9篇关于点云数据的计算机毕业论文

今天分享的是关于点云数据的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到点云数据等主题,本文能够帮助到你 逆向制造中产品设计推荐软件工具设计与实现 这是一篇关于点云数据

今天分享的是关于点云数据的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到点云数据等主题,本文能够帮助到你

逆向制造中产品设计推荐软件工具设计与实现

这是一篇关于点云数据,点云处理,词袋模型,图纸检索,工程图纸的论文, 主要内容为逆向制造是基于样品批量生产产品的过程。它需要对现有样品进行扫描或者人工测量,再画图获得生产图纸,最后加工制造。人工画图工作量大,时间周期比较长。然而大多数的产品设计是对已有成果的借鉴和重用。设计者从现有图纸得到启发,或者在现有产品图纸上进行修改,可避免大量重复性设计工作。当前,大部分的工程图纸推荐都是以文本为基础的,存在文本不能完全表达工程图纸具体内容的问题。针对上述问题,本研究设计并实现产品设计推荐软件工具系统。通过三维点云扫描仪采集样品点云数据,在点云数据的基础上进行工程图纸的检索推荐。本研究可以缩短产品设计开发周期、改善产品质量并降低成本。本文的研究工作分为以下几个方面的内容:(1)设计并实现一套可视化系统。使用Qt图形框架和视觉工具函式库VTK进行软件图形界面和产品点云数据的可视化,使设计人员能清楚地观察点云数据和工程图纸数据,并且能以自由旋转的视角观察三维模型,选择投影视角。(2)研究产品点云数据处理。使用三维扫描仪扫描企业产品,采集产品点云数据。研究点云滤波,包括直通滤波、离群点滤波、体素滤波及半径滤波等点云滤波方法。研究点云曲面重建,生成产品点云数据曲面模型,得到产品点云数据的多视图。(3)提出基于产品点云数据和视觉词袋模型的工程图纸推荐方法。建立工程图纸数据集,采用SIFT算法从不同种类的工程图纸提取视觉词汇特征。使用K-Means聚类算法对提取的SIFT特征聚类。构造视觉词汇向量,建立视觉词袋词典。构建工程图纸的视觉词袋模型,实现工程图纸的推荐。使用产品点云数据的多视图,提取产品视图轮廓特征,检索相似工程图纸,推荐给设计者。本研究基于逆向制造,设计并实现产品设计推荐软件工具。系统可以代替现有点云数据处理和工程图纸推荐软件,解决从扫描的点云数据到工程图纸设计推荐的过程。

基于激光点云的阔叶树叶片重建与形变研究

这是一篇关于点云数据,边缘拟合,孔洞修补,植物叶片模型重建,植物叶片模型形变的论文, 主要内容为从三维点云数据中重建出高精度的植物叶片模型并进行叶片形变模拟一直是林学、计算机图形学、植物生理生态学、景观设计等众多学科研究的热点问题之一。植物叶片不仅是植物最重要的器官之一,同时也是植物叶片生理功能、形态特征分析、冠层光分布计算等研究的基础。但由于室外植物叶片的点云数据存在噪声、叶片边缘不光顺、叶片表面存在孔洞等问题,所以不易重建出高精度的植物叶片模型。针对存在的问题,本文首先对室外植物叶片点云数据进行去噪处理,然后根据植物叶片点云数据的边缘点云数据拟合出新的叶片边缘点云数据,其次对叶片表面进行拟合并采用Delaunay三角剖分算法生成植物叶片的网格模型,最后对存在孔洞的植物叶片网格模型进行修补。另一方面围绕植物叶片的三维形变模拟研究已经有了几十年的历史,经过几十年的研究努力,目前已经取得了显著的成果。但在这些研究中,大部分植物叶片模型都是通过虚拟现实技术生成的,植物叶片模型也就不具有真实性。且植物叶片模型形变往往只是采用简单的弹簧-质点模型实现叶片形变,方法过于简单、单调。针对以上问题,本文首先将植物叶片网格模型实体化并添加主脉,然后对叶肉部分和叶脉部分赋予不同的材料属性,最后采用目前比较流行的几种形变方法,实现植物叶片模型形变。本文主要研究内容如下:(1)点云数据去噪方法研究。提出了一种适合于室外植物叶片点云数据的去噪算法,该算法将噪声点分为三类。第一类是距离大片中心点云较远、小而密集的点云。第二类是偏离点云较远,悬浮在点云上方的离散、稀疏点。第三类是噪声点和真实点混合在一起的点,该类点云的形态呈分层状。并分别对这三类噪声点进行去噪。(2)植物叶片边缘拟合算法研究。提出了一种适合于室外植物叶片点云数据的边缘拟合算法。该算法首先提取出植物叶片的边缘点云数据,然后根据空间曲线的定义拟合出光顺的植物叶片边缘。(3)植物叶片表面拟合与重建方法研究。提出了一种适合于室外植物叶片点云数据的表面拟合与重建方法。该方法首先采用双三次Bezier曲面拟合叶面,使叶片表面更加光顺,然后通过二维Delaunay算法实现植物叶片的三维重建。(4)植物叶片网格模型表面孔洞修补方法研究。提出了一种适合于室外植物叶片点云数据的表面孔洞修补方法。该方法首先识别出植物叶片网格模型中的孔洞边缘,然后通过波前法实现孔洞的修补。(5)植物叶片形变方法研究。提出了一种适合于室外植物叶片点云数据的叶片实体化方法,并将目前流行的几种形变方法运用到植物叶片模型中,以实现室外植物叶片模型形变方法的多样性。

基于WebGL的既有桥梁BIM模型信息可视化研究及应用

这是一篇关于点云数据,桥梁BIM模型,二次开发,WebGL,可视化的论文, 主要内容为“智能化、绿色化、高效化”是目前建筑业的三大发展趋势,随着当前热门的BIM(Building Information Modeling)技术与“互联网”相结合的时代到来,基于Web端的建筑信息化技术被“十四五”规划列入为重点发展方向,要求“推进BIM与城市信息模型(CIM)平台融通联动,提高信息化监管能力”。目前,该技术仍受到传统建模可视化软件平台兼容性差、大体量模型处理能力差、应用性功能较为单一等因素的影响,限制了建筑业智能化高质量发展和构建新格局。基于Web GL技术的既有桥梁BIM模型信息可视化平台研究,既能够实现运维阶段的桥梁模型跨平台可视化展示,又能对桥梁模型相关信息直观查看,并将数据信息与后端数据库My SQL相互衔接,从而将模型数据进行统一管理,对实现桥梁模型信息化发展具有重要意义。针对以上现阶段的问题和需求分析,本文的主要研究内容如下:(1)实现基于多源点云数据的既有桥梁BIM模型建立。使用三维激光扫描和倾斜摄影测量两种优势互补的遥感技术采集目标点云数据,利用点云配准算法获得桥梁高精度点云数据和精细化实景三维模型,通过精度对比分析证明现代化测量技术对实现现存建筑物数字化建模的可行性。利用融合后的高精度点云数据、现有桥梁的正射影像图以及实景影像数据,绘制具有真实状态的桥梁CAD图纸,为运维阶段的桥梁修缮及绘制桥梁BIM模型提供建筑物三维空间数据,利用BIM核心建模软件Revit逆向构建以点云数据为基础的既有桥梁三维模型。(2)Revit桥梁三维模型数据信息提取与网页端交互。通过对原有Rvt模型数据结构分析和信息储存方式的研究,采用C#编程语言对Revit进行二次开发,实现桥梁BIM模型信息转换插件的开发,导出为Web端可直接进行数据信息传播和高效渲染的gl TF三维模型格式。最后利用Web GL技术和Three.js渲染引擎,将转换后的模型在网页端进行重构,实现基于Web GL的三维模型可视化并对模型的基本操作进行探索研究。(3)设计开发基于Web端的桥梁模型信息可视化平台搭建。在现有模型可视化基本交互的基础上,通过分析桥梁BIM模型在网页端的应用需求,设计开发基于B/S架构的桥梁BIM模型信息可视化平台搭建,并实现平台中用户管理、模型重构与交互、病害信息三维可视化、养护决策等应用性功能模块。最终利用实际工程案例对模型在网页端中的各项性能指标进行测试,验证了本系统具有良好的兼容性、轻量化等优点,满足基于网页端对桥梁BIM模型信息可视化管理需求。

基于点云的混凝土结构裂缝定位跟踪与自动化有限元建模

这是一篇关于结构智能分析与评估,混凝土结构,点云数据,裂缝定位跟踪,三维重建,点云模型-实体模型-有限元模型,Scan to FEM的论文, 主要内容为结构分析评估是土木工程结构管养中重要的组成部分,可以有效地判断结构物的健康状况,发现结构缺陷和隐患。本研究基于土木工程混凝土结构点云(Point Clouds)模型数据的三维信息优势,融合结构智能分析与评估中服役期混凝土结构的检测、分析及运维需求,引入并提出系统的点云数据处理算法和技术手段,致力于探究混凝土结构点云数据在裂缝定位跟踪与自动化有限元建模及分析等方面的研究,涵盖以下主要内容:(1)聚焦混凝土结构体量大、表面特征不明显、构件相似等特点,提出了一种面向混凝土结构的单目三维重建优化框架,实现了目标结构高质量点云模型的生成。此外,结合几何下采样算法实现了模型轻量化,在降低点云模型数据量的同时,保留了其数据形状特征。(2)提出了视点定位算法及映射配准算法,实现了直接基于点云数据的裂缝定位、量化与跟踪,建立了集成算法、点云数据的Web前端(Web Front-end)虚拟空间。以某混凝土结构为例,该方法将其点云模型作为世界参考系,通过视点定位计算出裂缝世界坐标,基于裂缝图片实现可视化索引裂缝的世界坐标。同时,面向混凝土结构点云模型映射配准裂缝点云模型,实现裂缝在扩展期间的宽度量化及长期跟踪。试验结果表明,裂缝的平均定位时间为38.09μs,宽度量化误差小于8%。(3)提出了一种基于Point Net++点云分割网络和多种点云数据特征提取算法的建模参数集提取方法,建立了针对结构内置结构的三维建模数据重构方法,实现了混凝土结构点云到三维实体模型的自动转化。以在役混凝土桥梁结构点云为例,该方法在基于Point Net++网络及DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对各构件完成解耦的基础上,提出了切片投影、有序凹包等算法,获取构件截面特征数据,引入参数化建模手段实现结构的自动化建模。试验结果表明,桥墩、盖梁、桥面板及内置结构的尺寸平均偏差分别为0.46%、0.42%、0.15%、0.50%。(4)基于点云模型生成的混凝土桥梁实体模型,进一步建立了有限元模型的自动转化与分析方法(Scan to FEM)。该方法基于本研究生成的实体模型,采用六面体网格对其进行划分,随后设置了边界条件以及多级加载的车辆荷载工况,并对该模型进行了有限元分析。最后,试验所得的荷载挠度曲线、裂缝发展情况及各状态下材料受力情况表明,基于土木工程结构点云进行结构受力状态分析具备可行性。

基于点云数据的高速公路表面质量评价技术研究

这是一篇关于高速公路,表面质量,点云数据,数值计算法,评价的论文, 主要内容为近年来,随着我国经济建设速度和科学技术水平的不断提高,公路建设行业快速发展,公路的表面质量会直接影响道路行车的舒适感,因此已经成为公路质量管理领域的焦点问题。传统的高速公路表面质量检测评价以目测、点测、尺测为主,具有以点代线,以线代面的特点,存在精度低、误差大、数据不全面、可靠性差等缺陷。因此,如何利用先进的科学技术,提出高效、经济、可靠的质量检验方法,构建科学合理的高速公路表面质量评价体系成为人们研究的热点问题之一。论文基于3D点云数据,针对高速公路直线路段,以高速公路表面质量为研究对象,首先阐述了高速公路全区域表面质量相关的理论基础与研究方法,介绍了点云数据去噪、抽稀、配准、坐标转换等预处理方法,然后分析了高速公路表面质量的影响因素,结合公路质量检验评定规范对高速公路表面平整度、坡率、高程等相关要求,构建了高速公路表面质量评价指标与方法,提出了利用体积法进行表面质量评价的精度分析方法,最后利用Vue编程实现了高速公路全区域表面质量智能评价。研究将为高速公路表面质量检验评定提供一种新的技术,有助于促进我国公路质量管理水平的提高。

基于点云数据的遮挡识别与检测算法研究

这是一篇关于点云数据,聚类算法,语义分割,遮挡检测的论文, 主要内容为点云识别和物体遮挡检测是计算机视觉领域的两个重要任务。点云识别旨在从点云数据中识别出场景中的不同物体,而物体遮挡检测则是检测出被遮挡的物体和遮挡物体的位置和形状。点云识别的关键在于特征提取和分类器的设计。常用的特征提取方法包括基于统计的方法和基于深度学习的方法。分类器的设计也是点云识别的关键,传统的分类器包括支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯分类器等,需要根据实际应用需求选择合适的分类器。物体遮挡检测的主要难点在于遮挡物体和被遮挡物体的形状复杂多变,遮挡情况也可能是部分遮挡或完全遮挡。传统的方法通常使用2D图像进行物体遮挡检测,但是这些方法难以应对物体遮挡的复杂情况。同时一些研究也使用深度学习方法来进行物体遮挡检测,如基于CNN的方法、基于GCN的方法等。基于此,本论文主要研究的是基于点云数据的遮挡识别与检测方法,提出了三个方法来实现此任务,分别是:(1)面向点云数据的快速聚类方法。在传统的聚类算法中,一般会通过密度,距离阈值等来进行数据的聚类,而这些方法往往会丢失准确性,并且在面临大规模数据时很难快速的对目标进行分割。如在道路环境下需要极高的响应速度。针对这些问题,本文提出了一种面向点云数据的快速聚类方法,即LSH-CLICK方法。该方法基于局部敏感哈希,通过将数据投入到特定的桶中,从而得到初始簇,减少时间复杂度。在通过CLICK算法进行最终聚类。进一步提高数据聚类效率。实验表明,该方法在大型数据集中能快速准确地得出聚类结果。(2)基于快速聚类的点云语义分割方法。以往的基于深度学习的点云语义分割方法往往需要通过将分类得到的全局特征融合到局部特征中,在逐点级的语义分割。而这样往往不能产生令人满意的分割结果,进而提出了一种基于点云聚类的语义分割方法,即LSH-Point Net方法。该方法对点云数据进行预处理。后将聚类方法融合到点云分类网络中,通过对点云进行特征提取,将特征向量输入到聚类模块中生成分割结果。最后将点云簇通过分类模块得到语义信息,生成最终的语义分割结果。(3)基于点云数据的遮挡检测方法。针对在2D图像和视频中很难获得目标的位置信息,进而很难判断两个目标间的遮挡关系的问题,提出了一种基于点云数据的遮挡检测方法。该方法通过点云数据生成两个热力图来判断两个目标间的遮挡关系,在聚类簇热力图中选取有潜在遮挡关系的目标,在通过距离热力图判断两个目标的遮挡关系。

逆向制造中产品设计推荐软件工具设计与实现

这是一篇关于点云数据,点云处理,词袋模型,图纸检索,工程图纸的论文, 主要内容为逆向制造是基于样品批量生产产品的过程。它需要对现有样品进行扫描或者人工测量,再画图获得生产图纸,最后加工制造。人工画图工作量大,时间周期比较长。然而大多数的产品设计是对已有成果的借鉴和重用。设计者从现有图纸得到启发,或者在现有产品图纸上进行修改,可避免大量重复性设计工作。当前,大部分的工程图纸推荐都是以文本为基础的,存在文本不能完全表达工程图纸具体内容的问题。针对上述问题,本研究设计并实现产品设计推荐软件工具系统。通过三维点云扫描仪采集样品点云数据,在点云数据的基础上进行工程图纸的检索推荐。本研究可以缩短产品设计开发周期、改善产品质量并降低成本。本文的研究工作分为以下几个方面的内容:(1)设计并实现一套可视化系统。使用Qt图形框架和视觉工具函式库VTK进行软件图形界面和产品点云数据的可视化,使设计人员能清楚地观察点云数据和工程图纸数据,并且能以自由旋转的视角观察三维模型,选择投影视角。(2)研究产品点云数据处理。使用三维扫描仪扫描企业产品,采集产品点云数据。研究点云滤波,包括直通滤波、离群点滤波、体素滤波及半径滤波等点云滤波方法。研究点云曲面重建,生成产品点云数据曲面模型,得到产品点云数据的多视图。(3)提出基于产品点云数据和视觉词袋模型的工程图纸推荐方法。建立工程图纸数据集,采用SIFT算法从不同种类的工程图纸提取视觉词汇特征。使用K-Means聚类算法对提取的SIFT特征聚类。构造视觉词汇向量,建立视觉词袋词典。构建工程图纸的视觉词袋模型,实现工程图纸的推荐。使用产品点云数据的多视图,提取产品视图轮廓特征,检索相似工程图纸,推荐给设计者。本研究基于逆向制造,设计并实现产品设计推荐软件工具。系统可以代替现有点云数据处理和工程图纸推荐软件,解决从扫描的点云数据到工程图纸设计推荐的过程。

基于WebGL的既有桥梁BIM模型信息可视化研究及应用

这是一篇关于点云数据,桥梁BIM模型,二次开发,WebGL,可视化的论文, 主要内容为“智能化、绿色化、高效化”是目前建筑业的三大发展趋势,随着当前热门的BIM(Building Information Modeling)技术与“互联网”相结合的时代到来,基于Web端的建筑信息化技术被“十四五”规划列入为重点发展方向,要求“推进BIM与城市信息模型(CIM)平台融通联动,提高信息化监管能力”。目前,该技术仍受到传统建模可视化软件平台兼容性差、大体量模型处理能力差、应用性功能较为单一等因素的影响,限制了建筑业智能化高质量发展和构建新格局。基于Web GL技术的既有桥梁BIM模型信息可视化平台研究,既能够实现运维阶段的桥梁模型跨平台可视化展示,又能对桥梁模型相关信息直观查看,并将数据信息与后端数据库My SQL相互衔接,从而将模型数据进行统一管理,对实现桥梁模型信息化发展具有重要意义。针对以上现阶段的问题和需求分析,本文的主要研究内容如下:(1)实现基于多源点云数据的既有桥梁BIM模型建立。使用三维激光扫描和倾斜摄影测量两种优势互补的遥感技术采集目标点云数据,利用点云配准算法获得桥梁高精度点云数据和精细化实景三维模型,通过精度对比分析证明现代化测量技术对实现现存建筑物数字化建模的可行性。利用融合后的高精度点云数据、现有桥梁的正射影像图以及实景影像数据,绘制具有真实状态的桥梁CAD图纸,为运维阶段的桥梁修缮及绘制桥梁BIM模型提供建筑物三维空间数据,利用BIM核心建模软件Revit逆向构建以点云数据为基础的既有桥梁三维模型。(2)Revit桥梁三维模型数据信息提取与网页端交互。通过对原有Rvt模型数据结构分析和信息储存方式的研究,采用C#编程语言对Revit进行二次开发,实现桥梁BIM模型信息转换插件的开发,导出为Web端可直接进行数据信息传播和高效渲染的gl TF三维模型格式。最后利用Web GL技术和Three.js渲染引擎,将转换后的模型在网页端进行重构,实现基于Web GL的三维模型可视化并对模型的基本操作进行探索研究。(3)设计开发基于Web端的桥梁模型信息可视化平台搭建。在现有模型可视化基本交互的基础上,通过分析桥梁BIM模型在网页端的应用需求,设计开发基于B/S架构的桥梁BIM模型信息可视化平台搭建,并实现平台中用户管理、模型重构与交互、病害信息三维可视化、养护决策等应用性功能模块。最终利用实际工程案例对模型在网页端中的各项性能指标进行测试,验证了本系统具有良好的兼容性、轻量化等优点,满足基于网页端对桥梁BIM模型信息可视化管理需求。

基于无人机倾斜摄影测量的露天矿三维建模及应用

这是一篇关于露天矿,无人机,点云数据,台阶线,采剥量,点云处理系统的论文, 主要内容为露天矿开采具有开采效率高、生产规模大和开采成本低等优点,在矿产资源的开发中占有重要的地位。在露天矿山开采的整个生命周期中,露天矿的采矿设计、计划编制、区块设计、爆破设计、矿块划分等业务均以台阶线和采剥量为主要的数据支持。随着智慧矿山建设的不断发展,我国露天矿山在智慧开采方面已经取得了重要进展,但在地理信息的采集与处理方面还存在采集数据量少、效率低、自动化程度低等问题。因此,研究露天矿三维点云模型的构建以及台阶线、采剥量的自动获取对智慧矿山建设具有重要意义。本文的主要研究内容如下:(1)基于无人机倾斜摄影测量的露天矿三维点云构建。首先采用无人机倾斜摄影测量技术以仿地飞行方式采集露天矿影像数据,构建露天矿稠密的三维点云模型。在此基础上,通过实验对比目前主流的点云简化和去噪算法对露天矿点云的处理效果,最终选取基于体素的均匀网格法和统计滤波对点云进行简化和去噪等预处理,构建无噪声的露天矿三维点云,为台阶线的提取与采剥量计算奠定数据基础。(2)顾及点云邻域几何特性的露天矿台阶线提取。首先对露天矿点云进行规则重采样,依据露天矿台阶平盘、坡面的点云法向量与竖直平面夹角具有明显差异这一几何特性提取坡面的特征点云;在此基础上,采用区域生长算法分割坡面点云,通过凹包算法提取出分割后的坡面点云轮廓边界获得台阶线特征点;最后利用三阶贝塞尔曲线拟合特征点以生成露天矿台阶线。该方法解决了露天矿台阶线提取存在局部特征丢失、台阶线不连续等问题。以陕西与内蒙两处地质条件、矿山几何形态不同的露天矿进行方法验证,结果表明,本文所提方法能够准确地提取露天矿台阶线。(3)利用欧式聚类改进点云切片法的露天矿采剥量计算。首先将露天矿点云按特定方向顺序进行等间距的切片处理;然后对存在多轮廓边界的切片点云采用欧式聚类方法以分割多环,再使用凹包算法准确提取切片点云外轮廓多边形;最后计算出多边形面积,并根据切片面积与切片间距求解点云切片体积,通过对每个切片体积的求和计算出每类点云的体积,将每类点云体积累加得到采剥工程量。该方法解决了传统点云切片法在露天矿采剥量计算时存在无法区分多轮廓边界、边界多边形提取等异常问题。以内蒙某露天矿的两期三维点云模型进行实验验证,结果表明:本文方法点云体积计算平均相对误差为1.17%,优于传统点云切片法,从而证明本文方法适用于露天矿采剥工程量计算。(4)露天矿山点云处理系统的设计与实现。首先结合内蒙古某露天矿的实际情况,对露天矿山点云处理系统进行需求分析与系统设计;然后采用C++编程工具Qt和开源的点云处理库PCL进行系统开发,研发了露天矿点云处理系统。该系统实现了点云模型的基本处理与展示、露天矿台阶线自动提取和采剥量计算等功能。并经过实际的应用,得到了用户的认可。

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