一种鲁棒的飞机零件多尺度特征点检测方法

TP391; 针对飞机零件几何模型多尺度特征检测问题,提出一种鲁棒的多尺度特征点检测算法.算法首先设计一种L1中值滤波算法获取无结构点云精准法线;然后基于计算得到的法线,计算各点的局部邻域波动,提取初始特征点;最后针对初始特征点数据冗余问题,提出一种收缩优化策略,计算最终特征数据点.试验结果表明,与传统的点云特征点检测方法相比,算法检测精度明显提升;其次,对于存在较大噪声的点云数据仍然能够有较好的提取效果,算法鲁棒性高....

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Published in南京航空航天大学学报 Vol. 53; no. 5; pp. 813 - 820
Main Authors 李红卫, 魏泽勇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中航西安飞机工业集团股份有限公司,西安 710089%南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院,南京 211106 01.10.2021
Subjects
点云模型;飞机零部件;L1中值法向量滤波;收缩优化
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ISSN1005-2615
DOI10.16356/j.1005-2615.2021.05.019

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Summary:TP391; 针对飞机零件几何模型多尺度特征检测问题,提出一种鲁棒的多尺度特征点检测算法.算法首先设计一种L1中值滤波算法获取无结构点云精准法线;然后基于计算得到的法线,计算各点的局部邻域波动,提取初始特征点;最后针对初始特征点数据冗余问题,提出一种收缩优化策略,计算最终特征数据点.试验结果表明,与传统的点云特征点检测方法相比,算法检测精度明显提升;其次,对于存在较大噪声的点云数据仍然能够有较好的提取效果,算法鲁棒性高.
ISSN:1005-2615
DOI:10.16356/j.1005-2615.2021.05.019