逆向工程中数据精简技术的研究

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1、２００８年４月西安电子科技大学学报（自然科学版）Ａｐｒ．２００８第３５卷第２期犑犗犝犚犖犃犔犗犉犡犐犇犐犃犖犝犖犐犞犈犚犛犐犜犢Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．２逆向工程中数据精简技术的研究刘德平１，２，陈建军１（１．西安电子科技大学机电工程学院，陕西西安７１００７１；２．郑州大学机电一体化研究所，河南郑州４５０００２）摘要：由于激光扫描技术的进步，可以方便地以较高精度和速度获取零件模型表面信息，对于产生的大量扫描数据，需要对其进行精简处理．为此提出了自适应最小距离精简方法，首先通过中值滤波和小波包滤波实现数据点的噪声去除，然后通过曲率分析，实现数据点云区域分割，对于分

2、割后的区域选用不同的距离准则，如果数据点间的距离小于设定的准则，则该点删除从而实现数据精简．自适应最小距离法不仅保留了造型所需数据点的精度，同时数据精简效率为３６％，最后通过实例验证了该方法的有效性．关键词：逆向工程；曲率分析；最小距离方法；数据精简中图分类号：ＴＰ１６文献标识码：Ａ文章编号：１００１２４００（２００８）０２０３３４０６犘狅犻狀狋犱犪狋犪狉犲犱狌犮狋犻狅狀狋犲犮犺狀犻狇狌犲犻狀狉犲狏犲狉狊犲犲狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵１，２，犆犎犈犖犑犻犪狀犼狌狀１犔犐犝犇犲狆犻狀犵（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅ

3、ｅｒｉｎｇ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖ．，Ｘｉ′ａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ；２．ＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖ．，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５０００１，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｄｖａｎｃｅｓｉｎｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｈａｖｅｆａｃｉｌｉｔａｔｅｄｓａｍｐｌｉｎｇｐａｒｔｓｕｒｆａｃｅｄａｔａｗｉｔｈｓｐｅｅｄａｎｄａｃｃｕｒａｃｙ．Ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｍａｎｉｐｕｌａｔｅｔｈｅｓｅｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｓｏｆｐｏｉｎｔｄａｔａ．Ｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｍｉｎｉｍｕｍｄｉｓｔａｎｃｅ

4、（ＡＭＤ）ｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｈｉｃｈｉｓａｋｉｎｄｏｆｄａｔａｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈａｔｂａｌａｎｃｅｓｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙｔｈｅｎｏｉｓｅｄａｔａｉｓｅｌｉｍｉｎａｔｅｄｂｙｍｅｄｉａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｃｕｒｖａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｐｏｉｎｔｄａｔａａｒｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｚｏｎｅｓａｒｅｓｅｐａｒａｔｅｄｗｈｅｒｅａｓｕｉｔａｂｌｅｍｉｎｉｍｕｍｄｉｓｔａｎｃｅｉｓ

5、ｓｅｌｅｃｔｅｄ．Ｔｈｅｐｏｉｎｔｓｗｈｅｒｅｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｉｓｌａｒｇｅｒｔｈａｎｔｈｅｇｉｖｅｎｄｉｓｔａｎｃｅａｒｅｎｅｇｌｅｃｔｅｄ．Ｔｈｉｓｎｏｖｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｍｅｒｉｔｓｏｆｂｏｔｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｗｉｔｈｔｈｅｒａｔｉｏｏｆｒｅｄｕｃｔｉｏｎｂｅｉｎｇ３６％．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｗｏｓａｍｐｌｅｍｏｄｅｌｓ，ａｎｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍ．犓犲狔犠狅狉犱狊：ｒｅｖｅｒｓｅｅｎｇ

6、ｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｃｕｒｖａｔｕｒｅａｎａｌｙｚｉｎｇ；ｍｉｎｉｍｕｍｄｉｓｔａｎｃｅｍｅｔｈｏｄ；ｄａｔａｒｅｄｕｃｔｉｏｎ在逆向工程中，非接触方法可快速获取具有复杂曲面形状零件的大量几何数据，但是所获得的测量数据点云一般密度很大，需要很大的存储空间同时也降低了计算效率．在利用数据点云进行曲面重构、三角网格构造或者用于评价被测曲面的误差时，一般都不需要过密的数据点，特别是在被测曲面的曲率较小处．在重构曲面时，过密的点云不但计算量大，而且可能影响其光顺性，同时存储、处理和显示都将消耗大量的时间和计算机资源，因此，在逆向工程中测量数据的精简是重要的研究内容之

7、一．［１］［２］Ｓｕｎ等人采用包围盒法来简化测量点云，Ｋ．Ｈ．Ｌｅｅ等人通过点云法矢量的估算，运用八叉树数据结构，［３］根据点云法矢量规则进行空间网格的细分，实现空间点云的精简．Ｅｃｋ利用简化和重构（ＳＴＬ）模型法来简化测量点云．笔者在分析前述数据精简方法的基础上，对于扫描线存储的数据点云，提出了自适应最小距离精简方法．首先对测量点的噪声数据采用中值滤波和小波包滤波处理，滤除干扰数据点得到实物模型的真实数据点云，然后利用ＭＡＴＬＡＢ语言完成数据点的曲率计算并绘制数据点对应的曲率图形，根据曲率图形实现数据点云区域分段，对于不同的区域根据其特性设定不同的最小距

8、离来实现数据精简．该方法不但保留了造型的精收稿日期：２００７０９