1. 本选题研究的目的及意义
随着智能制造技术的快速发展，对工业生产效率和自动化水平的要求日益提高。
传统的工业构件拼装过程主要依靠人工操作，存在效率低下、误差较大等问题。
为了解决这些问题，将虚拟现实、三维建模、点云数据处理等技术应用于工业领域，实现工业构件的模拟拼装，具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着三维扫描技术和计算机图形学的发展，基于点云数据的三维模型重建和虚拟装配技术取得了显著进展，成为学术界和工业界的研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在点云数据处理、三维模型重建、虚拟装配等方面开展了大量研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:1.工业构件点云数据获取与预处理：研究如何利用三维扫描仪获取工业构件的点云数据，并对点云数据进行去噪、精简、配准等预处理操作，为后续的三维模型重建提供高质量的数据基础。
2.基于点云数据的工业构件三维模型重建：研究如何从预处理后的点云数据中提取特征，进行模型分割和识别，并利用点云数据重建出工业构件的三维模型，为虚拟拼装提供模型基础。
3.工业构件虚拟拼装系统设计与实现：研究如何设计和开发一套完整的工业构件虚拟拼装系统，包括系统架构设计、虚拟场景构建、碰撞检测与约束处理、用户交互设计等方面，并通过实际案例验证系统的有效性和实用性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下研究方法和步骤：1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解点云数据处理、三维模型重建、虚拟装配等领域的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.系统设计阶段：根据研究内容和目标，设计工业构件虚拟拼装系统的总体架构、功能模块、数据流程等，并确定关键技术路线。
3.算法研究阶段：针对点云数据处理、三维模型重建、碰撞检测与约束处理等关键技术问题，开展算法研究和实验验证，并对算法进行优化和改进。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于深度学习的点云数据特征提取方法：针对传统特征提取方法效率低、鲁棒性差等问题，本研究将探索基于深度学习的点云数据特征提取方法，以提高特征提取的效率和精度。
2.研究基于语义信息的工业构件模型分割方法：针对传统模型分割方法难以处理复杂构件的问题，本研究将探索基于语义信息的模型分割方法，以提高分割的准确性和效率。
3.开发一套高效、稳定的工业构件虚拟拼装系统：基于研究成果，开发一套功能完善、性能优良的工业构件虚拟拼装系统，为工业生产提供技术支持。
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] 刘志峰,齐晓慧,李玉峰,等. 基于点云数据的复杂曲面零件加工路径规划与仿真[J]. 机械设计与制造, 2022, No.11(11): 129-133.
[2] 刘洋,张玲,马建敏,等. 基于改进点云深度学习网络的机械臂抓取方法[J]. 机械工程学报, 2021, 57(16): 105-115.
[3] 赵洁,王威,王亮,等. 基于点云数据的机械零件三维模型检索算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2020, 32(09): 1494-1502.
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