及数据簇的自适应精简。
[0013] 图2是不同型面特征处样点法向夹角示意图，对型面特征较为平坦处的采样点 (绿色点)，样点与其近邻点的法向夹角，对处于曲率变化较大处的样点(橙色点)，样点与其 近邻点的法向夹角，型面特征复杂的，曲率变化大的区域的样点（黑色点)，样点与其近邻点 的法向夹角。。因此可根据样点与其近邻点的法向夹角的均值对实物表面采样数据进行分 簇，对每簇样点设定相应的精简阈值进行自适应精简，从而实现点云数据的保形精简。
[0014] 图3是不同型面特征处样点精简效果示意图，实物表面采样数据的保形精简原则 上较多的保留型面特征复杂区域的样点，而较少的保留平坦区域的采样点。因此根据样点 所处的不同型面特征对采样数据进行分簇，并对每簇样点集合设定相应的精简阈值进行自 适应精简，从而实现点云数据的保形精简。
[0015] 图4是实物表面采样数据自然分簇数目估计算法流程图，将样点与其近邻点集的 法向夹角均值集合作为分簇对象，通过均匀采样的方式在分布范围内获取/?且参考数据， 通过k_均值算法对原始数据与参考数据进行自适应分簇，并分别计算原始数据与参考数 据的聚类总体相似度、，
，其中为簇内数据均值，计算间隙统计量， 贝的最小对I即为原始数据的自然分簇数目，即实物表面采 样数据的自然分簇数目。
[0016] 图5是实物表面采样数据簇内样点自适应精简流程图，具体精简方法为：①对 样点簇中的目标样点:纖的法向与其近邻点集:?.，计算的最小空心球半径1?计算目标样 点義的法向与其近邻点集％中样点法向的夹角平均值
；计算点集的法向夹 角标准差：
；设定簇内法向夹角标准差阈值；若，则，否则，跳转步 骤；在点集_._%.中去除所有与点只距离小于崩点；在点云中删除点集;对所有样点簇 执行以上步骤，完成整体点云数据的自适应保形精简。
[0017] 实施例一：对图6所示的法兰盘模型实物表面采样数据进行保形精简，样点数量 为8427,样点法向计算时间为2. 0125s，样点聚类分簇时间为4. 0125s，实物表面采样数据 保形精简时间为6. 3246s，精简结果如图7所示。
[0018] 实施例二：对图8所示的刀具模型实物表面采样数据进行保形精简估计，样点数 量为20055,样点法向计算时间为4. 0125s，样点聚类分簇时间为8. 0125s，实物表面采样数 据保形精简时间为11. 3246s，精简结果如图9所示。
[0019] 通过实施例可以得出，本发明适用于实物表面采样数据的保形精简，能够根据样 点局部型面特征进行准确的自适应分簇，并对每簇点云进行自适应精简，从而达到整体点 云数据的保形精简。
[0020] 以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任 何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等 效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所 作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
【主权项】
1. 一种实物表面采样数据保形精简方法，其特征在于步骤依次为：（1)查询样点近邻 点集，将目标样点及其近邻点集作为曲面局部样本，基于主元分析方法获取实物表面采样 数据的法向信息；（2)计算目标样点P与其拓扑近邻点集的法向夹角均值，得到实物表面 采样数据对应的法向夹角均值集合，通过聚类分析算法对进行分簇，从而得到不同型面特 征处的采样数据簇；（3)设实物表面采样数据的自然分簇结果为对每簇 样点根据其所处局部型面特征设定相应的法向夹角标准差阈值，对每簇样点进行自适应精 简，进而实现整体点云数据的自适应保形精简。2. 根据权利要求1所述的实物表面采样数据保形精简方法，其特征在于：在步骤（2) 中根据法向夹角均值对实物表面采样数据进行聚类分簇，具体为：在实物表面采样数据法 向夹角均值集合范围内通过均匀分布的方式产生/?且参考数据集，初始聚类簇数；利用 均值算法分别将原始数据与/?且参考数据分为I，分别计算原始数据与参考数据聚 类总体相似度、_中为簇内数据均值；计算间隙量；计算各组参 考数据集产生的辑的标准差_和期望值的模拟误差；;若所得结果满足式：，则原始数据自然簇数为々，否则令，返回步 骤；在满足上述判定式A下的聚类结果即是对的自然分类，同样对应的是对实物表面采样 数据的自然分类。3. 根据权利要求1所述的实物表面采样数据保形精简方法，其特征在于：在步骤（3) 中对每簇样点设定相应的法向夹角标准差阈值进行自适应精简，具体为：①对样点簇中 目标样点M询拓扑近邻点集％，计算的最小空心球半径计算目标样点p的法向与 其近邻点集％中样点法向的夹角平均值；计算点集的法向夹角标准差：;设定簇内法向夹角标准差阈值；若，则，否则，跳转步骤；在点集1?中 去除所有与点离小于点；在点云中删除点集％ ;对所有样点簇执 行以上步骤，完成整体点云数据的自适应保形精简。
【专利摘要】本发明提供一种实物表面采样数据保形精简方法，属于产品逆向工程技术领域，其特征在于：将样点与其近邻点集作为曲面局部样本，基于主元分析方法获取实物表面采样数据法向信息，计算样点与其拓扑近邻点集的法向夹角均值集合？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？，将其作为分簇对象，基于间隙统计算法估计自然分簇数目，通过k-均值自适应分簇算法对进行聚类分簇，得到实物表面采样数据的自然分簇结果，对每簇数据样点根据样点所处不同型面特征设定精简阈值，完成样点的自适应精简。采用本方法能够快速完成实物表面采样数据的自适应分簇以簇内精简，从而实现整体点云数据的保形精简。
【IPC分类】G06T17/30
【公开号】CN105160709
【申请号】CN201510363364
【发明人】孙殿柱, 南艳艳, 李延瑞, 郭洪帅
【申请人】山东理工大学
【公开日】2015年12月16日
【申请日】2015年6月29日