摘要: 逆向工程技术是随着计算机技术的发展和成熟以及数据测量技术和人工智能应用的进步而发展起来的一门新型学科与技术。它在制造加工领域的应用前景和对新技术消化吸收方面的作用正日益为人们所关注。复杂三维曲面的建模技术作为逆向工程中的核心技术也... 展开 逆向工程技术是随着计算机技术的发展和成熟以及数据测量技术和人工智能应用的进步而发展起来的一门新型学科与技术。它在制造加工领域的应用前景和对新技术消化吸收方面的作用正日益为人们所关注。复杂三维曲面的建模技术作为逆向工程中的核心技术也越来越受到人们的重视。本文在对在控制系统中应用已颇为广泛的有理模型建模技术研究的基础上，给出了三维曲面的有理模型。对基于常规参数辨识算法在三维曲面建模中的应用效果进行了讨论，提出了适用于三维曲面有理模型的参数辨识算法，并给出了该算法的收敛性证明。 ⑴为了改善常规迭代算法在参数辨识过程中的收敛速度以及最终估计结果的精度，笔者将控制思想引入常规迭代算法，对其的迭代效果进行了优化，并在仿真实验中给出了数据对比，证明了该思路的有效性。 ⑵在仿真实验部分，给出三个例子从分别从算法的精确度、算法优化、算法对复杂曲面的适应性三个不同角度对上述给出算法进行了验证。实际实验部分采用采自于基于六自由度机器人的激光检测系统的实物扫描点云数据重构出了实物的三维表面模型。 ⑶分析了有理模型的特点并与其他类似模型作了比较，指出了有理模型在模型表示和应用方面的突出特点，并在仿真和实际实验中给出了有理模型重构结果与现行的与其类似的有理B样条的重构结果对比，说明了有理模型在重构精度方面也具有一定的优势。相信随着三维曲面有理模型研究的深入，它必将在三维曲面重构方面显露出更多更优秀的应用潜力。 收起