[发明专利]局部样本投影轮廓约束的点云边界特征识别方法

摘要

本发明提供一种基于局部样本投影轮廓形状的实物表面采样点集边界特征识别方法，属于数字化设计与制造领域，其特征在于:对采样点集中的每个样点进行法向估计，并对所有样点添加标记，通过该标记可区分样点是边界样点状态还是非边界样点状态，将所有样点的标记初设为边界样点状态；对于采样点集中的每个样点，若其标记为边界样点状态，则沿样点的法向为之构建局部样本投影轮廓，验证样点沿法向的投影点是否落入局部样本投影的凹点与凸点所构成的轮廓集合，若未落入该集合，则将样点的标记修改为非边界点状态，将被标记为边界样点状态的样点所构成的子集输出。本发明可快速识别实物表面采样点集的边界样点。

主权项

1.一种基于局部样本投影轮廓形状的实物表面采样点集边界特征识别方法，其特征在于步骤依次为：一、对实物表面采样点集S中的每个样点的法向进行估计；二、为S中的每个样点添加标记，通过该标记可以区分样点是被标记为边界样点状态还是非边界样点状态；三、将S中所有样点的标记设为边界样点状态，即假设S中所有样点均为边界样点；四、对于S中的每个样点，若其标记为边界样点状态，则沿样点的法向为之构建局部样本的投影轮廓，验证样点沿法向的投影点是否落入局部样本投影的凹点与凸点所构成的轮廓集合，若未落入该集合，则将样点的标记修改为非边界点状态，其中对样点s_i的局部样本投影点集N(s_i)进行凸点与凹点识别的具体步骤为：(1)在N(s_i)中获取任意一点a，查询a的最远点b，(2)查询b的最远点c，计算以所在直线的法向(3)在N(s_i)中搜索沿距离直线最远的点v，v就是识别的一个凸点，(4)以点b,c,v三点作三角形，判断N(s_i)中的点是否在三角形内部，凡是落在三角形内的点排除，不再参与凸点的计算，否则将该点加入凸点集合T中，(5)遍历采样数据内所有点，输出凸点集合T，(6)以识别的凸点t_i∈T作为辅助点，依次判定Δbct_i的每条边是否穿过点云的凹陷区域来识别凹点所对应的直线段，通过离散化该直线段，计算离散点在N(s_i)内的最近点即为相应的凹点，输出凹点集合A；五、将S中被标记为边界样点状态的样点所构成的子集输出。