一、改进一种切平面定义的一点意见（论文文献综述）
邱磊[1]（2021）在《铝合金的机器人气囊柔性抛光关键技术研究》文中进行了进一步梳理铝合金材料具有反射率高、制作周期短、可轻量化设计的优点,因此近年来在太空反射镜、导弹靶场、激光雷达系统等航空航天、军工国防领域得到了越来越广泛的应用。由于铝的材质较软、硬度低,因此铝合金材料的直接超精密抛光一直是一个研究热点。气囊柔性抛光是一种极具发展潜力的新兴抛光技术,其利用柔性气囊作为抛光工具按照一定的进动方式实现工件的高效精密加工。本文结合六轴工业机器人柔性加工的特点,将其与气囊柔性抛光结合在一起,开展对铝合金的机器人气囊柔性抛光关键技术的研究。论文首先利用STL模型的数据特点,提出一种机器人气囊抛光的路径自动规划算法;结合不同抛光工艺下的不同路径控制参数,获取相应的抛光路径,以适应不同的加工面形,具有很高的通用性与适应性。另外,本文对算法中所使用到的顶点法矢计算公式进行了深入探讨,最终归纳总结出一种精度较好的加权公式。其次,在实验室已有的机器人气囊柔性抛光实验平台上,设计开发气囊工具修整平台设备,以实现对气囊抛光头在位修整和工件回转加工。在位式气囊修整功能可以直接对气囊的聚氨酯抛光垫进行修整,减少了气囊工具头重复拆装而造成的误差;平台回转功能可以减小回转类工件的路径规划难度,对于复杂的工件可进行分区域抛光,以减少机器人奇异点的产生。然后,针对气囊工具的结构特点,利用四点法完成气囊球面上相对法兰坐标系的位置标定,完成了最小二乘法球心坐标拟合和气囊TCP求解。在分析误差来源后,提出一种TCP误差补偿算法,来弥补四点法在精度上的不足,并通过实验验证了该算法的可行性。最后,基于现有的机器人气囊柔性抛光系统,进行了一系列的铝合金抛光实验。基于Taguchi正交试验法,分析了进动角、下压量、主轴转速和驻留时间等加工参数对铝合金材料去除率的影响程度,并获取最佳加工参数。通过相应的铝合金抛光实验,验证了铝合金的气囊柔性抛光技术的可靠性和稳定性。
黄琪东[2]（2021）在《基于全景视频内容的空间音频生成算法研究与实现》文中指出随着虚拟现实技术的发展,360度全景视频作为一种新的视频形式,其可全角度环绕式观赏的特点为用户带来了沉浸式的体验。为了在全景视频基础上获得更强的沉浸感,业界一般会为视频添加与之匹配的空间音频。然而,如何生成逼真的空间音频融入视频的场景仍然是一个难点。一方面,民用的全景视频拍摄自带的录音设备无法达到令人满意的效果,而人工为全景视频配音或购买的专业空间音频录制设备会花费大量的人力或财力。因此,本课题设计并实现了一套基于全景视频内容来生成空间音频的系统,用户可以借助此方法高效快速地为全景视频生成与之匹配的空间音频。本文首先将生成空间音频所需要素分解成声音对象、房间混响、环境音效三部分。基于视频内容,分别通过多目标检测与跟踪、房间参数回归、场景分类模块实现这些要素的产出,并建立环境音效数据库来辅助这一过程。利用本文提出的算法实现了空间音频生成的软件系统,在此基础上对算法设计并进行了用户研究。通过分析统计数据了解了本算法具有的优势和算法中各组件的相对重要性。在空间音频生成算法使用基于DeepSORT的多目标检测与跟踪模块时,为了解决DeepSORT在全景视频上的不适用性,本文提出了 S-DeepSORT算法。S-DeepSORT在原DeepSORT基础上,引入了基于SphereNet的Sphere-SSD作为目标检测器,并通过坐标转换、数据增强的手段,使算法可以更好的在全景视频环境下使用。通过与现有算法数据指标的对比实验,表明S-DeepSORT能够对全景视频下的多目标检测与追踪取得较好的效果。最后,本文基于Unity引擎设计并实现了一个对全景视频的空间音频进行视听与编辑的系统平台。
兰旭东[3]（2021）在《复杂曲面测量数据点云处理与重建技术研究》文中研究指明随着现代设计和空气动力学的深入发展,加工零件的几何构造变得个性化、复杂化。由于光学测量的不断发展,激光三维扫描技术在精度和效率上均有很大提高。本文以典型的汽轮机叶片为对象,通过对自行搭建三维激光扫描系统所采集点云的处理实验分析,得出各种去噪算法的原理及效果,提出针对散乱点云的排序算法和多幅点云快速拼接合并算法,研究散乱点云的曲面重建算法和孔洞修复,同时编写软件实例化验证分析。具体研究内容和主要研究结论如下。深入探究叶片测量数据的各种噪点去除算法,采用组合去噪算法,去除原始点云中各种杂余点。针对散乱点云中数据点杂乱无序的特点,研究网格和线性两种类型点云分布特征,提出层间排序和珠链排序算法,为后续点云快速检索和边界点处理提供数据基础。噪点去除完成后的单次采集点云只能呈现被测物体局部,为了得到完整的点云数据,探究基于ICP的点云拼接算法,分别讨论了粗加精配准的全局ICP拼接和局部参与计算输出拼接矩阵的两种拼接算法。通过计算被测物体小角度改变所得到的两幅相似点云,得出本次测量数据的旋转平移矩阵并保存,后以此角度为基准,倍率旋转采集,实现多角度拼接算法。提出基于近邻搜索的冗余点去除算法,去除重叠区域中大量冗余和重叠点。应用基于平面投影法和隐式函数法对散乱点云进行曲面网格重建,得出平滑完整的叶型三维模型,分析并得出两种方法在何种数据点云中重建效果更佳。分析基于径向基函数的孔洞修复算法,完成封闭性孔洞检测和边界线划分,并对平滑曲面中孔洞边界检测和修复进行实验验证。最后,本文利用VS2013与QT5.11.2搭建开发环境,使用C++语言设计开发点云处理与曲面重建系统软件,利用QT搭建出系统UI,以汽轮机叶片点云为实例,可视化显示并验证提出的各种算法的可行性和实用性。
于兴泉[4]（2021）在《鼻部整形假体个性化设计研究》文中研究表明随着科学技术的进步,利用逆向工程技术来解决医学问题越来越普遍。在面部美学中,鼻子的形状有着尤其重要的意义,人们可以通过假体填充来实现鼻部整形。目前,鼻部假体模型都是大批量生产的,需要医生凭借经验人工进行修剪。应用逆向工程技术,实现人体个性化鼻部假体模型设计,通过研究面部点云数据的采集及预处理,基于拉普拉斯网格变形的鼻部整形区域重构,基于STL等厚分层切片交点数据的优化及搭建鼻部整形设计仿真系统来解决上述问题,主要研究内容如下:首先,面部点云数据的采集及预处理。根据面部软组织的属性及结构的特点,本文选用非接触测量方法中的手持激光扫描仪采集面部点云数据,针对采集到的面部点云数据存在量大及散乱的特点,应用点云数据预处理技术对面部点云数据进行了点云异常点处理、点云降噪及点云精简,得到了精确的点云数据。其次,基于拉普拉斯网格变形的鼻部整形区域重构。在进行预处理后的点云模型的基础上,通过区域增长法实现曲面重建,对重建的网格通过Bezier曲线来自由选取变形区域,对鼻根点到鼻下点之间的测地线进行网格细分,保证测地线上的点可以进行拉普拉斯网格变形,对变形区域进行多面体细分以提高网格质量,最后建立变形约束条件,通过拉普拉斯网格变形得到模拟鼻部整形之后的模型,即实现鼻部整形区域重构。再次,基于STL的等厚分层切片交点数据的优化。对网格模型相交性测试之后,通过布尔求差求得填充假体模型,针对STL网格模型切片中存在的冗余和错误数据,采用等厚分层切片对假体模型进行切片,然后利用小波变换对相交数据进行优化,从而提高切片数据的精度,更准确地描述了原始模型的截面轮廓,然后在3D打印机打印出假体模型,验证该方案的可行性。最后,搭建鼻部整形设计仿真系统。设计视图转变模块、数据预处理模块、曲面重建模块、模型管理模块、智能整形模块及假体定制模块,实现了鼻部整形设计仿真系统的搭建。
郭星辰[5]（2020）在《基于多分辨率网格分割的细分曲面增减材复合加工技术研究》文中研究说明增减材复合加工技术,利用减材加工具有加工精度高、表面质量好等特点,弥补了增材制造逐层堆积材料产生阶梯效应的缺陷,不仅能够提高生产效率和材料利用率,还能减少加工中切削液的使用,具有广阔的应用前景。加工模型的几何表示是增减材复合加工的基础。细分曲面是由初始网格不断细分得到的网格曲面。相比于传统的NURBS造型方法,细分曲面更适合于复杂模型的设计和制造。细分曲面已经成为CG/CAD/CAM领域的研究热点,也是未来CAD/CAM/CAE一体化系统发展的重要方向。但是现阶段关于细分曲面增减材复合加工技术的研究还未见文献报道。为此,本文以细分曲面增减材复合加工技术为研究对象,利用细分曲面的拓扑结构特性,结合多分辨率网格分割技术,对细分曲面增减材复合加工技术中所涉及的加工模型构建、切片算法和刀具轨迹规划等关键问题进行研究。主要研究内容如下:（1）增材制造加工模型构建方法。分析了增材制造和减材制造对工件加工效率和加工质量的影响;利用加工模型极限网格的多分辨率特性,研究了增材制造加工模型基础数据的多分辨率采样方法;考虑了减材制造加工余量的影响,为了确保复合加工工件的加工质量,研究了基于曲面偏置的增材制造加工模型构建方法。（2）增材制造加工轨迹计算。分析了切平面和细分曲曲面面片求交中初始交点搜索方法,针对增材制造切平面的特点,结合细分曲面面片边界网格集的拓扑结构特性,创建网格集多级分割方法,在此基础上提出了基于高效搜索初始交点的优化切片算法,此外还研究了轮廓线交线段组环、轨迹干涉处理和轮廓路径填充的方法。（3）减材制造刀具轨迹规划与计算。基于截平面法,提出了一种以最大残留高度为约束,自适应计算截平面间距的刀具轨迹计算方法;根据加工模型面片的拓扑结构特性和几何连续性,分析了细分曲面面片离散参数化表示方法,研究加工模型特征曲线“网格”模型的构建方法。在此基础上,提出了以特征曲线“网格”模型代替加工模型计算刀具轨迹的方法。本文所构建的细分曲面增减材复合加工关键方法均通过算法实例和加工实验进行了验证。结果表明:基于多分辨率采样方法构建增材制造加工模型的方法显着提高了计算性能;优化切片算法计算性能有所提高;针对复杂加工模型局部区域特点,所构建的减材制造刀具轨迹规划方法有效的克服了现有方法的不足,计算所得刀具轨迹可用于实际加工。
陈斌[6]（2020）在《空间非合作目标点云特征识别与位姿测量研究》文中指出随着人类空间探索活动的日益增长,空间在轨服役/已故障失效的航天器总量不断增多。为满足未来空间探索的需要,亟需开展长期服役航天器燃料加注、故障航天器维修以及失效航天器清理等在轨服务任务。服务航天器在执行前述在轨服务任务时需获取目标航天器相对于自身的准确位姿信息,而多数目标航天器属于无法主动提供位姿信息的空间非合作目标。因此,利用测量敏感器的观测信息识别空间非合作目标并测量其相对位姿信息,成为服务航天器执行在轨服务任务的关键前提。观测信息按照表达维度可分为二维图像与三维点云,三维点云与前者相比能够表达深度信息,提供更直接、更立体的目标信息,且低噪声、高分辨率及高帧率三维点云的获取随着立体感知技术的发展愈发便利。由于空间场景下的原始三维点云中含有目标无关点及设备噪声点等干扰数据,因此需要依据空间非合作目标点云特征识别并提取场景中的目标点云数据。在目标航天器点云基础上测量其相对于服务航天器的位姿信息,为在轨服务任务顺利执行提供关键支撑。因此,本论文以空间非合作目标航天器为研究对象,瞄准在轨服务任务中的位姿测量问题,针对三维点云构建、点云特征识别以及位姿测量方法开展研究。具体研究内容如下:首先,基于深度相机开展空间非合作目标三维点云构建研究。建立基于双目视觉、结构光和飞行时间原理的深度相机测量模型;分析对比三种测量模型的测量范围、精度等特点,结合在轨服务任务场景选取合适的深度相机测量模型,采集并构建场景点云;基于KD树构建点云的空间索引结构,提高点云离散数据点邻近搜索效率;针对原始场景点云数据进行点云滤波、降采样及聚类分割等预处理,减小点云数据规模并为后续研究提供基础。其次,基于特征匹配方法开展空间非合作目标点云特征识别研究。为获得空间非合作目标的准确识别结果,基于点云特征匹配方法构建空间非合作目标识别框架;分析并构建点云VFH特征描述符,基于空间非合作目标CAD模型构建点云VFH特征集合,为特征匹配提供数据基础;针对大规模特征集合导致的识别速度慢的问题,在空间非合作目标识别框架中引入旋转对称特征检测方法,分析目标的旋转对称特征并据此剔除构建VFH特征集合过程中的冗余视点,以减小特征集合规模;改进后的非合作目标识别方法能够实现非合作目标的准确识别,识别速度提升63.63%,大大提升目标识别效率。然后,基于点云配准方法开展空间非合作目标位姿测量研究。构建非合作目标位姿测量模型,描述空间映射变换关系;针对非合作目标的场景点云与参考点云采用SAC方法进行初始配准以减小初始位姿误差,瞄准初始配准时间长的问题通过边缘采样点选取策略改进SAC方法,提高配准效率可达87.18%;通过采用ICP方法进行精确配准,并针对陷入配准结果易局部最优问题构建点云配准重叠率误差评价指标,从多角度评价配准效果以提高非合作目标位姿信息可靠性。最后,针对本文所提出的空间非合作目标点云特征识别方法与位姿测量方法开展实验验证研究。基于目标航天器缩比模型和Kinect v2深度相机搭建实验平台,分别开展空间非合作目标点云特征识别与位姿测量实验;对比分析实验数据,验证所提空间非合作目标点云特征识别方法与位姿测量方法的可行性与有效性。
方鄂[7]（2020）在《基于SLM技术的3D打印机的控制软件的开发》文中进行了进一步梳理金属材料由于具有高硬度和耐高温的特点,导致在各种3D打印技术中,金属零件的激光3D打印是最困难的,其中基于自动粉末化的选择性激光熔化（Selective Laser Melting,SLM）具有加工精度高以及几乎不需要后续机械加工的特点。它能生产各种形状复杂以及精度要求很高的金属零件,在航空航天领域有着广泛的应用。本文设计了基于SLM的3D打印机控制软件,该软件在原软件的基础上提高了成型零件的打印精度,降低了零件的表面粗糙度。本文的主要研究工作如下:（1）在本次设计过程中,用Visual C++6.0作为软件设计环境,应用了MFC应用程序框架,采用Open GL来实现三维模型在屏幕上的显示和模拟仿真,采用Open CASCADE技术对三维模型进行数据处理。（2）通过对每个模块的功能以及之间的相互联系分析设计了控制软件系统的总体结构。在模型导入模块中,采用主流STL格式文件作为导入模型,通过点、边、面的数据结构建立了STL模型的拓扑关系,设计了导入STL模型的算法流程图。在分层切片模块中,通过采用等厚分层的切片方法,利用了Open CASCADE技术中的布尔运算,设计STL文件数据模型的切片算法,在程序设计方面,通过BRep Algo API＿Common（A,B）方法将切片平面与模型相交来得到轮廓数据,减少激光扫描时零件表面判断的算法设计,提高了软件切片的速度。在激光路径扫描模块中,对激光扫描系统中的扫描振镜的偏转误差进行了分析,通过振镜扫描原理图计算出了x、y轴电机的偏转角与工作面的任意扫描点p（x,y）之间的关系,由于加工零件的对称和中间空心,采用直线扫描和分区扫描进行路径规划,并设计了相应的程序。在仿真模块中,设计动态仿真加工流程图和后置处理流程图,实现了从STL文件格式到G代码格式的转换。（3）程序设计的实现。采用C＿Triangle定义的m＿Triangle数组的方法实现STL文件的导入以及STL文件数据的存储;采用C＿Dimetal Doc类中的CF（）方法实现分层切片模块;采用C＿Dimetal Doc类中的Fill（）方法,实现路径规划模块。（4）设计了加工运行的界面以及参数设置的界面,对两套不同的软件加工出来的零件进行表面粗糙度的测量,分析比较数据得出本次设计的软件在原有的基础上,精度提高了14%。
孙芸[8]（2020）在《基于Web的多孔结构3D打印路径规划》文中指出随着大数据时代的到来,越来越多的应用都朝着数据化的方向发展,用户对不同应用的使用需求正发生变化,逐渐从操作复杂的后端环境转移到简便的Web前端浏览器中。与此同时,3D打印技术作为当今的研究热点之一,其在Web端的应用也成为了众多学者的重要议题。随着3D打印技术的不断发展,人们对相应产品的制造方式以及制造需求发生变化,而轻量化的多孔结构模型因具有优良的物理特性能满足用户日益变化的产品需求。为了实现3D打印应用的简化,同时满足产品高效高质量的打印,本文对Web端的3D打印技术中多孔结构模型的分层和填充处理过程展开了深入研究。主要研究内容及相关成果如下:（1）以谷歌浏览器为实验平台,利用WebGL实现了多孔结构模型的在线可视化绘制及显示。（2）采用一种基于Web环境的直接切片算法。该方法首先建立由Web浏览器导入的模型的几何拓扑关系,经过分层切片确定每一切片层的截面轮廓。该方法不仅能快速处理Web端数据量大的几何模型,还能避免构成错误的截面轮廓关系。（3）基于Web环境进行截面轮廓填充处理时,提出一种判断扫描轨迹环偏置极限的质心分割法。该方法将轨迹环质心作为分割基点,拆分轨迹环并单独进行偏置极限判断。该方法能够准确地判断不同类型轨迹环的偏置极限。（4）提出偏置线与费马螺旋线混合填充的方法。该方法将可螺旋的偏置线归类为轨迹簇,通过费马螺旋连接形成费马螺旋线,由此实现偏置线与费马螺旋线的混合填充。该方法充分利用了偏置线与费马螺旋线的优点,实现多孔结构模型的在线填充处理操作。（5）为实现填充路径的整体连续性,构建费马螺旋轨迹环树,并连接各树节点对应轨迹线,同时,提出逐点偏移法处理连接过程中的非传统自相交。该方法通过微调起止点进行再连接,方法具有较高的算法稳定性。（6）结合本文方法,设计搭建了一个基于Web浏览器页面的3D打印路径规划应用平台。该平台不仅能在浏览器中实时显示3D模型,还允许用户按照自身需求选择不同的扫描线用于该模型的3D打印填充,此外,该平台还集成了一些常用的模型变换功能以及人机交互功能,主要包括:贴图、材质替换、旋转、缩放、菜单栏交互。
冯冰[9]（2020）在《飞机货舱行李垛型检测方法研究》文中指出目前,航空货物运输的装卸环节多采用人工操作,易导致人体损伤,工作效率低下等问题。为了提高货物装卸环节的自动化水平,本论文对自动码垛系统中的垛型检测方法展开研究,旨在减少码垛过程中货物滑落、货物形变等问题对码垛规划过程的影响。在基于对点云拓扑关系的构建、垛型点云边界特征点的提取、垛型点云角点检测等关键技术研究的基础上,设计并实现了一种垛型点云角点检测方法。首先,为了解决大数据量下散乱点云近邻点的快速查找问题,对空间单元格、八叉树以及KD树建立散乱点云空间拓扑关系的过程进行分析。采用三维KD树建立散乱点云的空间拓扑结构,并通过近邻点查找算法实现近邻点的快速查找。其次,设计一种适用于垛型点云边界点的提取方法。将密度估计与场力法相结合,提取垛型点云的边界点。首先,通过KD树查找采样点的近邻点;接着,计算采样点到重心点的距离以及点与近邻点的合力值;然后,利用边界点判定准则,将大于阈值的点判定为边界点;最后,采用垛型的点云数据进行边界点识别实验。结果表明,该方法减少了垛型点云边界点的缺失,提高了边界点提取的完整度。然后,研究适用于多层次垛型点云的角点检测方法。针对垛型点云的角点检测问题,在已获取垛型边界点的前提下,分析了角点在平面点云中呈现的角度特性,设计了一种基于点云聚类的垛型角点检测方法。首先,采用改进的尖锐度角点检测算法获取候选角点;然后,运用改进的快速密度峰值搜索算法结合K-means算法完成候选角点的聚类;最后,进行角点合并计算,得到垛型的角点坐标,角点坐标误差在8mm以内。最后,基于以上研究,搭建复杂纸箱垛型,采用Kinect采集垛型的三维点云数据,进行垛型检测实验。实验结果表明,针对多层次、非封闭的平面垛型点云,在获取垛型点云边界点的前提条件下,以局部区域的角度特征以及点云聚类为核心,可以完成复杂垛型点云不同深度角点坐标的计算,角点坐标的平均误差为5.3mm,最大误差为8.0mm。
阳芹[10]（2020）在《基于时间相干性的跨平台的场景渲染后处理管线的研究与实现》文中指出在3D游戏场景渲染中,为了得到更多的场景特效,改善画面的最终效果,在场景渲染完以后会添加重要的一环——后处理,对渲染后的图像做处理,实现屏幕特效。游戏场景中一般需要多个效果共同作用,以此获得更好的画面效果,但这将带来了巨大的计算开销,很大程度上影响了实时渲染的性能,从而影响了用户的游戏体验。同时各种游戏引擎遍地开花,在其中一款引擎上实现的后处理效果很难较快地移植到另一个平台。本文提出了基于时间相干性原理的跨平台后处理管线解决以上问题。首先本文分析了三种基于时间相干性原理的屏幕空间后处理算法,分别是屏幕空间环境遮挡算法、屏幕空间反射算法和时间抗锯齿算法,接着对屏幕空间环境遮挡算法和时间抗锯齿算法提出优化和改进,对屏幕空间反射算法给出了具体的参数设置和实现方案。然后本文针对以上三种算法提出一个基于时间相干性的后处理管线。该管线根据每个效果的计算过程,对各个效果实现细粒度上的切分,并提取和合并共有的渲染过程,减少冗余计算。本文提出的后处理管线可以让每种效果既能独立地作用于场景,又能在场景中灵活地自由组合。最后本文设计了一个独立于游戏引擎平台和图形API的跨平台中间层,并在中间层实现后处理管线,解决了平台差异性问题。本文通过分析后处理管线的实现效果,验证了后处理管线的有效性,以及后处理管线中间层的可移植性。
二、改进一种切平面定义的一点意见（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、改进一种切平面定义的一点意见（论文提纲范文）
（1）铝合金的机器人气囊柔性抛光关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源与研究背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 铝合金抛光的应用背景 |
| 1.2 国内外机器人气囊抛光研究现状 |
| 1.2.1 气囊抛光技术的国内外研究现状 |
| 1.2.2 机器人抛光技术的国内外研究现状 |
| 1.2.3 机器人路径规划的国内外研究现状 |
| 1.3 本课题主要研究内容 |
| 第二章 基于STL模型的机器人气囊抛光路径规划算法 |
| 2.1 路径规划算法概述 |
| 2.2 基于STL格式的工件模型 |
| 2.2.1 STL文件数据特点分析 |
| 2.2.2 STL文件的读取 |
| 2.3 STL模型的切片算法 |
| 2.3.1 切层方向与间距 |
| 2.3.2 交点坐标的计算 |
| 2.3.3 顶点法向量的估算 |
| 2.3.4 交点法矢的计算 |
| 2.3.5 切片轮廓线的生成 |
| 2.3.6 抛光路径线的生成 |
| 2.4 抛光位姿的计算求解 |
| 2.4.1 空间位姿描述 |
| 2.4.2 空间位姿转化 |
| 2.4.3 路径规划实例仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 气囊工具修整平台开发与修整工艺 |
| 3.1 修整平台功能需求分析 |
| 3.2 气囊工具修整平台方案设计 |
| 3.2.1 气囊工具修整原理 |
| 3.2.2 气囊工具修整运动模型 |
| 3.2.3 平台结构设计 |
| 3.2.4 气囊工具修整工艺 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 气囊工具参数标定方法的研究 |
| 4.1 机器人的工具参数 |
| 4.2 气囊TCP偏心计算 |
| 4.3 工具参数标定实验 |
| 4.3.1 四点法标定气囊TCP |
| 4.3.2 气囊TCP误差补偿 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 气囊精密抛光加工实验 |
| 5.1 实验条件 |
| 5.2 铝合金的材料去除效率正交实验 |
| 5.2.1 实验设计 |
| 5.2.2 正交实验 |
| 5.3 平面抛光实验 |
| 5.3.1 铝合金抛光实验 |
| 5.3.2 玻璃抛光实验 |
| 5.3.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
（2）基于全景视频内容的空间音频生成算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.3 研究目标及创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论技术 |
| 2.1 空间音频格式 |
| 2.1.1 基于对象的音频格式 |
| 2.1.2 Ambisonics |
| 2.2 神经网络基础和目标检测算法 |
| 2.2.1 卷积神经网络 |
| 2.2.2 目标检测算法 |
| 2.3 卡尔曼滤波器 |
| 2.4 Google Resonance |
| 2.4.1 音频实时渲染 |
| 2.4.2 Ambisonic声场录音 |
| 2.4.3 几何混响烘焙 |
| 第三章 基于全景视频内容的空间音频生成算法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 管线各模块介绍 |
| 3.2.1 背景声音数据库 |
| 3.2.2 场景分类模型 |
| 3.2.3 房间参数回归模型LayoutNet |
| 3.2.4 目标检测与跟踪模型S-DeepSORT |
| 3.2.5 空间音频生成 |
| 3.3 实验与分析 |
| 3.3.1 实验准备 |
| 3.3.2 实验分析 |
| 3.3.3 实验效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 全景视频多目标追踪模型S-DeepSort |
| 4.1 DeepSORT概述 |
| 4.1.1 目标检测器 |
| 4.1.2 跟踪处理和状态估计 |
| 4.1.3 分配问题 |
| 4.1.4 级联匹配 |
| 4.1.5 基于深度学习的外观描述符 |
| 4.2 DeepSORT在全景视频下的改进 |
| 4.2.1 基于SphereNet的Sphere-SSD检测器 |
| 4.2.2 坐标转换进行卡尔曼滤波 |
| 4.2.3 训练数据集数据增强 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 实验准备 |
| 4.3.2 实验评估 |
| 4.3.3 实验效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于Unity的全景视频空间音频生成系统 |
| 5.1 开发环境介绍 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.3 模块实现 |
| 5.3.1 控制层实现 |
| 5.3.2 表现层实现 |
| 5.3.3 算法层对接 |
| 5.4 功能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（3）复杂曲面测量数据点云处理与重建技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 三维测量系统研究现状 |
| 1.2.2 散乱点云数据处理研究现状 |
| 1.2.3 点云曲面重建研究现状 |
| 1.3 研究内容与组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 本文结构 |
| 第二章 复杂曲面数据点云获取与预处理 |
| 2.1 复杂曲面数据点云获取方法与设备 |
| 2.1.1 三维扫描测量系统原理及特点 |
| 2.1.2 实验数据采集方案与流程 |
| 2.2 散乱点云数据结构与特征 |
| 2.2.1 点云数据格式及分类 |
| 2.2.2 散乱点云邻域及快速搜索 |
| 2.3 散乱点云降噪 |
| 2.4 散乱点云的旋转平移 |
| 2.5 散乱点云有序化 |
| 2.5.1 网格类点云数据有序化 |
| 2.5.2 线性类点云数据有序化 |
| 2.5.3 排序算法实例化验证分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 散乱点云逆向网格重建 |
| 3.1 散乱点云拼接与配准 |
| 3.1.1 散乱点云拼接 |
| 3.1.2 散乱点云配准 |
| 3.2 散乱点云法向量及曲率 |
| 3.3 基于平面投影和隐式函数法的曲面网格重建 |
| 3.3.1 基于平面投影法的曲面网格重建 |
| 3.3.2 基于隐式函数法的曲面网格重建 |
| 3.4 孔洞边界识别及径向基函数孔洞修复 |
| 3.4.1 孔洞边界识别及标记 |
| 3.4.2 基于径向基函数的孔洞修复 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 点云数据处理及曲面重建系统设计与实现 |
| 4.1 数据处理及曲面重建系统开发环境 |
| 4.2 数据处理及曲面重建系统框架设计 |
| 4.3 复杂曲面数据点云预处理 |
| 4.3.1 复杂曲面数据点云去噪 |
| 4.3.2 复杂曲面数据点云精简与压缩 |
| 4.4 复杂曲面数据点云拼接及精度分析 |
| 4.5 复杂曲面数据点云重建与孔洞修复 |
| 4.5.1 复杂曲面数据点云曲面重建 |
| 4.5.2 复杂曲面重建结果及精度分析 |
| 4.5.3 复杂曲面中三角网格孔洞修复 |
| 4.6 复杂曲面测量数据点精度分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）鼻部整形假体个性化设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及目的意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究背景及目的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 逆向工程在医疗领域的应用 |
| 1.2.2 变形技术的研究 |
| 1.2.3 STL模型分层方法的研究 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 面部数据的采集及数据处理 |
| 2.1 鼻部分析 |
| 2.1.1 鼻部结构分析 |
| 2.1.2 鼻部模型相关数据分析 |
| 2.2 面部数据采集 |
| 2.2.1 扫描设备的选取 |
| 2.2.2 多视数据坐标系对齐 |
| 2.2.3 面部的数据采集过程 |
| 2.3 面部的数据预处理 |
| 2.3.1 点云异常点处理 |
| 2.3.2 点云降噪 |
| 2.3.3 点云精简 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于拉普拉斯网格变形的鼻部整形区域重构 |
| 3.1 基于Delaunay三角网格曲面重建 |
| 3.1.1 Delaunay三角剖分 |
| 3.1.2 区域增长法点云曲面重建 |
| 3.1.3 曲面重建实例 |
| 3.2 曲面精度分析 |
| 3.2.1 逆向工程的误差数据处理 |
| 3.2.2 重构曲面精度评价 |
| 3.3 整形区域重构 |
| 3.3.1 基于Bezier曲线变形区域的选取 |
| 3.3.2 网格细分 |
| 3.3.3 拉普拉斯网格变形 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 自适应压缩的 STL 模型等厚分层切片方法 |
| 4.1 填充模型的求取 |
| 4.1.1 STL模型的读取 |
| 4.1.2 网格模型的相交性测试 |
| 4.1.3 布尔求差求得填充假体模型 |
| 4.2 STL网格模型等厚分层切片方法 |
| 4.2.1 自适应压缩机制的等厚分层切片 |
| 4.2.2 相交点数据计算 |
| 4.2.3 冗余数据类型分析 |
| 4.2.4 基于小波变换的交点自适应性压缩 |
| 4.3 3D打印制造假体模型 |
| 4.3.1 打印参数设置 |
| 4.3.2 加工代码的生成 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 鼻部整形设计仿真系统的设计 |
| 5.1 鼻部整形设计仿真系统 |
| 5.1.1 功能设计 |
| 5.1.2 系统架构 |
| 5.2 系统开发 |
| 5.2.1 开发环境 |
| 5.2.2 系统操作与仿真结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于多分辨率网格分割的细分曲面增减材复合加工技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 课题相关研究国内外发展现状 |
| 1.2.1 增减材复合加工技术国内外发展现状 |
| 1.2.2 加工模型构建国内外发展现状 |
| 1.2.3 刀具轨迹规划与计算国内外发展现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 基于Catmull-Clark细分曲面的加工模型构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Catmull-Clark细分曲面 |
| 2.2.1 C-C细分曲面计算新点的几何规则 |
| 2.2.2 C-C细分曲面连接新点的拓扑规则 |
| 2.3 加工模型的分片表示 |
| 2.3.1 元胞数据结构 |
| 2.3.2 元胞结构的细分规则 |
| 2.4 加工模型的几何属性计算 |
| 2.4.1 加工模型极限顶点位置计算 |
| 2.4.2 加工模型极限顶点法向量计算 |
| 2.5 加工模型多分辨率网格分割 |
| 本章小结 |
| 第三章 增材制造加工轨迹计算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 增材制造加工模型构建 |
| 3.2.1 基于数控铣削加工模型提取增材制造加工模型的基础数据 |
| 3.2.2 基于曲面偏置构建增材制造加工模型 |
| 3.3 切片算法优化 |
| 3.3.1 传统切片算法 |
| 3.3.2 优化平面与细分曲面面片相交性检测 |
| 3.3.3 优化起始交点搜索方法 |
| 3.4 轮廓线组环与干涉处理 |
| 3.4.1 轮廓线组环 |
| 3.4.2 轮廓线干涉处理 |
| 3.5 切片交线干涉检测及处理 |
| 3.5.1 增材制造加工模型构建算法验证及分析 |
| 3.5.2 切片算法验证及分析 |
| 3.5.3 路径填充算法计算实例 |
| 3.5.4 增材制造加工轨迹计算实例 |
| 本章小结 |
| 第四章 铣削加工刀具轨迹规划与计算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 刀具与切削轨迹相关概念 |
| 4.3 现有的几种刀具轨迹规划法 |
| 4.4 基于最大残留高度的自适应间距截平面法刀具轨迹高效计算 |
| 4.4.1 问题的提出 |
| 4.4.2 问题的难点及其解决方案 |
| 4.4.3 核心理论基础与算法设计 |
| 4.5 算法计算实例及数控加工实验验证 |
| 4.5.1 算法计算实例 |
| 4.5.2 数控加工实验 |
| 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）空间非合作目标点云特征识别与位姿测量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 空间非合作目标位姿测量研究现状 |
| 1.2.2 三维点云特征识别研究现状 |
| 1.2.3 三维点云配准研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 |
| 第二章 基于深度相机的空间非合作目标三维点云构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空间非合作目标位姿测量任务分析 |
| 2.3 深度相机测量模型构建 |
| 2.3.1 基于双目视觉的测量模型 |
| 2.3.2 基于结构光的测量模型 |
| 2.3.3 基于飞行时间的测量模型 |
| 2.3.4 深度相机测量模型对比 |
| 2.4 基于飞行时间深度相机的场景三维点云构建 |
| 2.4.1 基于Kinect v2的场景点云构建 |
| 2.4.2 点云空间索引结构对比 |
| 2.4.3 基于KD树的点云空间索引构建 |
| 2.5 原始场景三维点云预处理 |
| 2.5.1 点云滤波 |
| 2.5.2 点云降采样 |
| 2.5.3 点云聚类分割 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 考虑旋转对称特征的空间非合作目标识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于特征匹配的空间非合作目标识别框架 |
| 3.3 VFH点云特征集合构建 |
| 3.3.1 VFH特征描述符 |
| 3.3.2 视点参考点云采样 |
| 3.4 考虑旋转对称特征的空间非合作目标识别改进 |
| 3.4.1 对称视点下的VFH相似性分析 |
| 3.4.2 旋转对称特征检测 |
| 3.4.3 基于旋转对称特征检测的冗余视点去除 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 实验模型 |
| 3.5.2 实验设计 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于点云配准的空间非合作目标位姿测量 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 空间非合作目标位姿测量模型构建 |
| 4.3 基于SAC的点云初始配准 |
| 4.3.1 SAC点云配准 |
| 4.3.2 SAC初始配准效率分析 |
| 4.3.3 基于边缘采样点选取策略的SAC初始配准改进 |
| 4.4 基于ICP的点云精确配准 |
| 4.4.1 ICP点云配准 |
| 4.4.2 点云重叠率误差评价指标设计 |
| 4.5 基于点云配准的目标位姿测量总体流程 |
| 4.6 实验与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 空间非合作目标点云特征识别与位姿测量实验验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 空间非合作目标识别与位姿测量实验平台搭建 |
| 5.3 空间非合作目标点云特征识别实验与分析 |
| 5.4 空间非合作目标点云位姿测量实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）基于SLM技术的3D打印机的控制软件的开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外金属3D打印机研究现状 |
| 1.2.2 国内金属3D打印机研究现状 |
| 1.3 激光选区熔化技术 |
| 1.3.1 SLM基本组成 |
| 1.3.2 SLM成型工艺 |
| 1.4 论文主要的研究内容 |
| 1.5 论文的章节安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 SLM成型设备及控制硬件的组成 |
| 2.1 SLM成型设备 |
| 2.1.1 设备指标 |
| 2.1.2 设备组成结构 |
| 2.2 硬件模块的选择 |
| 2.2.1 运动控制卡 |
| 2.2.2 振镜控制卡 |
| 2.2.3 端子板 |
| 2.2.4 激光器 |
| 2.2.5 伺服驱动器 |
| 2.2.6 步进驱动器 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于SLM的3D打印机控制软件系统的设计 |
| 3.1 软件程序框架设计 |
| 3.2 软件需求分析 |
| 3.2.1 用户特点分析 |
| 3.2.2 系统的属性分析 |
| 3.2.3 操作步骤分析 |
| 3.3 控制软件系统体系结构设计 |
| 3.3.1 整体结构设计 |
| 3.3.2 业务流程的设计 |
| 3.4 导入三维模型模块的设计 |
| 3.4.1 读取STL文件 |
| 3.4.2 OpenGL显示实体模型设计 |
| 3.5 分层切片模块的设计 |
| 3.5.1 创建切片平面的代码设计 |
| 3.5.2 模型与切片平面的代码设计 |
| 3.5.3 轮廓数据的优化与表示 |
| 3.5.4 内外轮廓环的判别 |
| 3.6 激光扫描路径规划模块的设计 |
| 3.6.1 激光扫描系统中误差分析 |
| 3.6.2 路径规划软件设计 |
| 3.7 加工过程仿真模块设计 |
| 3.7.1 三维动态仿真 |
| 3.7.2 G代码生成 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于SLM的3D打印机控制软件系统的实现 |
| 4.1 软件功能模块的实现 |
| 4.1.1 读取STL文件格式模块的实现 |
| 4.1.2 分层切片模块的实现 |
| 4.1.3 激光扫描路径规划模块的实现 |
| 4.2 软件运行 |
| 4.2.1 动态仿真运行界面 |
| 4.2.2 实际加工运行界面 |
| 4.3 成型零件表面粗糙度的测量 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于Web的多孔结构3D打印路径规划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 3D打印技术概述 |
| 1.2.1 3D打印技术成型原理 |
| 1.2.2 3D打印技术制造工艺 |
| 1.2.3 3D打印技术相关应用 |
| 1.3 相关技术的研究现状 |
| 1.3.1 在线3D模型可视化技术研究现状 |
| 1.3.2 分层处理技术研究现状 |
| 1.3.3 填充路径生成技术研究现状 |
| 1.3.4 多孔结构模型的研究现状 |
| 1.4 论文选题背景 |
| 1.5 研究内容及安排 |
| 第2章 在线3D模型可视化的实现 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于Web GL的在线3D模型可视化 |
| 2.2.1 WebGL概述 |
| 2.2.2 WebGL基本工作流程 |
| 2.3 3D模型的绘制及显示 |
| 2.3.1 光照处理 |
| 2.3.2 绘制实体模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多孔结构模型的在线分层算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型在线分层算法研究 |
| 3.2.1 在线分层算法的基本过程 |
| 3.2.2 模型分层的现有算法概述 |
| 3.3 多孔结构模型在线分层算法实现 |
| 3.3.1 切平面与三角面片交点求取 |
| 3.3.2 切平面与对应高度三角面片的求交 |
| 3.3.3 切片轮廓环方向的判断 |
| 3.3.4 切片轮廓拓扑关系的建立 |
| 3.4 在线分层结果的可视化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 切片层轮廓在线填充算法的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 在线多孔结构模型扫描路径规划原则 |
| 4.3 填充扫描方式分类及概述 |
| 4.3.1 直线扫描法 |
| 4.3.2 偏置扫描法 |
| 4.3.3 螺旋扫描法 |
| 4.3.4 费马螺旋扫描法 |
| 4.4 基于费马螺线的在线混合填充扫描算法研究 |
| 4.4.1 在线轮廓偏置算法的实现 |
| 4.4.2 在线轨迹螺旋算法的实现 |
| 4.4.3 在线轨迹费马螺旋算法的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 在线3D打印连续路径规划与应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 3D打印连续路径的在线规划 |
| 5.2.1 费马螺旋轨迹树的构建 |
| 5.2.2 在线轨迹线间的连续连接 |
| 5.3 在线路径规划平台的设计与开发 |
| 5.3.1 设计要求 |
| 5.3.2 开发环境及工具 |
| 5.3.3 平台模块功能 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）飞机货舱行李垛型检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于Kinect的点云采集与处理 |
| 1.2.2 点云边界特征点提取研究现状 |
| 1.2.3 点云角点检测研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 点云拓扑关系的建立 |
| 2.1 点云拓扑 |
| 2.1.1 空间单元格法 |
| 2.1.2 八叉树法 |
| 2.1.3 KD-tree法 |
| 2.2 基于KD树查找近邻点 |
| 2.2.1 三维KD树的建立 |
| 2.2.2 近邻点的查找 |
| 2.3 应用实例 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 垛型点云边界特征点的提取 |
| 3.1 边界特征点的定义 |
| 3.2 散乱三维点云边界特征点的提取方法 |
| 3.2.1 基于法矢变化和曲率极值的边界点提取算法 |
| 3.2.2 基于局部点集的边界特征点提取算法 |
| 3.3 融合密度与场力的点云边界特征点的提取 |
| 3.3.1 散乱点云空间拓扑关系的建立 |
| 3.3.2 采样点与邻域点集微切平面的求取 |
| 3.3.3 局部密度计算 |
| 3.3.4 场力计算 |
| 3.3.5 边界特征点判定准则 |
| 3.4 算法实例 |
| 3.4.1 垛型边界点检测结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于点云聚类的垛型角点检测方法 |
| 4.1 算法思想概述 |
| 4.2 算法原理 |
| 4.2.1 基于局部角度特征提取候选角点 |
| 4.2.2 CFSFDP结合K-means聚类候选角点 |
| 4.2.3 候选角点合并计算 |
| 4.3 垛型角点检测实验结果与分析 |
| 4.3.1 候选角点分析 |
| 4.3.2 误差分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 垛型检测实验平台搭建与实验结果分析 |
| 5.1 垛型检测实验平台搭建 |
| 5.1.1 相机的选取 |
| 5.1.2 垛型搭建 |
| 5.2 垛型点云采集实验 |
| 5.2.1 实验环境点云的采集 |
| 5.2.2 垛型点云的采集 |
| 5.3 垛型点云边界特征点提取实验 |
| 5.4 垛型角点检测实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和取得的其他学术成果 |
（10）基于时间相干性的跨平台的场景渲染后处理管线的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 论文相关理论基础 |
| 2.1 深度重构 |
| 2.2 颜色空间转换 |
| 2.3 色调映射 |
| 2.4 多目标渲染技术 |
| 2.5 BGFX库 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于时间相干性的后处理管线设计 |
| 3.1 时间相干性原理 |
| 3.1.1 反向重投影技术 |
| 3.1.2 运动矢量的计算 |
| 3.2 基于时间相干性的后处理效果基础算法 |
| 3.2.1 屏幕空间环境遮挡的基础算法 |
| 3.2.2 屏幕空间反射的基础算法 |
| 3.2.3 时间抗锯齿的基础算法 |
| 3.3 后处理算法的优化与实现 |
| 3.3.1 屏幕空间环境遮挡算法的优化 |
| 3.3.2 屏幕空间反射算法的实现 |
| 3.3.3 时间抗锯齿算法的优化 |
| 3.4 基于时间相干性的后处理管线的设计 |
| 3.4.1 Pass切分 |
| 3.4.2 后处理管线的设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 跨平台后处理管线的设计与实现 |
| 4.1 跨平台中间层的总体设计 |
| 4.1.1 框架设计 |
| 4.1.2 中间层的初始化 |
| 4.1.3 中间层的绘制过程 |
| 4.2 中间层后处理管线的实现 |
| 4.2.1 屏幕空间环境遮挡效果的逐Pass实现 |
| 4.2.2 屏幕空间反射效果的逐Pass实现 |
| 4.2.3 时间抗锯齿效果的逐Pass实现 |
| 4.3 G缓冲的设计与实现 |
| 4.3.1 G缓冲的设计 |
| 4.3.2 G缓冲的实现 |
| 4.4 平台差异性处理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验结果与分析 |
| 5.1 实验环境参数 |
| 5.2 后处理特效结果对比分析 |
| 5.2.1 SSAO的逐Pass实验结果 |
| 5.2.2 SSR的逐Pass实验结果 |
| 5.2.3 TAA的逐Pass实验结果 |
| 5.3 跨平台后处理管线的结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、改进一种切平面定义的一点意见（论文参考文献）
- [1]铝合金的机器人气囊柔性抛光关键技术研究[D]. 邱磊. 厦门理工学院, 2021(08)
- [2]基于全景视频内容的空间音频生成算法研究与实现[D]. 黄琪东. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]复杂曲面测量数据点云处理与重建技术研究[D]. 兰旭东. 东华大学, 2021(09)
- [4]鼻部整形假体个性化设计研究[D]. 于兴泉. 哈尔滨理工大学, 2021(09)
- [5]基于多分辨率网格分割的细分曲面增减材复合加工技术研究[D]. 郭星辰. 大连交通大学, 2020(06)
- [6]空间非合作目标点云特征识别与位姿测量研究[D]. 陈斌. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]基于SLM技术的3D打印机的控制软件的开发[D]. 方鄂. 广东工业大学, 2020(06)
- [8]基于Web的多孔结构3D打印路径规划[D]. 孙芸. 华侨大学, 2020(01)
- [9]飞机货舱行李垛型检测方法研究[D]. 冯冰. 中国民航大学, 2020(01)
- [10]基于时间相干性的跨平台的场景渲染后处理管线的研究与实现[D]. 阳芹. 华南理工大学, 2020(02)