反求工程CAD混合建模中若干问题的研究的中期报告本次研究的目标是探索在反求工程中，将点云数据与工程CAD模型混合建模的方法，并解决其中遇到的问题。在前期的研究中，我们已经完成了点云数据的采集与处理，以及对CAD模型进行了初步的分析和处理。本中期报告将重点介绍在混合建模中的几个问题及其解决方法。1.点云和CAD模型的配准问题在混合建模中，点云和CAD模型的配准是一个必须要解决的问题。我们采用了ICP算法进行点云和CAD模型的配准。但是，在实际应用中，我们发现由于点云数据存在噪声，而CAD模型又是由一系列面片组成的，因此ICP算法很容易在局部细节部分出现配准失误的情况，从而影响整体建模的效果。为了解决这个问题，我们提出了一种基于特征点的配准方法。这种方法先对点云数据和CAD模型分别提取其表面的特征点，然后通过特征点之间的匹配来进行配准。实验结果表明，基于特征点的配准方法在局部细节部分能够更准确地进行配准。2.点云数据的去噪问题由于采集点云数据时存在各种噪声，因此需要对点云数据进行去噪处理。我们尝试了多种点云去噪算法，例如基于平面拟合的去噪算法和基于体素网格的去噪算法等，但这些算法不能同时较好地去除噪声和保留细节信息。为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度学习的点云去噪方法。这种方法利用卷积神经网络训练点云去噪模型，并将去噪后的点云数据用于混合建模。实验结果表明，我们提出的点云去噪方法能够在去除噪声的同时，保留较好的细节信息。3.CAD模型的细节部分建模问题由于CAD模型是由一系列面片组成的，因此在建模细节部分时需要将面片进行进一步的分割；而对于细节较多的部分，这一过程会非常繁琐和耗时。因此我们提出了一种基于深度学习的CAD模型分割方法。该方法利用卷积神经网络学习CAD模型中细节部分的分割，并自动切割出需要进一步建模的面片。实验结果表明，我们提出的方法能够在大大缩短建模时间的同时，保证建模的精度。总之，在混合建模过程中，我们遇到了多种问题，但通过提出基于特征点的配准方法、基于深度学习的点云去噪和CAD模型分割方法等技术，我们成功地解决了这些问题，使得混合建模的结果更加准确和高效。