專利名稱：散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明提供一種散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，屬于產(chǎn)品逆向工程技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
目前的測量設(shè)備已可以高效率、高精度地釆集模型外形數(shù)據(jù)，但采集的數(shù)據(jù)沒有明顯的 拓?fù)潢P(guān)系，且數(shù)據(jù)量大，采用切片技術(shù)可在減少點(diǎn)云數(shù)據(jù)的同時(shí)擬合輪廓線，準(zhǔn)確表達(dá)模型 型面特征。
對現(xiàn)有的技術(shù)文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，LiuGH等在學(xué)術(shù)期刊《Computer-Aided Design》(2003， 35 (7): 633-645)上發(fā)表的i侖文"Error-based segmentation of cloud data for direct rapid prototyping"中計(jì)算各層數(shù)據(jù)點(diǎn)到相應(yīng)切片的平均距離，若該距離大于閾值，則在兩層切片 的中間位置增加一層切片，該方法實(shí)現(xiàn)簡單，但沒有充分考慮點(diǎn)云的特征分布狀況，自適應(yīng) 性差。WuYF等在學(xué)術(shù)期刊《Computer-Aided Design》(2004， 36(1): 231-240)上發(fā)表的論 文"Modelling cloud data using an adaptive slicing approach"將切片鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)向初始切片投影， 對投影點(diǎn)進(jìn)行精簡并構(gòu)造輪廓線，計(jì)算投影點(diǎn)到輪廓線的最大距離，依據(jù)該距離與閾值的大 小關(guān)系確定切片位置，該方法需迭代估算切片位置，算法運(yùn)行效率低。柯映林等在學(xué)術(shù)期刊 《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》(2005， 17(8): 1798-1802)上發(fā)表的論文"反求工程中的 點(diǎn)云切片算法研究"中估算點(diǎn)云密度，依據(jù)密度值計(jì)算各層切片的位置，通過鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)配 對連線并與切片求交獲取切片數(shù)據(jù)，最后采用Christofids算法對切片數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行排序，該方 法隨機(jī)取幾個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)估算點(diǎn)云密度，準(zhǔn)確性差，直接影響點(diǎn)云的切片精度。
綜上所述，目前的方法存在切片數(shù)據(jù)獲取精度低、算法運(yùn)行速度慢的問題，快速準(zhǔn)確地 對散亂點(diǎn)云進(jìn)行自適應(yīng)切片已成為本領(lǐng)域技術(shù)人員亟待解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容
為克服現(xiàn)有散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法在產(chǎn)品逆向工程數(shù)據(jù)處理中的不足，本發(fā)明的目的 在于提供一種散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，使之適用于各種復(fù)雜型面散亂點(diǎn)云，具有切片數(shù)據(jù)
獲取精度高，算法運(yùn)行速度快的特點(diǎn)。其技術(shù)方案如下
一種用于產(chǎn)品逆向工程中的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，其特征在于包含以下步驟一、 讀取產(chǎn)品散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)，基于R、樹建立點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)；二、依據(jù)點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)中葉結(jié)點(diǎn)的分布情況計(jì)算切片位置；三、采用深度優(yōu)先遍歷方法快速準(zhǔn)確的獲取切片鄰域數(shù)據(jù) 點(diǎn)；四、對切片鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域劃分，分為正負(fù)兩個(gè)區(qū)域；五、通過正負(fù)區(qū)域配對點(diǎn)連 線與切片求交獲取切片數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)散亂點(diǎn)云的自適應(yīng)切片。
為實(shí)現(xiàn)發(fā)明目的，所述的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，在步驟二中，依據(jù)點(diǎn)云空間索引結(jié) 構(gòu)中葉結(jié)點(diǎn)的分布情況計(jì)算切片位置，方法具體是在笛卡爾坐標(biāo)系中，設(shè)切片平行于xOy 平面分布，法矢《指向z軸正方向，點(diǎn)云在z軸上的極值為z^與^M,采用公式
z。 =zmin +(zmax -z她)/100計(jì)算點(diǎn)云初始切片位置'采用公式2,+1 =z, + ￡《M <zmiJ
尸o
計(jì)算其余各層切片的位置，令與第z層切片相交的葉結(jié)點(diǎn)集合為z, A為葉結(jié)點(diǎn)集合丄中位于 切片正側(cè)、即《>0的葉結(jié)點(diǎn)頂點(diǎn)數(shù)，《為葉結(jié)點(diǎn)集合z中各葉結(jié)點(diǎn)的頂點(diǎn)距切片的距離，
由公式《v,)(la《8)計(jì)算，v,(l^/S8)為葉結(jié)點(diǎn)的頂點(diǎn)，《為切片上任意點(diǎn)。
為實(shí)現(xiàn)發(fā)明目的，所述的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，在步驟三中，采用公式 v,)(l《/《8)判斷葉結(jié)點(diǎn)與切片的位置關(guān)系，若《<0，表示葉結(jié)點(diǎn)位于切片負(fù)
側(cè)；J, >0表示葉結(jié)點(diǎn)位于切片正側(cè)，若葉結(jié)點(diǎn)八個(gè)頂點(diǎn)的《值均為正或負(fù)，則表示葉結(jié)點(diǎn)
與切片相離；若《的值不同時(shí)為正或負(fù)，表示葉結(jié)點(diǎn)與切片相交，基于以上判斷法則，獲取
與切片相交的葉結(jié)點(diǎn)，將其包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為該切片鄰域數(shù)據(jù)，具體步驟為l)輸入Rt樹 根結(jié)點(diǎn)；2)如果輸入結(jié)點(diǎn)為葉結(jié)點(diǎn)，判斷該結(jié)點(diǎn)與切片的位置關(guān)系，若相交，則將該葉結(jié)點(diǎn) 包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)識為當(dāng)前切片平面的鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)；3)若結(jié)點(diǎn)為內(nèi)部結(jié)點(diǎn)，則循環(huán)取得當(dāng)前結(jié) 點(diǎn)的子結(jié)點(diǎn)，執(zhí)行步驟2)。
為實(shí)現(xiàn)發(fā)明目的，所述的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，在步驟四中，采用公式 J二ii.(g-v)計(jì)算點(diǎn)v到切片的距離，其中《為切片的法矢，《為切片上任意一點(diǎn)，若rf大
于零，則標(biāo)識該點(diǎn)位于切片的正側(cè)，否則標(biāo)識該點(diǎn)位于切片的負(fù)側(cè)，稱切片正側(cè)的數(shù)據(jù)點(diǎn)組 成的集合為切片的正鄰域，切片負(fù)側(cè)的數(shù)據(jù)點(diǎn)組成的集合為切片的負(fù)鄰域。
為實(shí)現(xiàn)發(fā)明目的，所述的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，在步驟五中，l)令p為正鄰域內(nèi)任 一數(shù)據(jù)點(diǎn)，2)在負(fù)鄰域內(nèi)査詢點(diǎn)p的最近點(diǎn)g; 3)在正鄰域內(nèi)查詢點(diǎn)《的最近的點(diǎn)p'，稱
p'、《為配對點(diǎn)；4)將配對點(diǎn)所在直線與切片求交，所得交點(diǎn)即為切片數(shù)據(jù)點(diǎn)；5)令p為
其下一點(diǎn)，返回步驟2)，直到正鄰域內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)遍歷完畢，實(shí)現(xiàn)散亂點(diǎn)云的自適應(yīng)切片。 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)1) 依據(jù)點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)中數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)的分布狀況確定各層切片的位置，在型面特征復(fù) 雜的區(qū)域切片分布較為密集，在較平坦區(qū)域切片分布較為稀疏，達(dá)到了以較少數(shù)據(jù)準(zhǔn)確表達(dá) 模型信息的目的；
2) 采用切片鄰域數(shù)據(jù)配對點(diǎn)連線與切片求交，有效提高了切片數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；
3) 基于散亂點(diǎn)云的空間索引結(jié)構(gòu)，采用深度優(yōu)先遍歷方法快速準(zhǔn)確地獲取了切片鄰域 數(shù)據(jù)，有效提高了切片數(shù)據(jù)點(diǎn)的獲取效率。


圖1是本發(fā)明散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法程序?qū)崿F(xiàn)流程圖。
圖2-圖6是本發(fā)明對人頭散亂點(diǎn)云建立的空間索引結(jié)構(gòu)各層結(jié)點(diǎn)MBR模型圖。 圖7是本發(fā)明中索引結(jié)點(diǎn)與切片相交關(guān)系示意圖。 圖8是本發(fā)明中索引結(jié)點(diǎn)與切片相離關(guān)系示意圖。 圖9是本發(fā)明中切片鄰域數(shù)據(jù)的區(qū)域劃分示意圖。
圖io是本發(fā)明中切片數(shù)據(jù)點(diǎn)的獲取示意圖。
圖11是人頭模型的散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
圖12是本發(fā)明對圖11所示散亂點(diǎn)云模型切片效果示意圖。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明
圖1是散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法程序?qū)崿F(xiàn)流程圖，首先讀入點(diǎn)云數(shù)據(jù)文件并為其建立數(shù) 據(jù)線性表，滿足順序遍歷的需要，通過散亂點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)構(gòu)建程序1建立點(diǎn)云空間索引
結(jié)構(gòu)；依據(jù)索引結(jié)構(gòu)中葉索引結(jié)點(diǎn)的分布狀況，采用程序2計(jì)算各層切片的位置；在程序3
中深度優(yōu)先遍歷點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)，査詢與切平面相交的葉索引結(jié)點(diǎn)，將其包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)作
為切片的鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)；在程序4中，依據(jù)鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)與切片的位置關(guān)系，將其分為正負(fù)兩個(gè) 區(qū)域；在程序5中，通過正負(fù)區(qū)域數(shù)據(jù)點(diǎn)配對并與切片求交，計(jì)算切片數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)散亂點(diǎn) 云的自適應(yīng)切片。
圖2-圖6是本發(fā)明調(diào)用散亂點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)構(gòu)建程序1對由激光掃描儀測得的人頭散 亂點(diǎn)云建立的空間索引結(jié)構(gòu)各層結(jié)點(diǎn)MBR模型圖。實(shí)驗(yàn)所用點(diǎn)云的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為2.537萬，所 采用的結(jié)點(diǎn)最小子結(jié)點(diǎn)數(shù)附=8、最大子結(jié)點(diǎn)數(shù)M二20,散亂點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)構(gòu)建時(shí)間為 4.296s。其中圖2所示為人頭散亂點(diǎn)云，即原始人頭模型外部型面數(shù)據(jù)，圖3所示為人頭散 亂點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)的根索引結(jié)點(diǎn)的MBR，圖4所示為第一層內(nèi)部索引結(jié)點(diǎn)的MBR，圖5所示 為第二層內(nèi)部索引結(jié)點(diǎn)的MBR，圖6所示為葉索引結(jié)點(diǎn)的MBR。該模型圖表明，采用空間索引結(jié)構(gòu)可準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品反求工程中大規(guī)模散亂點(diǎn)云的空間聚類劃分，具有較高的數(shù)據(jù)聚合 性。
調(diào)用計(jì)算各層切片的位置程序2計(jì)算各層切片的位置。設(shè)切片平行于xOy平面分布，法 矢w指向z軸正方向，點(diǎn)云在z軸上的極值為與Zmax ，采用公式
Zo:z咖+(z隨-zmin)/100計(jì)算點(diǎn)云初始切片位置z。，采用公式Zi+1=z, + ￡《"
"+1<2_)計(jì)算其余各層切片的位置，令與第z'層切片相交的葉索引結(jié)點(diǎn)集合為丄，A:為丄中
位于切片正側(cè)(即《.>0)的葉索引結(jié)點(diǎn)頂點(diǎn)數(shù)，《為丄中各葉索引結(jié)點(diǎn)的頂點(diǎn)距切片的距
離，由公式《=" (《-v,)(l&、8)計(jì)算，v,(l《/S8)為葉索引結(jié)點(diǎn)的頂點(diǎn)，《為切片上任意點(diǎn)。
如圖7所示，若葉索引結(jié)點(diǎn)八個(gè)頂點(diǎn)的《值均為正(或負(fù))，則表示葉索引結(jié)點(diǎn)與切片 相離；如圖8所示，若《的值不同時(shí)為正(或負(fù))，表示葉索引結(jié)點(diǎn)與切片相交?；谝陨?br> 判斷法則，調(diào)用査詢切片鄰域數(shù)據(jù)程序3獲取切片鄰域數(shù)據(jù)，步驟具體是1)輸入1 *-樹根 索引結(jié)點(diǎn)；2)如果輸入結(jié)點(diǎn)為葉索引結(jié)點(diǎn)，判斷該結(jié)點(diǎn)與切片的位置關(guān)系，若相交，則將該 葉索引結(jié)點(diǎn)包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)識為當(dāng)前切片平面的鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)；3)若結(jié)點(diǎn)為內(nèi)部索引結(jié)點(diǎn)，則 循環(huán)取得當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的子結(jié)點(diǎn)，執(zhí)行步驟2)。
對切片鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域劃分的具體步驟是采用公式c/ = /1 v)計(jì)算點(diǎn)v到切片的 距離，其中"為切片的法矢，《為切片上任意一點(diǎn)，若"大于零，則標(biāo)識該點(diǎn)位于切片的正側(cè)，
否則標(biāo)識該點(diǎn)位于切片的負(fù)側(cè)，稱切片正側(cè)的數(shù)據(jù)點(diǎn)組成的集合為切片的正鄰域，切片負(fù)側(cè) 的數(shù)據(jù)點(diǎn)組成的集合為切片的負(fù)鄰域。
調(diào)用切片鄰域數(shù)據(jù)區(qū)域劃分程序4對切片數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域劃分，采用公式d-"《《-v)計(jì)算
點(diǎn)v到切片的距離，其中w為切片的法矢，《為切片上任意一點(diǎn)，如圖9所示，依據(jù)切片鄰域
數(shù)據(jù)點(diǎn)與切片的位置關(guān)系，將其分為兩部分正鄰域和負(fù)鄰域，規(guī)定位于切片法矢正向的鄰 域數(shù)據(jù)點(diǎn)為正鄰域，反側(cè)的為負(fù)鄰域。圖9中，(O，A)為正鄰域，[￡2，0)為負(fù)鄰域。
調(diào)用計(jì)算切片數(shù)據(jù)點(diǎn)程序5獲取切片領(lǐng)域數(shù)據(jù)。如圖10所示，p為正鄰域內(nèi)任一數(shù)據(jù) 點(diǎn)，獲取切片數(shù)據(jù)算法步驟為l)在負(fù)鄰域內(nèi)査詢點(diǎn)p的最近點(diǎn)W 2)在正鄰域內(nèi)査詢點(diǎn)《 的最近的點(diǎn)p'，稱(p',《)為配對點(diǎn)；3)將配對點(diǎn)所在直線與切片求交，所得交點(diǎn)即為切片數(shù)據(jù)點(diǎn)；4)令p為其下一點(diǎn)，返回步驟l)，直到正鄰域內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)遍歷完畢。
圖11是本發(fā)明實(shí)施案例中的人頭散亂點(diǎn)云模型，該模型的點(diǎn)數(shù)為3. 19萬，在額頭及鼻 子區(qū)域點(diǎn)云分布較為密集，型面特征復(fù)雜。圖12是本發(fā)明實(shí)施案例中對圖ll所示模型的切 片效果圖，切片層數(shù)為50，切片后的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為1.05萬，從圖中可以看出，在額頭、鼻子 等型面特征復(fù)雜區(qū)域，切片分布較為密集，其它區(qū)域切片分布較為稀疏，達(dá)到了以較少切片 數(shù)據(jù)點(diǎn)準(zhǔn)確表達(dá)模型信息的目的。
其它散亂點(diǎn)云的自適應(yīng)切片方法同上。
權(quán)利要求
1、一種用于產(chǎn)品逆向工程中的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，其特征在于包含以下步驟一、讀取產(chǎn)品散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)，基于R*-樹建立點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)；二、依據(jù)點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)中葉結(jié)點(diǎn)的分布情況計(jì)算切片位置；三、采用深度優(yōu)先遍歷方法快速準(zhǔn)確的獲取切片鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)；四、對切片鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域劃分，分為正負(fù)兩個(gè)區(qū)域；五、通過正負(fù)區(qū)域配對點(diǎn)連線與切片求交獲取切片數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)散亂點(diǎn)云的自適應(yīng)切片。
2、 如權(quán)利要求l所述的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，其特征在于在步驟二中，依據(jù)點(diǎn)云 空間索引結(jié)構(gòu)中葉結(jié)點(diǎn)的分布情況計(jì)算切片位置，方法具體是在笛卡爾坐標(biāo)系中，設(shè)切片 平行于xOy平面分布，法矢w指向z軸正方向，點(diǎn)云在z軸上的極值為z^與z自，采用公式Zq+(zmax -Zmln)/100計(jì)算點(diǎn)云初始切片位置，采用公式= + I: & "(Z,+,〈Z^J計(jì)算其余各層切片的位置，令與第!'層切片相交的葉結(jié)點(diǎn)集合為Z， A為葉結(jié)點(diǎn)集合丄中位于切片正側(cè)、即《>0的葉結(jié)點(diǎn)頂點(diǎn)數(shù)，《為葉結(jié)點(diǎn)集合z中各葉結(jié)點(diǎn)的頂點(diǎn)距切 片的距離，由公式《=".(《-0 (1《z'S8)計(jì)算，v,(l《/S8)為葉結(jié)點(diǎn)的頂點(diǎn)，q為切片上 任意點(diǎn)。
3、 如權(quán)利要求l所述的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，其特征在于在步驟三中，采用公式 《—v,)(l&、8)判斷葉結(jié)點(diǎn)與切片的位置關(guān)系，若《<0，表示葉結(jié)點(diǎn)位于切片負(fù)側(cè)；《>0表示葉結(jié)點(diǎn)位于切片正側(cè)，若葉結(jié)點(diǎn)八個(gè)頂點(diǎn)的c/,值均為正或負(fù)，則表示葉結(jié)點(diǎn)與切片相離；若《的值不同時(shí)為正或負(fù)，表示葉結(jié)點(diǎn)與切片相交，基于以上判斷法則，獲取與切片相交的葉結(jié)點(diǎn)，將其包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為該切片鄰域數(shù)據(jù)，具體步驟為1)輸入R、樹 根結(jié)點(diǎn)；2)如果輸入結(jié)點(diǎn)為葉結(jié)點(diǎn)，判斷該結(jié)點(diǎn)與切片的位置關(guān)系，若相交，則將該葉結(jié)點(diǎn) 包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)識為當(dāng)前切片平面的鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)；3)若結(jié)點(diǎn)為內(nèi)部結(jié)點(diǎn)，則循環(huán)取得當(dāng)前結(jié) 點(diǎn)的子結(jié)點(diǎn)，執(zhí)行步驟2)。
4、 如權(quán)利要求I所述的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，其特征在于在步驟四中，采用公式J =".(《-v)計(jì)算點(diǎn)v到切片的距離，其中《為切片的法矢，《為切片上任意一點(diǎn)，若"大于零，則標(biāo)識該點(diǎn)位于切片的正側(cè)，否則標(biāo)識該點(diǎn)位于切片的負(fù)側(cè)，稱切片正側(cè)的數(shù)據(jù)點(diǎn)組成 的集合為切片的正鄰域，切片負(fù)側(cè)的數(shù)據(jù)點(diǎn)組成的集合為切片的負(fù)鄰域。
5、 如權(quán)利要求1所述的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，其特征在于在步驟五中，1)令p為正鄰域內(nèi)任一數(shù)據(jù)點(diǎn)，2)在負(fù)鄰域內(nèi)查詢點(diǎn)p的最近點(diǎn)^ 3)在正鄰域內(nèi)査詢點(diǎn)《的最 近的點(diǎn)//，稱p'、《為配對點(diǎn)；4)將配對點(diǎn)所在直線與切片求交，所得交點(diǎn)即為切片數(shù)據(jù) 點(diǎn)；5)令p為其下一點(diǎn)，返回步驟2)，直到正鄰域內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)遍歷完畢，實(shí)現(xiàn)散亂點(diǎn)云 的自適應(yīng)切片。
全文摘要
一種用于產(chǎn)品逆向工程中的散亂點(diǎn)云自適應(yīng)切片方法，其特征在于首先讀取散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)文件，基于R^*-樹建立點(diǎn)云空間索引結(jié)構(gòu)，依據(jù)該結(jié)構(gòu)中葉結(jié)點(diǎn)的分布情況計(jì)算各層切片位置，采用深度優(yōu)先遍歷方法快速準(zhǔn)確地獲取切片鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)，依據(jù)鄰域數(shù)據(jù)點(diǎn)與切片的位置關(guān)系，將其分為正負(fù)兩個(gè)區(qū)域，通過正負(fù)區(qū)域配對點(diǎn)連線與切片求交獲取切片數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)散亂點(diǎn)云的自適應(yīng)切片。本發(fā)明可對各種復(fù)雜型面散亂點(diǎn)云進(jìn)行切片處理，切片數(shù)據(jù)獲取精度高，算法運(yùn)行速度快。
文檔編號G06T15/10GK101510227SQ200910019900
公開日2009年8月19日 申請日期2009年3月26日 優(yōu)先權(quán)日2009年3月26日
發(fā)明者健 劉, 孫殿柱, 崔傳輝, 朱昌志 申請人:山東理工大學(xué)