基于动态空间索引结构的三角网格模型布尔运算

针对目前三角网格模型布尔运算运行效率低的问题,提出了一种三角网格模型的动态空间索引结构,基于该结构可快速定位2个网格模型之间的相交区域,求解其交线;进而沿交线将每一三角网格模型分割成2个子网格模型,通过子网格模型的不同拼接生成三角网格模型的布尔运算结果.实例结果证明,该算法可准确地求解交线数据,有效地提高三角网格模型的布尔运算效率,并适用于各种复杂型面三角网格模型.

三角网格曲面模型快速求交算法

提出一种三角网格曲面模型快速求交算法,该算法基于三角网格曲面模型动态空间索引结构,通过结点包围盒相交检测快速缩小求交范围,准确定位相交三角面片包围盒集合并对该集合进行排序,依次连接各包围盒内三角网格曲面模型交线数据,实现曲面模型交线快速提取.实例证明,该算法可有效地提高数据密集、形状复杂的三角网格曲面模型求交效率,对逆向工程中三角网格曲面模型的裁剪、拼接及数控加工刀轨生成具有重要意义.

G^1连续三角Bézier曲面模型快速生成算法

提出一种由三角网格曲面构造G1连续三角Bézier曲面算法,该算法基于三角网格曲面动态空间索引结构获取网格顶点的局部型面参考数据,根据三角平面片局部型面参考数据构造三次三角Bézier曲面片,将三次三角Bézier曲面片升阶到五次,解决了五次三角Bézier曲面片G1拼接时的约束几何条件冲突问题,生成了整体G1连续的三角Bézier曲面,实例证明算法数据适应性强,可快速准确生成G1连续的三角Bézier曲面。

曲面边界样点逆向均值漂移识别

针对现有的曲面边界样点识别算法难以适应非均匀分布的实物表面采样数据的问题,将目标样点的k-近邻点集作为曲面局部样本,基于均值漂移算法使得曲面局部样本在一定程度上向目标样点邻近的采样数据稀疏区域扩展,实现对曲面局部样本的增益优化,并对增益优化后的曲面局部样本进行核密度估计,获取目标样点对应的模式点,并通过比较目标样点与其对应模式点的偏离程度进行边界样点判定。实验表明,该算法可快速准确地识别曲面裁剪边界、几何连续的相邻面片公共边界以及曲率变化较大的过渡曲面上的特征样点,并且对非均匀分布的采样数据具有良好的适应性。

R树上溢结点增量式k均值聚类优化分裂方法

R树能较好地满足逆向工程、CAD/CAM、机器视觉等领域的动态数据维护及空间查询需求,而CR树是其优秀的变体之一。针对CR树的上溢结点分裂算法存在的聚类结果不理想以及计算代价过高等问题,提出一种主元分析导向的增量式k均值算法,可在既有分类中心附近的第一主元方向上搜索新的初始分类中心。将该算法与Silhouette指标相结合应用于求解由上溢结点分裂问题所转化的点集聚类问题,能以较小的计算代价自适应获取近似全局最优的点集聚类结果。试验结果表明,基于增量式聚类的R树上溢结点分裂算法在R树构建效率、存储利用率及空间查询等方面的综合性能优于CR树与RR*树。

散乱点云自适应切片算法研究

提出一种散乱点云自适应切片算法,该算法建立点云动态空间索引结构,基于该结构快速准确获取切片邻域数据并确定各层切片位置,依据邻域数据与切片的位置关系将其分为正负两个区域,通过正负区域配对点连线与切片求交获取切片数据点,并采用最小生成树算法排序,得到有序的切片数据点,实现散乱点云的自适应切片,实例证明该算法适用于逆向工程中各种复杂型面点云数据,切片数据获取精度高,算法运行速度快。