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基于散乱点云模型的自适应分层方法研究

作者：王春香,王岩辉,张文敬日期：2020-03-31/span> 浏览：2331 查看PDF文档

基于散乱点云模型的自适应分层方法研究*
王春香,王岩辉,张文敬
（内蒙古科技大学机械工程学院，内蒙古包头 014010）

摘要：针对在分层过程中，如何调节分层效率与成型精度之间矛盾的问题，通过对现有分层算法，分层过程中初始分层厚度确定、数据精简及轮廓线拟合等方法的研究，提出了一种基于点云距离变化的自适应分层算法。基于散乱点云模型，通过计算每层切片中各线段与最近点的距离，筛选出了距离的最大值；计算了相邻两层之间最大距离的变化率，然后与设定的阈值进行了比较，自动地调整了分层厚度；经过对斗齿点云模型的分层实验，验证了算法的有效性。实验结果表明：该算法能够在一定程度上平衡分层效率和成型精度之间的关系，并且适应于高精度、型面较复杂模型的分层。
关键词：分层效率；成型精度；点云模型；最大距离；自适应分层

中图分类号：TH166；TP16 文献标识码：A 文章编号：1001-4551(2020)02-0159-05

本文引用格式：
王春香,王岩辉,张文静.基于散乱点云模型的自适应分层方法研究［J］.机电工程，2020，37(2)：159-163.
WANG Chun-xiang, WANG Yan-hui, ZHANG Wen-jing. Adaptive layering method based on the scattered point cloud model［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2020,37(2):159-163.
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