三维曲面重构方法分析
曲面重建技术

曲面重建技术
曲面重建技术是通过对点云数据进行处理和分析,从而重建出曲面模型的一种技术。
常见的曲面重建技术包括以下几种:
1. Delaunay三角网格:该方法将点云数据转换为三角网格,
通过最小化三角形的边长和最大化角度来生成平滑的曲面。
这种方法适用于点云密度较高且曲面比较平滑的场景。
2. 体素网格(Voxel Grid):通过将点云数据划分为一系列小的
立方体单元,然后分析每个单元内的点云分布情况,从而确定曲面的形状。
该方法适用于处理点云分布不均匀且曲面存在较大变化的情况。
3. 法向量估计:利用点云数据中的法向量信息来推测曲面的形状。
通过计算每个点的邻域内点的平均法向量,可以得到点云数据的平滑曲面。
该方法对于点云数据中存在噪音和不完整的情况具有较好的鲁棒性。
4. 基于隐函数的方法:用函数来表示曲面,在点云数据的基础上拟合出一个适合曲面的隐函数,并使用隐函数的等值面来表示曲面模型。
这种方法可以较好地处理点云数据中存在噪音和不完整的情况,但对于大规模点云数据的处理较为复杂。
以上仅是一些常见的曲面重建技术,根据具体应用场景和需求,可以选择合适的方法进行曲面重建。
三维CAD模型重构方法、过程及实例

特征的定义及表达
几何特征是几何造型的关键,他们对控制几何形体的形状 有极为重要作用,同时几何特征之间还具有确定的几何约束 关系。
因此,在产品模型的重构过程中,一个重要的目标就是 还原这些特征以及他们之间的约束,得到一个优化的CAD模型, 使孤立的曲面片转化成一个整体的几何模型。
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
输出匹配的 文件格式
自动将点云 数据转换为
多边形
Geomagic Studio
主要功能
快速减少 多边形数目
(Decimate)
曲面分析 (公差分析等)
把多边形 转换为曲面
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
Geomagic Studio软件工作流程如下图所示:
这和多数工业产品的设计意图相符合。可有效解决产品 的装配对齐、造型的对称等问题,进而减小误差,提高产品 质量。
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
约束的定义、分类及表达
逆向工程中的曲面重构不是对数据的简单拟合,而是 要满足几何约束下的重构。
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
Imageware 软件
• 应用曲线拟合造型的典型商用软件 • 广泛应用于汽车、航天、消费家电、模具、计算机零部
件等设计与制造领域。 • 软件包括以下几个模块:基础模块、点处理模块、曲线、
曲面模块、多边形造型模块、检验模块和评估模块。
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
曲
面
模
模
型
型
评
重
价
建
实 体 模 型
下 游 应 用
三维CAD模型重构方法、 过程和实例
➢ 应用这种三边域曲面重构方法的典型商用软件是 Geomagic Studio软件。该软件可轻易地从扫描所得的 点云数据创建出完美的多边形模型和网格,并可自动 转换为 NURBS 曲面。
三维重构

三维重构三维重构(一)(2007-08-29 11:00:26)标签:知识/探索(一)空间的三维重构问题按照不同的实际情况来看算法的种类非常多,但核心的思想还是利用三角形来覆盖待重构区域的表面。
传统的算法将“覆盖”的思想体现的并不是非常形象,通常只是将待重构区域利用各种方法撒一些点,然后利用三角形来连接这些节点。
如:假如已知某物体的空间的三个剖面,那么如何重建这个物体呢?第一步:将每个剖面的轮廓线提取出来。
第二步:从每条轮廓线中取出拐点和端点。
第三步:利用这些点和三角形来实现物体的重构。
下面是例图:这个物体由四层剖面中共6条线段得来,可以看到重构过程用下面的一小段程序便可以控制实现。
function f = AreaRecov(mLayer1,mLayer2)% 此函数采用最短对角线方法重构图像% 输入:% mLayer1 第一层的点坐标集 n*3% mLayer2 第二层的点坐标集 m*3% 输出:% f 输出的三角形顶点集 max(n,m)*3*3 max(n,m)*三个顶点*三维坐标% 注: 原对角线的重构方法只适用于两层点数相同的情况,% 现在的算法对原算法进行了一些改动。
[Len1,vTemp2,vTemp3] = size(mLayer1) ;[Len2,vTemp2,vTemp3] = size(mLayer2) ;mMaxNum = max([Len1,Len2]) ;f = zeros(mMaxNum,3,3) ;if mMaxNum == Len1vLayer1 = mLayer1 ;vLayer2 = mLayer2 ;elsevLayer1 = mLayer2 ;vLayer2 = mLayer1 ;Len2 = Len1 ; % 用Len2存储小长度endfor counter = 1:mMaxNum-1f(counter,1,:) = vLayer1(counter,:) ;[f(counter,2,:),mIndexTemp] = NearPoint(vLayer1(counter,:),vLayer2) ;% 寻找三角形的第三个顶点if mIndexTemp<=Len2-1 %如果点少的一层还有剩余点vTemp2 = DistanJudg( vLayer1(counter,1:2),vLayer1(counter+1,1:2),...vLayer2(mIndexTemp,1:2),vLayer2(mIndexTemp+1,1:2) ) ;f(counter,3,:) = vLayer2(mIndexTemp+1,:) ;if vTemp2 == -1f(counter,3,:) = vLayer1(counter+1,:) ;endelse% 如果点少的一层没有剩余点,则直接取临点作为第三个顶点f(counter,3,:) = vLayer1(counter+1,:) ;endend对于这个简单的例子来说实现的很完美,但实际中的问题有如下几点:1,寻找物体表层的点时会有很复杂的判断问题,即选择哪几个点作为小三角形的定点来连接。
曲面重构技术文档

由点云重构CAD模型的基本步骤包括:点云分块、点云切片、曲面重构、CAD模型。
1.点云分块由于工程实际中原型往往不是由一张简单曲面构成,而是由大量初等解析曲面(如平面、圆柱面、圆锥面、球面、圆环面等)及部分自由曲面组成,故三维实体重构的首要任务是将测量数据按实物原型的几何特征进行分割成不同的数据块,使得位于同一数据块内的数据点可以一张特定的曲面来表示,然后针对不同数据块采用不同的曲面建构方案(如初等解析曲面、B-spline 曲面、Bezier曲面、NURBS 曲面等)进行曲面重建,最后将这些曲面块拼接成实体,它包括点集分割与曲面重建两部分。
为了实现点云的分块功能,同时也为了后续曲线拟合中重要点的选取工作,我们建立了图元的拾取模块。
它包括多边形拾取、矩形拾取、点选三个小的部分,运用此模块我们可以利用鼠标对空间点云进行任意的分割和提取。
多边形拾取与矩形拾取类似,都是在视图上确定一个选择区域,然后根据视图上的图形是否完全落在这个选择区域中来决定视图上的图形是否被选取。
由于我们针对的对象是三维空间中的图元,因此在视图窗口中所确定的区域实际上是一个矩形体或者多面体,所拾取的图元是位于这个体中的对象。
问题的关键在于如何确定图元是否位于矩形体或多面体中。
基于OpenGL的拾取机制很好的解决了这个问题。
物体的实际坐标经模型视图变换、投影变换、视口变换后显示为屏幕上的一点,OpenGL的gluUnProject()可以做该过程的逆变换,即根据已知屏幕上点的二维坐标以及经过的变换矩阵可求出该点变换前在三维空间的坐标位置,但需要事先给定二维屏幕坐标的深度坐标。
考虑OpenGL的投影原理,将0.0和1.0作为前后裁剪面的深度坐标。
因此两次调用gluUnProject()可得到视图体前后裁剪面上的两个点,也就是屏幕上点的两个三维坐标。
对于矩形拾取而言,判断点是否位于矩形体中比较简单,可以选取每个空间点,判断点的坐标是否位于矩形盒三个方向的极限范围内,如果满足条件,则可认为该点符合条件,被拾取到了,并高亮显示。
三维曲面重建方法

三维曲面重建方法
嘿,朋友们!今天咱就来唠唠三维曲面重建方法。
你说这三维曲面重建啊,就像是给一个物体来了个全方位的“画像”,而且还是超级逼真的那种!想象一下,你能把一个奇形怪状的东西,通过一些神奇的手段,变成一个能在电脑里清晰呈现的曲面,多有意思呀!
这可不是一件容易的事儿哦!就好像搭积木,得一块一块精心拼凑起来。
首先得有数据呀,这些数据就像是积木的小块,得收集得足够多、足够准确,不然怎么能搭出漂亮的“建筑”呢?然后就是处理这些数据啦,这可需要点真功夫,把那些杂乱无章的数据整理得井井有条。
咱就说,这过程就跟雕刻大师工作似的。
一点点地打磨,一点点地塑造,直到那个完美的曲面展现在眼前。
要是数据处理不好,那可就像雕刻出了个歪瓜裂枣,多难看呀!
在这个过程中,算法就像是一把神奇的钥匙。
不同的算法就好比不同形状的钥匙,得找到那把最合适的,才能打开三维曲面重建的大门。
而且哦,还得不断地尝试、改进,就像我们不断调整自己做事的方法一样。
这可不是随便玩玩就能搞定的,得下功夫呀!但当你看到最终呈现出来的那个三维曲面,哇塞,那种成就感,简直无与伦比!就好像你创造了一个全新的世界一样。
三维曲面重建在好多领域都大显身手呢!医学上,能帮医生更清楚地看到人体内部的结构,这多重要啊!建筑设计里,能让设计师提前看到建筑物的样子,是不是很厉害?还有好多好多地方都离不开它呢!
所以呀,朋友们,可别小瞧了这三维曲面重建方法。
它就像是一个隐藏在科技世界里的魔法,能给我们带来意想不到的惊喜和改变。
让我们一起好好探索这个神奇的领域吧,说不定你就能成为那个掌握魔法的大师呢!。
一种基于单目多幅图像的三维曲面重构方法

iu iai u ae e h cn e b ie b sln ss m f q ai s ad apy g cm oi nmel ] l m nt n r c h i t a b o tn d y ov g yt o eut n n p li o p se u ra l o Sf g a i e o n t e
itgain te te itd u a e al e u te i rtd n d ne rt .h n h f e s r c c l fr r t ae a mo i e a c rig o a it  ̄ ] c luu a d i i o t f b h e df d c od n t v r i l i a oa ac ls n f t ne
有限差分方 法
文 章 编 号 10 — 3 l (0 2 0  ̄ 0 5 0 文 献 标 识码 A 0 2 8 3 一 20 )9 )5— 3 中 国分 粪号 T 3 l P 9
A e h d f r 3 S r a e Re o sr c in Ba e n M t o o D u f c c n t u to s d o
精度地提取零件的二堆 信息成为 实现曲面重构的关键问题 。 三 三
维 数 据 的采 集 有 很 多方 法 . 统 的接 触 式 方 法 虽 然 町以 选到 很 传 高 的删 量精 度 , 是 由于 自动 化 程度 低 . 格 吊 贵 . I 速 度慢 但 价 羽 1量 等 特 点使 其 应 用 范 围 受到 限制
d f r n e meh d.0 te b s  ̄ o Mr e in s r c i o t i e . y t e n l s f t e e a l .h l o i m s v r e ie e c t o s h e t ic R c t u a e s ba n d B a ay i o h x mp e te ag rt l o f h s h i e i d i f t e a c r t a d a p i a l ‘ 】b c u ae n p l b e c Ke wo d y r s: I u n t n l mi ai Mo e , mp st me c l ne r t n, a a o a o c l s F n t i e c t o l o d lCo o i Nu r a e i I tg a i V r t n l C lu u , ii D f 代n e Me d o ii e f h
曲面重组技术

曲面重组技术
曲面重组技术是一种在数字建模中常见的技术,主要用于从离散的三维点云数据中重建连续的曲面。
该技术常用于如3D扫描、计算机视觉、机器人技术等领域,能够帮助从复杂的三维数据中提取有用信息。
一、曲面重组技术在哪些领域有应用?
曲面重组技术广泛应用于多个领域。
在计算机图形学中,它用于从三维扫描器获取的粗糙、离散的点云数据中重建精细、连续的三维模型。
在计算机视觉中,曲面重组技术可以帮助从二维图像中提取三维信息,以理解物体的形状和结构。
在机器人技术中,曲面重组可以帮助机器人理解其周围的环境,从而实现自主导航或者物体操控。
二、曲面重组技术的主要步骤是什么?
曲面重组技术的主要步骤包括数据预处理、曲面重建和曲面优化。
数据预处理包括去噪、滤波等,以提高点云数据的质量。
曲面重建是通过各种算法(如Delaunay三角化、Voronoi图、八叉树等)把处理后的点云数据转化为连续的曲面。
曲面优化则进一步提升了重建曲面的精度和质量,包括平滑处理、细分处理等。
三、曲面重组技术面临哪些挑战?
尽管曲面重组技术已经取得了显著的进步,但仍然面临一些挑战。
首先,对于复杂或者非常规形状的物体,使用当前的技术可能无法获取满意的重建效果。
其次,大规模的点云数据处理需要大量的计算资源,这在一定程度上限制了曲面重组技术的应用。
最后,点云数据的质量直接影响曲面重组的结果,因此需要高效的数据预处理技术来提高数据质量。
医学影像学中的三维重构技术使用方法

医学影像学中的三维重构技术使用方法医学影像学是现代医学领域中非常重要的一个分支,它通过使用各种影像设备,如CT扫描、MRI和超声波等,来获取人体内部的结构和功能信息。
在医学影像学中,三维重构技术是一种十分重要的图像处理方法,它可以将二维的医学影像转换为更直观和准确的三维图像,从而帮助医生进行更精确的诊断和治疗。
一、三维重构技术的基本原理三维重构技术的基本原理是根据二维影像中的像素值和位置信息,通过计算机算法将其转换为三维模型。
一般来说,三维重构技术包括以下几个基本步骤:1. 数据获取:医学影像的数据可以通过多种方式获取,如CT扫描、MRI或超声波等。
通过这些设备可以得到人体内部的不同层面、不同角度的二维图像。
2. 图像处理:在二维影像获取后,需要对其进行一定程度的图像增强和滤波处理。
这样可以减少噪声和干扰,提高图像质量。
3. 特征提取:特征提取是将医学影像中的感兴趣结构区域提取出来的过程。
这涉及到使用图像处理算法,如边缘检测、分割和分类等,以便将结构从背景中分离出来。
4. 三维重建:在特征提取完成后,可以使用三维重建算法将二维结构转换为三维模型。
这些算法可以根据不同的需求进行选择,如三维体素化、三角网格化或曲面拟合等。
5. 可视化和分析:最后,通过将三维模型进行可视化显示,医生可以更直观地观察人体内部的结构,进行进一步的分析和诊断。
二、三维重构技术的应用三维重构技术在医学影像学中有着广泛的应用,具体包括以下几个方面:1. 可视化解剖学:通过对人体内部结构进行三维重建,医生可以更直观地了解器官的位置、形状和关系。
这对于手术前的规划和术中导航非常有帮助。
2. 病变识别和分析:三维重构技术可以帮助医生更准确地识别和分析肿瘤、血管病变、骨折等疾病。
医生可以从不同角度和层面观察病变的形态和位置,以制定更合理的治疗方案。
3. 药物递送和内窥镜:三维重建技术可以用于模拟和优化药物在人体内的输送。
通过对人体各个区域的三维模型进行分析,可以找到最佳的递送路径和剂量。
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三维曲面重构方法分析
摘要:曲面重构是逆向工程中CAD建模中的重要组成部分,三维曲面的重构方法决定了获得的曲面精度与光滑性,直接决定了逆向工程的效果,文章针对逆向工程中的关键技术三维曲面的重构方法进行了分析与讨论。
关键词:曲面重构;逆向工程;三维曲面
逆向工程是在吸收现有技术优点的基础上进行更优化的再创造技术,是针对现有设计方案的再设计过程。
设计师使用逆向工程技术能够从实物上获取该物体的三维数据,并生成数据模型,这样可以将数据模型与实体进行比较,从而得到两者之间的异同点。
使得在设计新产品过程中起点更高,设计周期更短,获得成效更快。
1 曲面重构算法的分类
三维曲面的重构,首先要进行点云的采集,然后进行曲面重构,并且结合正逆向工程的软件,重新设计比较复杂的三维曲面,得到光滑的无误的实体模型,并应用3D点云对齐的方式对重构模型进行误差分析,以达到最佳的重构效果。
在进行逆向工程的过程中,最重要的一步是重新对实体进行三维曲面重构。
这是因为产品的再设计、模型分析、虚拟仿真、加工制造过程等应用都需要根据三维数据模型来进行。
三维数据模型越准确这些过程得到的结果也会越准确。
要获得精确的数据模型,一方面需要良好的硬件设备和操作软件,另一方面与操作人员的熟练程度有很大的关系。
这是一个复杂、繁琐、技术性强的过程,国内外的众多学者都针对如何快速、准确地实现模型重构进行了大量的实验与总结,得到了很多曲面重构的算法,现在常用的曲面重构算法根据曲面类型、数据来源、造型方式能分为:
①按点云类型可分为规则排序的点与不规则排序的点。
②按数据来源可分为三坐标测量、软件造型、光学测量等途径。
③按造型的方式可分为根据曲线生成曲面与根据曲面拟合实体模型。
④按曲面表现形式可分为曲面边界表示、曲面四边B-样条表示、三角面片和三角网格表示的模型重构。
通常,采用NURBS、有理B-样条、Bezier曲面来表示长方形区域面重构的自由曲面,而采用NURBS和三角域的拓扑结构来进行散乱点的自由曲面重构。
2 曲面重构的精度
在进行曲面重构前,必须先对数据模型的基本信息与要求进行了解。
基本信息包括了实体的几何特征、构造特点等;应用要求包括了数据分析、产品制造、
模具设计、快速成型制造等,根据数据模型的基本信息与要求来进行曲面重构。
在进行逆向工程中,如何构建出比较精确的数据模型是一个十分重要的内容。
如果在进行数据模型建立的过程中精度达不到要求,那么在后期就无法完全将实体模型还原出来。
使用多面体来拟合曲面,可以提高模型的建立和修改速度,并且在仿真、3D 演示与数控加工过程中也更加快速,所以使用多面体进行曲面重构具有很高的效率,然而要形成多面体数据模型,需要把所获得的点云连接成面片,需要大量的计算时间,而且获得的模型中也不可避免地存在重叠等错误;而且对于平面的数据区域,也没有必要构建复杂而紧密的网格数据。
这样,对点云数据的后处理过程就非常的重要。
3 三维曲面重构的方法与过程
在逆向工程中,如果要建立模型,通常先建立三维曲面数据,然后再根据曲面数据生成实体数据。
在进行三维曲面重构时,一般遵循先后构建点—曲线—曲面的原则。
在进行三维曲面构建时,需要根据曲面的类型选择合适的建立方式,以使得生成的曲面更加的光顺、精确。
曲面的建立方法多种多样,根据不同的曲面类型可以灵活选择,如可以根据点云数据直接获得曲面,可以通过蒙皮、扫掠等方法获得曲面,或者根据点阵和曲线进行三维曲面的建立等。
下面将对三种创建三维曲面的方法进行介绍。
3.1 根据曲线建立三维曲面模型
根据曲线建立三维曲面模型是先将数据点通过插值或逼近拟合成样条曲线或参数曲线,然后完成曲面面片的造型,再将曲面通过延伸、剪裁等曲面编辑手段,获得三维曲面模型。
其过程如图1(a)中所示。
这种方法适用于数据不大,并且数据点的排列也比较有规律的情况。
如果处理数据量不大,而且数据呈有序排列的情况。
如果曲线比较密集的话,建立的曲面就不易获得良好的光顺性,而曲线的选择过少的话,又无法获得很好的精度。
这是这种方法比较明显的缺点。
3.2 通过拟合生成三维曲面
通过拟合生成三维曲面是对测量数据点直接进行曲面片拟合形成曲面模型,其过程如图1(b)所示。
这种方法既能处理有序的点,也可以处理点云数据。
使用这种方法来进行三维曲面造型时,需要特别注意应精确的对数据进行分割。
假如采用一张曲面片去拟合由两个或两个以上类型的曲面,那么拟合后获得的曲面将是不光滑的。
在进行数据分割时,不同的分割方法获得的结果也有很大不同。
使用这种方法建立曲面时,应根据测量数据的类型、曲面的复杂程度等选择合适的曲面造型方法,在实际造型过程中,有可能会采用两种不同的方法来对一个实体模型进行造型。
3.3 根据曲面特征及约束建立三维曲面模型
在进行产品设计时,很多零件都可以根据一些特征点来进行设计与制造,在曲面造型时,也可以根据零件的几何特征来进行曲面的生成,特征之间还具有确定的几何约束关系。
这样,三维曲面模型的重构还应考虑产片的设计特征与特征间的约束关系,将他们还原生成所需要的数据模型。
这个过程与多数的工业产品没计意图相符合,能够有效地解决产品的装配对齐、造型的对称问题,进而减小误差,提高三维曲面的造型质量。
根据曲面特征来进行三维曲面的重构将正向设计中的特征技术引入到逆向工程中,根据测量得到的点云数据得到设计的特征,然后再根据这些特征以及特征间的约束关系重新建立三维曲面模型。
这种方法的关键是要在点云数据中获取设计意图以及明显的设计特征。
多数的机械零件产品都是按一定特征设计和制造的,利用特征技术构造的数据模型包含了原始的、表达产品设计思路的特征信息,同时机械零件产品特征之间具有确定的几何约束关系。
这样当进行实体模型重建过程中,必须能够将其中的特征以及它们之间的约束进行还原,如果忽略掉特征或几何约束的话,所得到的数据模型都是不准确的。
而在数据处理过程中,约束的确定是非常困难的,因为测量的数据点只有位置信息,并不包括特征关系与约束关系,需要对整个模型重新分析和判断,即使这样得到的约束关系仍然有很大的不确定性。
这个过程一般通过人工引导,半自动地实现。
根据模型特征及约束进行三维曲面建立并生成模型的方法不仅是数据建模的发展方向,也是产品设计的一种新方法。
现在根据产品的特征以及约束条件进行曲面建立,对于比较复杂的自由曲面、复合曲面仍然比较困难。
对于实际产品的设计与生产,很多产品并不是简单的用一个曲面构成的,很多都是由多个曲面拼接、过渡所得到的,这样的复杂曲面在进行特征的提取与约束条件的判定过程会变得困难,并且在进行数据分割的时候也有较大的难度。
这样想建立精确而光滑的曲面模型仍然是比较困难的。
4 结语
三维曲面重构技术是逆向工程的重要组成部分,获得的曲面模型质量与精度将直接影响到实体模型精度以及后续的模型分析、三维仿真、产品制造等过程。
本文对三维曲面的重构方法进行了分析与讨论,在实际操作中,还应根据实际的模型特征,合理选择合适的曲面重构方法,以获取高质量的数据模型。
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