基于增材再制造点云模型的轮廓提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108765434A(43)申请公布日2018.11.06(21)申请号201810034819.8(22)申请日2018.01.15(71)申请人中国人民解放军陆军装甲兵学院地址100072北京市丰台区杜家坎21号院再制造技术重点实验室(72)发明人朱胜王晓明韩国峰沈灿铎陈永星周超极邱六张雨豪徐安阳王启伟杨磊(74)专利代理机构北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙)11504代理人宋林清(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)G06T7/149(2017.01)权利要求书2页说明书6页附图5页(54)发明名称基于增材再制造点云模型的轮廓提取方法(57)摘要本发明实施例提供了一种基于增材再制造点云模型的轮廓提取方法，包括以下步骤：对点云模型的截面数据进行处理，得到轮廓特征点；对所述轮廓特征点增补数据点，得到增补后的轮廓数据；对所述轮廓数据进行排序处理，得到有序轮廓线；对所述有序轮廓线进行光顺处理，得到完整的层面轮廓。本发明实施例能够精确、高效实现轮廓提取，为后续再制造路径的规划以及再制造加工程序的生成奠定基础，解决了现有的增材再制造过程中数字模型分层算法得到的点云模型存在截面数据量大、杂乱无序和点位偏移等问题。CN108765434ACN108765434A权利要求书1/2页1.基于增材再制造点云模型的轮廓提取方法，其特征在于，包括以下步骤：对点云模型的截面数据进行处理，得到轮廓特征点；对所述轮廓特征点增补数据点，得到增补后的轮廓数据；对所述轮廓数据进行排序处理，得到有序轮廓线；对所述有序轮廓线进行光顺处理，得到完整的层面轮廓。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对点云模型的截面数据进行处理，删除多余网格点，得到轮廓特征点的步骤包括：采用二值图像公式，将所述截面数据映射为二值图像；从上到下、从左到右搜索所述二值图像中网格值为1的网格点，并删除所述二值图像中值为1的网格点，得到轮廓特征点；其中二值图像公式为：其中，若S为28种值(224，56，14，131，193，112，28，7，97，67，206，88，52，22，13，133，227，248，62，143，195，240，60，135，225，120，30，15)中的任一种，则该网格点即可被删除。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述轮廓特征点增补数据点，得到增补后的轮廓数据的步骤包括：在所述轮廓特征点中选定与非特征点Pd距离最近的轮廓特征点Pi；计算所述非特征点Pd与线段Pi-1Pi间的欧式距离为L1；计算所述非特征点Pd与线段PiPi+1间的欧式距离为L2；若判断L1和L2中的较大者大于δ，则认定所述非特征点Pd为特征点，并将所述非特征点Pd增补为轮廓特征点，从而得到增补后的轮廓数据；其中，假设给定的误差范围是±δ，Pd为非特征点，Pi是轮廓特征点中与Pd距离最近的特征点，Pi-1和Pi+l是Pi前后两个特征点，Pd与与线段Pi-1Pi间的欧式距离为L1，Pd与PiPi+1间的欧式距离为L2。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述轮廓数据进行排序处理，得到有序轮廓线的步骤如下：1)基于8邻域顺时针边缘跟踪算法，获得一个边界上的跟踪起始点S0(i,j)作为当前点，其中，获得的方法为：从左到右、从上到下搜索l像素，统计该像素的4邻域中0像素的个数n1和8领域中1像素的个数n2，如果n1≥1且n2≥1，则该像素即为所求的跟踪起始点S0，否则，继续搜索起始点；2)确定第二个边界点S1的跟踪方向，在S0的4邻域中沿着x6→x4→x2→x0的方向搜索0像素的位置ds，从ds出发，在S0的8领域中逆时针方向进行探测，搜索到的第一个1像素即为S1；3)将当前点移到S1，并且从S0出发，在S1的8邻域内逆时针方向探测，搜索到的第一个1像素即为第三个边界点S2，以此类推，直到搜索到的边界点为跟踪起始点S0，表明一个边界跟踪完毕，得到有序轮廓线；4)判断是否存在未处理的像素，如果有，循环执行1)、2)、3)；否则，跟踪完毕。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述有序轮廓线进行光顺处理，得到2CN108765434A权利要求书2/2页完整的层面轮廓的步骤如下：1)假设待构建的三次B样条曲线为：其中，dj(j＝0,1,…,n)为控制点，Nj,k(u)称为k次(k＝3)规范B样条基函数，节点矢量u是非递减的参数的序列，存在关系U:u0≤u1≤…≤un+k+1；2)简化计算过程，将B样条曲线的节点矢量u按照准均匀分布，即：3)该曲线与型值点之间的误差值应满足最小，误差用如下方程表示：下面对控制点dj以及型值点pi所对应的节点参数ti进行求解，使目标函数E达到最小