[發明專利]基于VMD和稀疏采樣點云的復雜曲面形貌高保真重構方法

在審

• 申請號: 202211512373.8
• 申請日: 2022-11-29
• 公開（公告）號: CN116109760A
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 劉曉健;吳昊;洪東升;裘樂淼
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T3/40
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 林超

1.一種基于VMD和稀疏采樣點云的復雜曲面形貌高保真重構方法，其特征在于，方法包括以下步驟：

步驟(1)：針對同一個零件，分別進行高分辨率采樣和稀疏采樣獲得高分辨率零件表面點云和稀疏采樣點云；

步驟(2)：采用主成分分析方法對高分辨率零件表面點云進行處理獲得特征值，根據特征值的特征向量確定X、Y和Z軸的方向向量，建立點云XYZ坐標系，從中以X方向提取各層的層數據；

步驟(3)：對于高分辨率零件表面點云的每一層的層數據，去除形狀部分，再對剩余部分進行VMD分解獲得k個模態，接著對每一個模態分別進行正弦函數擬合后相加得到該層沿X軸方向的形貌特征函數；

步驟(4)：對于稀疏采樣點云，按照步驟(2)和步驟(3)進行相同處理得到各層的層數據和沿X軸方向的基底形狀函數；

步驟(5)：將稀疏采樣點云沿X軸方向的基底形狀函數在Y軸方向上進行插值擴展；

步驟(6)：根據步驟(3)獲得的形貌特征函數f(x)和步驟(5)線性插值獲得的基底形狀函數進行形貌重構處理獲得形貌重構數據。

2.如權利要求1所述的一種基于VMD和稀疏采樣點云的復雜曲面形貌高保真重構方法，其特征在于：所述步驟(2)具體為：

(2.1)首先針對點云建立整體點云坐標系，將點云中的所有點組合成一個數據集矩陣K：

其中，x_n、y_n、z_n分別表示第m個點在整體點云坐標系中的XYZ三軸坐標；

接著計算數據集矩陣K的協方差矩陣V：

其中，m為點云中的點數量，K^T為K的轉置，T表示矩陣轉置；

(2.2)求取協方差矩陣C的三個特征值，將三個特征值從大到小排列后分別求出各自對應的特征向量，則排列好的三個特征值的特征向量依次作為X軸、Y軸和Z軸的方向向量，以整個點云的重心作為原點建立點云XYZ坐標系；

(2.3)在點云XYZ坐標系中，沿X軸以固定間距采集點云數據中的點獲得層數據。

3.如權利要求2所述的一種基于VMD和稀疏采樣點云的復雜曲面形貌高保真重構方法，其特征在于：

所述步驟(2.3)中的層數據具體提取過程為：

(2.3.1)在點云數據中，在當前層中初始確定初始點P_origin，設置迭代起始點P_start，開始迭代時P_start＝P_origin；

(2.3.2)按照以下公式計算確定結束參考點P_end：

P_end×P_start+ΔdV_x

其中，V_x表示X軸的方向向量，Δd表示根據采樣的實際分辨率預先設置的步進步長；

(2.3.3)采用KD?Tree數據結構搜索點云數據中與結束參考點P_end距離最近的點作為結果點P_result，判斷結束參考點P_end和結果點P_result之間的距離d是否超出預設的距離上限閾值∈：

若小于等于距離上限閾值∈，則結果點P_result作為所需數據點；

若第一次獲得的結果點P_result和結束參考點P_end之間的距離d不小于距離上限閾值∈，則停止迭代，回到在步驟(2.3.1)當前層重新確定初始點P_origin進行處理；

若非第一次獲得的結果點P_result和結束參考點P_end之間的距離d不小于距離上限閾值∈，則停止迭代；

(2.3.4)使用結果點P_result代替起始點P_start回到步驟(2.3.2)，不斷重復步驟(2.3.2)和(2.3.3)進行迭代，直到距離d＞∈停止迭代，獲得所有結果點P_result，最終將所有結果點P_result構成當前層的層數據提取出。