散乱数据点云型面特征分析算法的研究与应用

提出一种产品散乱数据点云型面特征快速分析算法。该算法基于R*-tree动态空间存取模型,能快速、准确地获取点云局部型面参考数据,并采用最小面积包围矩形法对其进行参数化;以自由曲面逼近产品局部型面,估算数据点云型面曲率值;将点云型面曲率映射为RGB颜色值,以曲率云图反映产品型面特征分布。该算法运行效率高,产品数据适应性强,型面特征分析结果准确。

基于型面特征的三维散乱点云精简算法

提出一种基于局部型面特征的散乱点云精简算法,该算法采用R*-tree建立点云动态空间索引结构,基于该结构快速准确获取点云局部型面参考数据;采用自由曲面逼近该数据并估算该数据的曲率,依据曲率分布状况精简点云数据。实例证明,该算法可在保留点云型面特征的基础上,快速有效地对点云进行精简。