1. 本选题研究的目的及意义
随着三维扫描技术的快速发展和应用，点云数据作为一种重要的三维数据表达形式，在逆向工程、工业检测、文物保护等领域得到越来越广泛的应用。
工业构件作为工业生产中的基本单元，其轴线和特征面信息对零件的建模、识别、匹配等任务至关重要。
因此，快速准确地提取工业构件的轴线和特征面信息，对于提高工业生产效率、降低生产成本具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
点云数据处理技术近年来发展迅速，国内外学者在工业构件轴线和特征面提取方面进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在点云数据处理方面做了大量工作，例如，提出了基于法向量和曲率的特征点提取方法，以及基于区域生长的点云分割算法等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对工业构件点云数据的特点，研究高效、鲁棒的轴线和特征面提取算法。
1. 主要内容
1.点云数据预处理:对获取的点云数据进行去噪、滤波等预处理操作，提高数据的质量，为后续的轴线和特征面提取奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解点云数据处理、轴线提取、特征面提取等方面的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计：针对工业构件点云数据的特点，研究高效、鲁棒的轴线和特征面提取算法。
在轴线提取方面，将重点研究基于聚类和骨架线的算法；在特征面提取方面，将重点研究基于区域生长和RANSAC的算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于改进聚类的工业构件轴线提取算法，该算法能够自动识别和去除噪声点的影响，提高轴线提取的精度和鲁棒性。
2.提出一种基于自适应区域生长的工业构件特征面提取算法，该算法能够根据点云的局部特征自适应地调整生长准则，提高特征面提取的效率和准确性。
3.将所提出的轴线和特征面提取算法应用于工业构件的逆向建模，并通过实验验证了算法的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘志刚,方浩,李家威,等.基于深度学习的点云数据处理方法综述[J].计算机应用研究,2020,37(12):3601-3608,3613.
[2] 郑宏,周泉,韦灼彬,等.基于三维激光点云数据的管道轴线提取方法研究[J].测绘科学,2018,43(02):104-110.
[3] 张东,张卫.基于点云骨架线的轴类零件轴线提取[J].计算机辅助设计与图形学学报,2017,29(06):1021-1028.
