[发明专利]棱边特征曲面拓扑逼近重建方法

说明书

本发明提供一种棱边特征曲面拓扑逼近重建方法，属于产品数字化设计与制造领域。通过对点云平坦连通区域进行分割、扩展和重建等步骤，实现对平坦区域重建，对延拓后的平坦区域重建结果进行求交，通过曲面裁剪的方法重建棱边特征。在点云分割和扩展过程中，基于采样点邻域高斯映射聚类算法和种子点增长算法相结合的方式保证平坦曲面分割的正确性，将增益优化后的边界样点邻域点集作为曲面局部样本，以避免非均匀采样数据因边界邻域缺失而导致的曲面重建错误。该方法重建的棱边尖锐特征准确，不含孔洞和棱边凹痕，对非均匀采样数据具有良好的适应性。

技术领域

本发明提供一种实物表面样点棱边特征曲面拓扑逼近重建方法，属于产品逆向工程技术领域。

背景技术

工业产品逆向工程中，实物表面棱边特征重建结果的形位精度对后续的设计分析和再制造有重要的影响。由于曲面采样数据通常为缺乏任何特征信息的散乱点集，在基于此类数据的曲面重建过程中，目前曲面拓扑重建技术未能实现棱边特征的精确重建，因此棱边特征区域的正确重建问题一直深受关注。

曲面重建经典算法通常假设采样数据来自光滑曲面，因而难以用于重建含棱边特征的曲面。T.K.Dey等基于高斯加权拉普拉斯图和Reeb图相组合来识别和重建棱边特征曲线，在 Delaunay剖分过程中，将特征曲线上采样点和非尖锐特征点加权保护，以提高棱边特征重建形位精度。Weber等通过识别特征点局部逼近特征曲线，将特征点用作修改MLS投影点的局部邻域指标，并对局部点邻域进行分段和增强，使分段光滑的表面保持所有的尖锐特征。 Lipman Y等同样对移动最小二乘法(MLS)投影方法上改进，算法定义检测奇异性指标域(SIF)，使用SIF来指导MLS框架中的局部多项式拟合来重建曲面，通过使用连续的奇异性指示域，使得算法能够对奇点精细重构。

综上所述，现有的棱边特征区域重建方法均以优化棱边特征为目标，在重建过程中对棱边特征点加以保护来提高重建形位精度。但是当曲面采样数据含有噪声且为非均匀采样数据时，易出现凹痕等错误，导致棱边形位精度难以保证。因此，提供一种能够重建棱边特征且对非均匀采样数据有良好的适应性的重建方法已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术不足，提供一种实物表面样点棱边特征曲面重建方法，快速、准确重建棱边曲面特征。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是一种实物表面样点棱边特征曲面拓扑逼近重建方法，其特征在于步骤依次为：(1)读取数据点集G，以尖锐特征区域样点为界限，基于平坦区域连通性，对点集进行分割处理，获取分割后点集集合G_i,i＝1,2,3，…；(2) 获取G_i的边界点邻域点集并进行增益优化，以边界点法向约束优化后邻域点集的均值点对点集集合G_i进行扩展；(3)基于零等值面重建算法对扩展后的点集进行曲面重建并细分，得到曲面集合H(G_i)；(4)提取H(G_i)中各曲面相交线，将交线段端点坐标和相交三角面片内部端点作为细分点进行剖分重建棱边特征曲面；(5)输出棱边特征曲面和平坦区域曲面，曲面重建完成。