基于散乱点云的NURBS自由曲面重构技术的研究与实现的任务书.docx

基于散乱点云的NURBS自由曲面重构技术的研究与实现的任务书
任务书
一、研究背景
近年来，3D数据的获取技术越来越成熟，面向对象的三维建模方法也越来越受到关注。其中，基于散乱点云的自由曲面重构技术在工业设计、数字化制造等领域得到了广泛应用。与传统的CAD模型不同，自由曲面模型具有更高的灵活性和曲度连续性，可以更好地描述复杂的物体表面。
目前，NURBS曲线和曲面广泛应用于各种CAD软件中，可以生成高质量的曲面模型。本研究旨在通过对散乱点云数据进行曲面重构，生成NURBS自由曲面模型，提高曲面模型的精度和质量。
二、研究内容
1.整理相关文献，研究散乱点云的自由曲面重构技术，掌握NURBS曲线和曲面的基本知识和参数表示方法。
2.研究基于样条插值的散乱点云重建算法，包括样条曲线和曲面的插值原理和计算方法。
3.阅读并学习开源点云处理库PCL中的相关算法，研究PCL中散乱点云重构的实现方法。
4.设计并实现基于NURBS的散乱点云自由曲面重构算法，包括以下步骤：
（1）读取散乱点云数据，并进行预处理，包括离群点去除、点云滤波、法向量计算等。
（2）基于样条插值方法进行曲面重构，生成曲面的参数化方程。
（3）将参数化后的曲面转化为NURBS曲面，并优化NURBS曲面的控制点坐标，提高曲面精度和质量。
5.对算法进行测试和评估，使用公开的点云数据集测试算法性能和结果精度，并与PCL中的算法进行比较。
三、研究意义
1.提高曲面模型的精度和质量，满足工业设计和数字化制造的需求，减少后续加工的误差和成本。
2.实现自由曲面的模型生成，提高建模的灵活性和曲面的连续性，更好地描述物体表面。
3.丰富点云处理算法库，提高点云处理的效率和精度。
四、研究计划
1.第一周：查阅文献并撰写研究背景、研究内容、研究意义等部分的内容。
2.第二周：学习NURBS曲线和曲面的基本知识和参数表示方法，并进行相关算法的代码实现。
3.第三周：学习开源点云处理库PCL中的相关算法，并通过代码实现学习理解算法的实现原理。
4.第四周至第六周：设计并实现基于NURBS的散乱点云自由曲面重构算法，并进行算法测试和评估。
5.第七周至第八周：撰写论文并进行修改，准备论文答辩。
五、参考文献
1.Pintor,J.M.,&Savioja,L.(2018).Non-uniformrationalB-splinesurfacereconstructionfromunorganizedpointclouds.Computer-AidedDesign,105,49-59.
2.Gao,J.,&Huang,C.(2016).AnefficientNURBSsurfacefittingalgorithmforscatteredpointcloudsusingk-nearestneighborsandaquadtreepartition.Computer-AidedDesign,79,30-40.
3.Yang,X.,Gao,Y.,Liang,J.,Liang,J.,&Li,Z.(2015).FreeformShapeReconstructionfromScatteredPointCloudsUsinganImprovedNURBSFittingMethod.MathematicalProblemsinEngineering,2015.
4.Beldjilali,B.,&Latecki,L.J.(2015).OptimalApproximationofUnorganizedPointSetsbySmoothSurfacesinRiemannianSpace.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence.
6.Zhuo,Y.,Feng,Q.,&Zhu,Z.(2014).LocalNURBSsurfacefittingforscattereddatausingacompactsupportparameterization.Computer-AidedDesign,51,61-71.