吉林大学学报(工学版) ›› 2011, Vol. 41 ›› Issue (02): 479-0483.

• 论文 • 上一篇    下一篇

反求工程中离散曲率估算方法

刘鹏鑫1,王扬1,刘璇2   

  1. 1.哈尔滨工业大学 机电工程学院, 哈尔滨 150001;2.上海海洋大学 工程学院|上海 201306
  • 收稿日期:2009-03-20 发布日期:2011-03-01
  • 通讯作者: 王扬(1960-),男,教授,博士生导师.研究方向:特种加工及特殊材料加工.E-mail:wyyh@hit.edu.cn E-mail:wyyh@hit.edu.cn
  • 作者简介:刘鹏鑫(1979-),女,博士研究生.研究方向:逆向工程.E-mail:pengxin-bird@163.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(50675053)

Discrete curvature estimation in reverse engineering

LIU Peng-xin1, WANG Yang1,LIU Xuan2   

  1. 1.School of Mechanical and Electrical Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;2.School of Engineering Science and Technology,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China
  • Received:2009-03-20 Published:2011-03-01

摘要:

提出了一种新的对三角网格模型和散乱点数据都适用的曲率估算方法。该算法识别了Meyer的三角网格模型离散曲率估算方法中估算异常的区域,以异常区域内的每个顶点的2环邻域作为k邻域,采用加权的局部抛物面拟合法对异常区域曲率进行了估算。通过构建局部三角剖分,把算法扩展应用到了散乱点数据。实验结果表明,本文算法受三角网格形状影响较小,有一定的抑噪能力,能有效地识别曲面的基本特征。

关键词: 计算机应用, 反求工程, 离散曲率, 三角网格模型, 散乱点数据

Abstract:

The curvature is an important geometric attributes of the surface and the discrete curvature estimation is a basic step of the modeling in the reverse engineering. A novel discrete curvature estimation algorithm was proposed which can be used both for the triangular mesh model and the scattered point data. The algorithm identifies the potential anomalous estimation regions of the Meyer discrete curvature estimation method based on the triangular mesh model. Choosing the 2ring neighborhoods of the vertex in anomalous regions as the kneighborhood, using the weighted local paraboloid fitting to estimate the curvatures in the anomalous region. The algorithm was extended to the scattered point data by constructing the local triangular meshing. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively identify the basic features of the surface and is not sensitive to the shape of the triangular mesh, can surpress the noise to a certain extent.

Key words: computer application, reverse engineering, discrete curvature, triangular mesh model, scattered point data

中图分类号: 

  • TP391
[1] 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850.
[2] 王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858.
[3] 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866.
[4] 赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872.
[5] 刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878.
[6] 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570.
[7] 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599.
[8] 桂春, 黄旺星. 基于改进的标签传播算法的网络聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1600-1605.
[9] 刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613.
[10] 车翔玖, 王利, 郭晓新. 基于多尺度特征融合的边界检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1621-1628.
[11] 赵宏伟, 刘宇琦, 董立岩, 王玉, 刘陪. 智能交通混合动态路径优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1214-1223.
[12] 黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230.
[13] 傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236.
[14] 曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243.
[15] 侯永宏, 王利伟, 邢家明. 基于HTTP的动态自适应流媒体传输算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1244-1253.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!