公开(公告)号：CN111199549B

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN201911304796.9

申请日：2019-12-17

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 丁建军 ,  陈鹏 ,  刘阳鹏 ,  郭静洋 ,  贺梓洲 ,  宋明明 ,  李涛 ,  蒋庄德

IPC: G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种基于叶片型面测量点云的叶型提取方法。首先，本发明研究了提高型面重建质量和速度的前处理方法，包括分割、统计学滤波、基于八叉树结构的精简若干步骤。然后，研究了网格包络的型面重建方法，对固定高度叶型进行空间插值计算出精确的叶型数据。具体的，该方法采用基于距离统计的离群点滤波方法进行数据滤波，以及基于八叉树数据结构点云精简等技术对点云数据进行预处理，然后采用基于区域增长的重建算法结合Delaunay的准则实现叶片点云的快速重建，最后利用零件图纸规定高度的平面与拓扑网格相交，通过空间插值完成叶型数据的提取。本发明计算效率高，克服投影法的难以精确保留叶型特征的问题，有很好的工程应用前景。

公开(公告)号：CN111199549A

公开(公告)日：2020-05-26

申请号：CN201911304796.9

申请日：2019-12-17

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 丁建军 ,  陈鹏 ,  刘阳鹏 ,  郭静洋 ,  贺梓洲 ,  宋明明 ,  李涛 ,  蒋庄德

IPC: G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种基于叶片型面测量点云的叶型提取方法。首先，本发明研究了提高型面重建质量和速度的前处理方法，包括分割、统计学滤波、基于八叉树结构的精简若干步骤。然后，研究了网格包络的型面重建方法，对固定高度叶型进行空间插值计算出精确的叶型数据。具体的，该方法采用基于距离统计的离群点滤波方法进行数据滤波，以及基于八叉树数据结构点云精简等技术对点云数据进行预处理，然后采用基于区域增长的重建算法结合Delaunay的准则实现叶片点云的快速重建，最后利用零件图纸规定高度的平面与拓扑网格相交，通过空间插值完成叶型数据的提取。本发明计算效率高，克服投影法的难以精确保留叶型特征的问题，有很好的工程应用前景。