г. Томск, 15-17 октября 2013 г.

Шаповалов Н.Ю.  

Выделение криволинейных ребер и границ объектов, заданных облаком точек

Восстановление модели поверхности объекта из облака точек является важной задачей в исследовании и перепроектировании промышленных объектов. На данный момент большинство инженерных работ не производится без предварительных расчетов на компьютерных моделях (реставрация, машиностроение, и т.д.).
Пусть имеется некоторое облако точек, полученное с промышленного сканера, которое задаёт модель некоторой поверхности. Сама по себе, эта поверхность может являться частью (или всей) поверхности некоторого объекта [1]. Далее, для построения модели необходимо получить сведения о криволинейных ребрах и гранях объекта.
На данный момент большинство существующих алгоритмов выделения криволинейных границ основывается на сложных предварительных вычислениях, например, на оценке главных кривизн, что делает такие алгоритмы весьма неустойчивыми к шумам. Также многие алгоритмы требуют в качестве входных параметров уже построенную поверхностную сетку, что является весьма трудоёмкой операцией. Таким образом, большинство алгоритмов является либо неустойчивыми, либо требующими значительных предварительных вычислений [1].
В данной работе предлагается алгоритм, позволяющий сегментировать облако точек в кластеры, представляющие гладкие поверхности, из которых состоит искомая модель, а также, позволяющий извлекать острые ребра на границах этих поверхностей. Полученная модель затем может быть использована во множестве приложений для визуализации, компьютерного зрения, построения или улучшения качества сеток, контроля качества и перепроектировании, CAD-системах и т.д. Алгоритм не требует входной триангуляции, а также может работать на достаточно зашумленных облаках точек, при этом являясь быстродействующим и позволяющим получать хорошие результаты на реальных наборах точек из промышленных приложений.
_____________________
1. K. Demarsin, D. Vanderstraeten, T. Volodine, D. Roose, Detection of closed sharp edges in point clouds using normal estimation and graph theory, Computer-Aided Design 39 (2007), p.276-283.

Тезисы доклада:abstracts_176049_ru.pdf


К списку докладов

Комментарии

Имя:
Код подтверждения: