專利說明】
三維實物局部型面特征參考數據的獲取方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明提供一種三維實物局部型面特征參考數據的獲取方法，屬于產品逆向工程 領域。
【背景技術】
[0002] 良好的局部型面特征分析可用于優(yōu)化法向量估計、邊界點與棱邊點提取、三角網 格細分、曲面重建等相關算法，因此在逆向工程、零件缺陷修復、古建筑與古物修復、醫(yī)學圖 像分析等領域具有十分重要的作用。局部型面特征分析最重要的是局部參考數據的選取， 因此，準確快速獲取局部參考數據將是至關重要的。
[0003] 對于目前局部參考數據的文獻檢索發(fā)現，目前主要將k近鄰點集作為局部參考數 據，主要有Les等在學術期刊《Computer-Aided Design》2002,34(2)，167-172上發(fā)表的學術 論文"Algorithm for finding all k nearest neighbor"、衛(wèi)諱等在學術期刊《航空學報》 2006，27 (5 )，944-948上發(fā)表的學術論文"一種快速搜索海量數據集k-近鄰空間球算法"、 Zhao等在學術期刊《Tsinghua Science & Technolgoy》2009,14,77_81上發(fā)表的學術論文 "An improved algorithm for k-nearest-neighbor finding and surface normals estimation"中，基于柵格空間索引結構，以目標點為球心、特定距離為半徑構造搜索空間 (搜索球或搜索立方體），逐步獲取k近鄰點集。劉宇等在學術期刊《上海交通大學學報》 2001，35(9)，1298-1302上發(fā)表的學術論文"空間k近鄰查詢的新策略"中以R樹為空間索引 結構，基于目標點與結點包圍盒的最小距離、最小最大距離制定了各種剪枝策略，從根結點 遍歷至葉結點，繼而獲取k近鄰點集。
[0004] 對于分布比較均勻的點集，目標點的k近鄰點集能夠有效反映局部型面特征，但由 于三維掃描儀等設備本身或者人員誤操作的問題，導致獲取的點云數據往往呈不均勻分 布，而k近鄰點集為空間位置上的最近點，若k值過小，k近鄰點集并不能夠滿足局部型面特 征分析的需求，將導致法向量估計、邊界樣點提取、三角網格細分、曲面重建等的結果不準 確。
[0005] 綜上所述，現在技術存在的缺陷是:受點云分布不均勻影響，k近鄰點集并不能有 效代表局部型面特征參考數據。

【發(fā)明內容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于提供一種三維實物局部型面特征參考數據的獲取方法，利用R 樹的k近鄰查詢方法獲取目標點的k近鄰點集，并根據k近鄰點集的主元分析結果向數據信 息缺失的方向擴展以獲取目標點的局部型面特征參考數據，其技術方案為： 一種三維實物局部型面特征參考數據的獲取方法，其特征在于步驟依次為:一、為三維 點云數據構建R樹空間索引結構;二、應用R樹的k近鄰查詢方法獲取目標點p的k近鄰點集T; 三、根據T的主元分析結果擴展搜索范圍并查詢目標點的局部型面特征參考數據，其具體步 驟為:a)計算p到T中最遠點的距離r;b)應用主元分析方法得到點集T的各個主元方向；c) 以T的第二主元方向為法向且過點p構建分割平面F;d)利用F將T分割為兩個點集，設其中 包含點數較少的點集為!^，另一點集為T2;e)若^與!1的點數比例a小于點數閾值r，則令^ 為（l+a)r;f)通過R樹的范圍查詢方法獲取落入以目標點為中心、距離在區(qū)間[r，？」]內 的點集L，將L添加到T中，返回a) ;g)若^>7,則目標點的局部型面特征參考數據查詢結 束。
[0007] 為實現發(fā)明目的，所述的一種三維實物局部型面特征參考數據的獲取方法，其特 征在于步驟三中的步驟f)中的，以小點集Ti及其與T的點數比例a為條件過濾點集L，其步驟 具體為：（1)刪除Z中與h位于分割平面F同側的數據點，若Z為空，則令r為f;(2)若r>2r〇， 則停止擴展搜索范圍，71卩為目標點的局部型面特征參考數據，其中r Q為目標點/7與其k近鄰 點集的最大距離；（3)擴展搜索球S半徑，為（1+3)^搜索以目標點p為中心、距離在[r， ]內的點集L，返回（1);⑷若L不為空，若/3>(l-2a)A/2，/3為沖的點數，則令η為（l-2a) ?/2， ?為點集Τ中的點數，將Ζ中的數據點按其與/7的距離升序排序，只保留Ζ中前η個數據點，點集 L獲取結束。
[0008] 本發(fā)明與現有技術相比，具有以下優(yōu)點： (1) 主元分析可準確獲取k近鄰點集數據信息缺失的方向，并向該方向搜索新的近鄰 點，使得獲取的局部型面特征參考數據盡可能包含目標點周圍所有方向的數據信息，從而 使得局部型面特征參考數據可有效體現目標點局部型面特征； (2) 根據第二主元平面分割點集的點數比例擴展搜索包圍球，使得各樣點能夠自適應 查詢目標點的局部型面特征參考數據，并設置搜索半徑的最大閾值，有效避免了邊界、棱邊 處點的無限查詢以及不同零件表面的越界查詢； (3) 主元分析導向自適應擴展優(yōu)化了k近鄰點集，使之能夠有效代表目標點局部型面 特征，從而可用于后續(xù)相關算法的優(yōu)化，如法向量估計、邊界點與棱邊點提取、三角網格細 分及曲面重建等算法。
【附圖說明】
[0009] 圖1是利用本發(fā)明方法獲取三維實物局部型面特征參考數據的程序流程圖； 圖2是實施局部型面特征參考數據查詢試驗所采用的實物表面點云一一機械零部件點 云及均勾分布處樣點八非均勾分布處樣點 圖3是實施局部型面特征參考數據查詢試驗所采用的實物表面點云一一葉輪點云及均 勾分布處樣點八非均勾分布處樣點 圖4與圖5分別是采用R樹的k近鄰查詢方法與本發(fā)明方法為機械零部件點云局部樣點P 查詢局部型面特征參考數據的結果圖； 圖6與圖7分別是采用R樹的k近鄰查詢方法與本發(fā)明方法為機械零部件點云局部樣點0 查詢局部型面特征參考數據的結果圖； 圖8與圖9分別是采用R樹的k近鄰查詢方法與本發(fā)明方法為葉輪點云局部樣點/?詢局 部型面特征參考數據的結果圖； 圖10與圖11分別是采用R樹的k近鄰查詢方法與本發(fā)明方法為葉輪點云局部樣點遊詢 局部型面特征參考數據的結果圖； 圖12是在曲面重建過程中利用R樹的k近鄰查詢方法查詢局部型面特征參考數據的機 械零部件曲面重建結果圖； 圖13是在曲面重建過程中利用本發(fā)明方法查詢局部型面特征參考數據的機械零部件 曲面重建結果圖。
【具體實施方式】
[0010]下面結合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0011] 利用本發(fā)明方法獲取三維實物局部型面特征參考數據的程序流程圖如附圖1所 示，程序實現所用語言為C。該程序主要流程為:獲取目標點P的k近鄰點集T，計算k近鄰點集 包圍球半徑為1?，并令r為r〇，r為初始搜索球半徑;利用主元分析方法獲取T的各個主元方 向；以T的第二主元方向為法向且過p構建分割平面S，并利用S分割T為兩個點集，設包含點 數較少的點集為!^，另一點集為T 2;若Ι?Τ點數比例a小于閾值，則擴展搜索包圍球半徑7?為 (l+a)r;得到以p為中心、距離在[r，7?]內的點集L，并將L中與^同側的點添加到T中；令r為 友，繼續(xù)分割T，直至點數比例大于閾值或r>2ii)為為止。
[0012] 如圖2所示，采用光柵投影式三維測量儀獲取實施局部型面特征參考數據查詢試 驗所采用的實物表面樣點一一機械零部件點云，并從點云均勻分布處、非均勻分布處提取 局部樣點八認
[0013] 如圖3所示，采用光柵投影式三維測量儀獲取實施局部型面特征參考數據查詢試 驗所采用的實物表面樣點一一葉輪點云，并從點云均勻分布處、非均勻分布處提取局部樣 點八認
[0014] 分別采用R樹的k近鄰查詢方法與本發(fā)明方法為機械零部件點云與葉輪點云的樣 點八詢近鄰點集，其中做15,圖4與圖5分別是機械零部件點云中樣點/?勺兩種局部型面 特征參考數據的結果圖，圖6與圖7分別是機械零部件點云中樣點游]兩種局部型面特征參 考數據的結果圖，圖8與圖9分別是葉輪點云中樣點/?勺兩種局部型面特征參考數據的結果 圖，圖10與圖11分別是葉輪點云中樣點游]兩種局部型面特征參考數據的結果圖。由圖4-圖 11可知，在均勻分布處，兩種方法獲取的局部型面特征參考數據均能有效體現局部型面特 征，而在非均勻分布處，本發(fā)明方法獲取的局部型面特征參考數據更為有效體現局部型面 特征。
[0015] 利用增量式曲面重建算法為機械零部件重建曲面，在重建過程中分別利用k近鄰 查詢與本發(fā)明方法查詢目標點的局部型面特征參考數據，其中女取15,兩種方法的重建效果 分別如圖12與圖13所示。由圖12、圖13所示，利用k近鄰查詢方法查詢局部型面特征參考數 據時重建的曲面出現孔洞，而利用本發(fā)明方法查詢目標點的局部型面特征參考數據時重建 的曲面比較完整且無孔洞。
[0016] 以上所述，僅是本發(fā)明的較佳實施例而已，并非是對本發(fā)明作其它形式的限制，任 何熟悉本專業(yè)的技術人員可能利用上述揭示的技術內容加以變更或改型為等同變化的等 效實施例。但是凡是未脫離本發(fā)明技術方案內容，依據本發(fā)明的技術實質對以上實施例所 作的任何簡單修改、等同變化與改型，仍屬于本發(fā)明技術方案的保護范圍。
【主權項】
1. 一種Ξ維實物局部型面特征參考數據的獲取方法，其特征在于步驟依次為:一、為Ξ 維點云數據構建財對空間索引結構;二、應用財對的k近鄰查詢方法獲取目標點Ρ的k近鄰點集 Τ;Ξ、根據T的主元分析結果擴展捜索范圍并查詢目標點的局部型面特征參考數據，其具體 步驟為:a)計算Ρ到Τ中最遠點的距離r;b)應用主元分析方法得到點集Τ的各個主元方向； C) WT的第二主元方向為法向且過點P構建分割平面F;d)利用F將T分割為兩個點集，設其 中包含點數較少的點集為Ti，另一點集為T2;e)若Τι與T的點數比例a小于點數闊值石，則令 ;，>為（1+3)。門通過財對的范圍查詢方法獲取落入W目標點為中屯、、距離在區(qū)間山，戶]內 的點集L，將L添加到T中，返回a) ;g)若^> Γ，則目標點的局部型面特征參考數據查詢結 束。2. 根據權利要求1所述的一種Ξ維實物局部型面特征參考數據的獲取方法，其特征在 于步驟Ξ中的步驟f)中的，W小點集Τι及其與T的點數比例a為條件過濾點集L，其步驟具體 為：（1)刪除中與Τι位于分割平面F同側的數據點，若Z為空，則令r為尸；（2)若r〉2iT)，則停 止擴展捜索范圍，巧P為目標點的局部型面特征參考數據，其中iD為目標點/7與其k近鄰點集 的最大距離；（3)擴展捜索球S半徑ft為（l+a)r，捜索W目標點P為中屯、、距離在b, rH內 的點集L，返回（1);(4)若Z不為空，若n〉（l-2aU/2，n為Z中的點數，則令η為（l-2a)i/2,幼 點集T中的點數，將沖的數據點按其與/7的距離升序排序，只保留沖前η個數據點，點集L獲 取結束。
【文檔編號】G06K9/62GK106096618SQ201610437507
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月20日
【發(fā)明人】孫殿柱, 聶樂魁, 李延瑞, 郭洪帥
【申請人】山東理工大學