摘要：三维激光扫描技术在空区探测中得到了越来越多的应用,但是获取的点云数据往往需要经过多个软件的联合处理与分析,消耗大量的计算处理时间,多个软件在操作上的复杂性也限制了后期数据的利用。针对上述问题,在VS2010编程平台下,利用PCL和HOOPS技术,自主开发了空区点云处理系统。该系统由点云数据管理模块、三维显示模块、点云过滤模块、剖切和实体建模模块及应用模块组成,采用模块化设计的思路,功能易于扩展。根据空区处理精度的要求,能够进行点云的过滤与精简,既满足工程需求,又加快了后期空区三维建模与显示的处理速度;系统集成了三维建模、剖切、体积计算等常用的空区处理机能,显示直观,易于使用,为现场技术人员的决策提供了方便。系统为空区治理方案的选择、参数的优化提供指导和科学依据,对于促进采空区处理的可视化、科学化具有积极的意义。

摘要：地面点云数据后处理及软件研制是制约地面三维激光扫描技术进一步发展的关键因素。本文集成Oracle存储、PCL模块点云算法、OpenGL三维显示技术,初步研发了一套集点云存储、处理、显示、查询功能于一体的地面点云处理系统。通过RIEGL VZ-400扫描的雕像测试点云,验证了本文提出的三种技术集成开发地面点云处理系统的可行性和系统功能的稳健性。为进一步研究地面点云数据处理系统提供有益的参考。

摘要：基于逆向工程软件imageware的设计基本思路,以某轧辊的点云数据作为研究对象,对点云处理及拟合方法进行对比分析。结果表明:基于点云曲率拟合基准平面能够显著减小拟合误差,提高拟合精度;B样条曲线拟合不仅拟合精度较高,而且曲线光顺性较好;基于B样条的分段拟合方法能够解决B样条曲线不能精确反映二次曲线的问题,提高拟合精度;随着截面数量的增加,曲面-点云偏差减小,当截面数量增加到一定程度时,曲面-点云偏差缓慢增加,最后趋于稳定。

摘要：以汽车倒后镜为研究对象,对三维扫描系统获取的零件点云数据的处理技巧进行了阐述,以探索零件设计在逆向工程中的应用,以及提高零件逆向开发灵活、快速性的技巧。

摘要：三维激光扫描技术得到越来越多的应用,而目前已有点云处理软件存在算法单一、交互性弱的缺点,经常需要多个软件联合操作,耗费大量时间和精力.因此,本研究基于PCL和Qt自主开发一套点云处理系统,包含点云读取、滤波、分割、建模等模块,同时提供友好的用户交互界面,为每个经典算法提供关键参数交互设置,提高点云处理效率及可靠性.

摘要：针对变电站绝缘子的自动清洗需求,设计一套基于点云处理的绝缘子位姿估计系统,以解决传统视觉方法使用效果差的问题。根据绝缘子定位所需要的三维点云信息,构建通过舵机带动2D激光雷达俯仰的点云扫描系统。采用随机抽样一致(RANSAC)算法对绝缘子外形进行拟合,从而获取绝缘子的关键位姿参数,最后通过实验验证了方案的有效性。

摘要：牲畜的体尺参数是衡量其生长发育和生产性能的重要标准,在遗传育种和质量升级改进中发挥着重要作用。为了满足规模化羊场对无接触式快速获取小尾寒羊体尺参数的需求,试验采用一种基于激光雷达的方法对小尾寒羊体尺参数进行测量,设计开发了一种能够快速自动获取小尾寒羊体尺参数的装置,并配套开发了一套小尾寒羊体尺快速自动获取算法,算法融合直通滤波、体素网格滤波、统计滤波和高斯滤波等方法,经过点云投影和点云边界提取后得到羊只背部点云投影轮廓,然后采用三次B样条曲线拟合轮廓曲线,最后根据轮廓曲线变化设计了快速定位体尺测量特征点的方法,快速自动获取小尾寒羊的体高、臀高、体斜长和体宽参数。结果表明:测量一只羊体尺的平均耗时为5.1 s,机器测量值与人工测量体高、体斜长、臀高和体宽的平均相对误差分别为2.23%、6.40%、6.15%和2.14%。说明此设备和算法可以满足羊体尺无接触快速自动测量的精度要求。

摘要：毫米波雷达具有小型化、低成本等特点,可全天候、全天时工作,在高级辅助驾驶系统中发挥着重要作用。基于多芯片级联方案的多发多收(multiple-input multiple-out,MIMO)技术可有效提高毫米波雷达的角度分辨率,使得毫米波雷达点云成像成为可能。针对毫米波雷达图像点云稀疏、噪点多等问题,本文提出了一种基于最近迭代点的毫米波雷达多帧融合和自适应邻域半径的DBSCAN算法。首先,利用MIMO毫米波雷达技术获得多帧观测场景目标点云图像。其次,利用辅助信息得到点云匹配的初值,通过最近迭代点算法估计平移旋转矩阵进行精确匹配,实现多帧数据融合以改善图像点云稀疏问题。然后,设计自适应阈值的DBSCAN算法去除噪声,获得目标的点簇信息,再对聚类后的点簇目标求取最小外接矩形,结合目标散射强度,实现对车辆和围栏等不同类型目标区分。最后,利用外场(典型停车场场景)测试数据,对本文所提算法的有效性进行了验证。

摘要：针对一种基于单目视觉的双扫描头人体扫描系统所获取的三维原始数据存在的缺陷,提出一种人体点云预处理方法。首先对原始点云数据进行网格化处理,将其变为切片数据,同时对其进行精简及平滑滤波;然后借助识别人体的分叉点及腋窝点,将人体分割为6个部分,在此基础上采用一种误差控制下的B样条曲线自适应拟合方法对人体截面曲线进行拟合。最终填补了点云中的孔洞,使得处理后的数据便于尺寸提取等后续工作。算法简单实用,易于实现。实验结果证明,采用该方法可以得到完整且较精确的人体点云数据。

摘要：针对光学扫描仪采集点云数据的特点,以犁体曲面为研究对象,引入圆形标签作为扫描时的识别点及多视拼接的基准点,经合理规划后获取点云数据。从噪声去除、多视拼接、数据平滑与精简等方面讨论了点云数据预处理方法,重点研究基于标签点的多视拼接,提出了人机交互模式下多视点云数据统一方法,实例表明拼接误差可控制在0.05 mm之内,运行时间可缩短30 s左右。并利用逆向工程软件Im ageware完成了犁体曲面的构建,为探索逆向工程在农机产品设计制造中的应用提供借鉴。