[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

本發明公開了一種基于VMD和稀疏采樣點云的復雜曲面形貌高保真重構方法。對同一個零件分別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，用主成分分析對兩種點云進行處理獲得特征值，提取層數據，分別獲得沿X軸方向的形貌特征函數和基底形狀函數，將稀疏采樣點云在Y軸方向上插值擴展，根據形貌特征函數和線性插值后的基底形狀函數進行加權的形貌重構處理獲得高保真的形貌重構數據。本發明具有采樣數據量較小、重構精度高、算法復雜度較低等特點，適用于復雜曲面零件表面的高效預測建模。

技術領域

本發明涉及了一種曲面零件重構方法，具體是涉及了一種基于VMD(變分模態分解，Variational_Mode_Decomposition)和實測稀疏采樣點云的復雜曲面形貌高保真重構建模方法。

背景技術

高保真曲面重構是三維重建中的重要組成部分，該技術的目的在于重建曲面零件的三維模型，并且保留其中的加工形貌特征。由于復雜曲面零件往往用于關鍵零部件上，例如飛機渦輪發動機葉片、螺旋槳、柴油機曲軸等，因此曲面零件的性能往往是需要重點關注的對象。而曲面零件的表面形貌往往又是影響零件性能的重要因素，例如渦輪發動機的葉片，其表面形貌決定了流動損失。

因此，目前存在的不足主要有以下兩點：

(1)目前提出的建模方法大多基于理想表面，無法建立出真實特征的曲面，因此也就無法對于零件的真實形貌進行仿真分析以及計算。為了得到更加符合性能要求的表面形貌，在建模階段就需要考慮零件的不同加工過程對零件表面形貌可能產生的影響。

(2)若要還原高保真的建模模型，則需要采集大量的高分辨率的數據點，這在一般情況下是無法滿足的。

針對以上情況，對于復雜的曲面零件表面，需要一種高保真的建模方法來體現真實的零件表面形貌特征，同時盡可能的減小數據采集量。

發明內容

為了解決背景技術中存在的問題，本發明的目的在于提供了一種基于VMD和稀疏采樣點云的復雜曲面形貌高保真重構方法，解決了在目前一般的建模方法中，大多基于理想表面建模無法建立出符合真實形貌特征的曲面零件或需要大量高分辨率數據的問題。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案是：

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；

具體是采用高、低分辨率的掃描儀對零件進行采集獲得點云數據。

所述的高分辨率采樣相比稀疏采樣的采樣分辨率更高，稀疏采樣相比高分辨率采樣的采樣分辨率更低。

步驟(2)：采用主成分分析(Principal?Component?Analysis，PCA)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，實現高保真重構。

所述步驟(2)和(4)中的層分布均相同，均按照三維打印的分層。

所述步驟(2)具體為：