[发明专利]基本图元点云曲面的几何形状识别方法以及特征识别方法

说明书

本发明提供了一种基本图元点云曲面的几何形状识别方法以及特征识别方法。所述几何形状识别方法包括以下步骤：基于高斯映射法，利用高斯映像的特征显著性对基本图元分组，得到平面‑圆柱面‑圆锥面组和球面‑圆环面组；通过高斯映像特征分析，识别平面‑圆柱面‑圆锥面组中的平面、圆柱面和圆锥面；构建拉普拉斯贝尔特拉米算子，计算拉普拉斯贝尔特拉米算子的算子值，利用算子值均值和方差识别球面‑圆环面组中的球面和圆环面。所述特征识别方法包括：识别基本图元点云曲面几何形状；根据所述识别的基本图元点云曲面几何形状，提取形状几何参数。本发明的有益效果包括识别方法简单可行，针对性好，增强了参数提取的导向性。

技术领域

本发明涉及计算机领域，用于曲面重构技术，更具体地讲，涉及一种基本图元点云曲面的几何形状识别方法以及基本图元点云曲面的特征识别方法。

背景技术

实物样件表面由多张曲面片组合而成，点云模型经分割之后形成多个相应曲面片区域，由于区域没有相应的几何信息，无法精确重构出各曲面片，分析并研究点云曲面特征识别具有重要意义。传统点云重构方法不进行曲面片识别，采用如隐函数等方法对点云模型进行统一建模得到整体近似曲面，或者采用如三角剖分等方法进行网格剖分建立点云拓扑关系。由于采用传统点云重构方法的曲面几何形状未知，重建过程无导向性，因此曲面重建精度不够，曲面的局部特征无法准确表达，进而无法更好支持CAD\CAM\CAE后续处理。

实物样件点云数据，通常也被称为散乱点云或无结构点云，虽然空间上呈散乱状，无拓扑结构，但点云源于样件表面，在空间上会呈现某种规律分布，分布特性蕴含着点与点之间的约束关系。点云模型经特征提取和区域分割后将形成独立的曲面片，准确识别这些曲面片的几何形状，可以有针对性地提取曲面片的几何参数，从而精确提取曲面片特征，是完成点云模型精度重构的重要过程之一。

曲面特征识别可分为两个过程，第一是在点云数据上识别出曲面几何形状或图元，第二是从已知形状点云数据块上提取形状的几何参数。现有曲面特征识别方法并没有将两个过程做明显区分。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明的目的之一在于解决上述现有技术中存在的一个或多个问题。例如，本发明的目的之一在于提供一种基本图元点云曲面几何形状识别方法可以易于区分基本图元。

为了实现上述目的，本发明的一方面提供了一种基本图元点云曲面几何形状识别方法，所述基本图元可以包括平面、圆柱面、圆锥面、球面和圆环面，所述识别方法可以包括以下步骤：基于高斯映射法，利用高斯映像的特征显著性对基本图元分组，得到平面-圆柱面-圆锥面组和球面-圆环面组；通过高斯映像特征分析，识别平面-圆柱面-圆锥面组中的平面、圆柱面和圆锥面；构建拉普拉斯贝尔特拉米算子，计算拉普拉斯贝尔特拉米算子的算子值，利用算子值均值和方差识别球面-圆环面组中的球面和圆环面，其中，

所述拉普拉斯贝尔特拉米算子为：

其中，Δ_Sf表示函数f在曲面S上的拉普拉斯贝尔特拉米算子，Δ定义为曲面S定义为r＝r(u,v)，(u,v)是参数(u＝u¹,v＝u²)，所述算子采用Einstein求和约定，α,β＝1或2，为度量矩阵，g^αβ＝(g_αβ)^-1，g＝det(g_αβ)。

本发明的另一方面提供了一种基本图元点云曲面特征识别方法，所述特征识别方法包括根据上述所述的基本图元点云曲面几何形状识别方法，识别基本图元点云曲面几何形状；利用所述得到的几何形状表达式，根据点云坐标数据，提取形状几何参数。

与现有技术相比，根据本发明的基本图元点云曲面几何形状识别方法简单可行，可以对几何形状的单一曲面片进行几何参数提取，针对性好，鲁棒性强，提取精度高；根据本发明的点云曲面特征识别方法，将识别分阶段进行，避免了曲面拟合的盲目性，增强了参数提取的导向性。