基于激光雷达探测技术的列车车厢载货体积测量方法研究

针对港口作业区自动化程度低、作业低效的特点,提出一种采用激光雷达探测技术高效测量列车车厢载货体积的方法。该方法利用二维激光扫描仪搭配OPC_Client系统将测得的扫描数据结合位置变化信息联合解算,获取车厢在重车状态与空车状态下的三维点云数据。经下采样处理及去除冗余点处理后,构建重车载货面处三维点云数据的Delaunay三角网,所得三角网向空车底面处投影得到的集合体体积即为车厢的总载货量。同时根据装配于载货轨道上的轨道衡提供的重量数据计算所载货物的体密度参数,利用该参数可对货物的品质优劣进行判定。得出的实测数据证实该方法的测量精度较高,可实现车厢货物的自动化检测。

基于分数阶傅里叶变换的NURBS曲面拟合

为了实现对自由曲面模型的高精度非均匀有理B样条(NURBS)曲面拟合,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的NURBS曲面拟合方法。首先,借助分数阶傅里叶变换对自由曲面模型点云数据的高程图像展开分析,从中提取出表征自由曲面表面三维结构的特征点;然后,利用外切圆取点法结合提取的特征点选取用于NURBS曲面拟合的数据点;最后,利用分数阶傅里叶变换滤波及反插节点法对拟合曲面形状进行优化,提高拟合精度。实验结果表明:该方法与传统NURBS拟合方法相比,在不同调整次数下拟合结果的均方根误差降低了28%,取得了更好的拟合效果。

二次曲面的NURBS最优化表示方法研究

为了解决非均匀有理B样条(NURBS)拟合二次曲面精度低、过程复杂的问题,提出了一种u、v参数化方向选择及求解出最优控制点个数选取范围的高效拟合二次曲面的方法。首先,根据二次曲面的形状特征确定u、v的参数化方向;然后,利用差值绝对值和均方根误差对不同控制点个数拟合出的各个重构曲面进行误差定量分析,根据定量分析的结果曲线求解拟合二次曲面的最优控制点个数的最小取值;最后,结合程序运行时间的关系曲线求解拟合二次曲面的最优控制点个数的最大取值。实例表明:较为常见的二次曲面的NURBS最优控制点个数的合理选取范围为201~541。该分析结果为NURBS标准分析表面的拟合过程中遇到的问题提供了理论支持和技术参考。