技術(shù)特征:1.一種可有效保留邊界和局部特征的復(fù)雜曲面零件點云精簡方法,其特征在于,該方法包括下列步驟:(a)對復(fù)雜曲面零件執(zhí)行掃描,獲得多個三維測量點并生成對應(yīng)的待精簡的掃描點云P,其中P={pi|i=1,2,…,np},pi用于表示掃描點云P中的各個點且以同一坐標系中的x,y,z坐標值來表示,np表示掃描點云P中的點的總數(shù)量;(b)針對掃描點云P中的各個點pi,各自采樣獲得其多個鄰域點pik并生成對應(yīng)的鄰域點集合{pi1,pi2,…,pik},其中k表示鄰域點的總數(shù)量,然后計算得出反映掃描點云P中各個點pi的局部特征的法線向量V(pi);(c)分別以各個點pi為球心,找出距離該點最短半徑范圍內(nèi)的m個點,然后求出點pi的所述法線向量V(pi)與這m個點所對應(yīng)的法線向量V(pj)之間的夾角θij,并對該夾角取絕對值得出夾角平均值且該平均值σpi∈[0,π];(d)針對所述夾角平均值分別預(yù)設(shè)下限閾值T1和上限閾值T2,然后依照下列公式(一)對點云執(zhí)行特征粗分類,由此獲得三類粗分類子集即非特征點集Z1、過渡點集Z2、特征點集Z3:(e)采用聚類法分別對三個粗分類子集分配不同的聚類中心數(shù)量值K1,K2,K3來進行二次細分,并保留其聚類中心坐標,由此完成第一個精簡子集Pf的選取;(f)從掃描點云P中選擇一個初始點,依次計算該初始點與其他各點之間的定向Hausdorff距離,并保留滿足位置關(guān)系的點,至此完成第二個精簡子集Pb的選取;(g)對通過步驟(e)所選取的第一個精簡子集Pf和通過步驟(f)所選取的第二個精簡子集Pb進行合并,同時刪除重復(fù)點,由此獲得所需的精簡后的掃描點云。2.如權(quán)利要求1所述的一種可有效保留邊界和局部特征的復(fù)雜曲面零件點云精簡方法,其特征在于,在步驟(b)中,采用下列公式(二)來計算所述法線向量V(pi):其中,表示與點pi相對應(yīng)的鄰域點集合的中心點,且以該鄰域點集合所有點的坐標平均值來表示;用于表示以所有鄰域點pik與中心點的坐標差共同作為...