散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究 |
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引用本文: | 王春香,孟宏,张勇. 散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究[J]. 机械设计与制造, 2019, 0(3) |
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作者姓名: | 王春香 孟宏 张勇 |
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作者单位: | 内蒙古科技大学 机械学院,内蒙古 包头,014010;内蒙古科技大学 机械学院,内蒙古 包头,014010;内蒙古科技大学 机械学院,内蒙古 包头,014010 |
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基金项目: | 内蒙古自治区高等学校科学研究项目 |
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摘 要: | 针对逆向工程中已有孔洞识别算法执行效率低、孔洞边界点提取不完整等问题,提出一种新的基于KD树和K邻域搜索的点云孔洞识别及边界提取算法。该算法首先利用KD树建立散乱点云的拓扑关系。其次,计算点云密度、定义距离阈值作为判别参数,利用K邻域搜索计算每个点与其K个邻域点的距离,距离大于阈值的点即为边界点。再次,采用单坐标搜索法去除外边界,保留孔洞边界。最后,利用边界追踪算法获取完整的孔洞边界点。以涡轮叶片和挖掘机斗齿为研究对象,对点云上的自然孔洞利用该算法进行识别。结果表明,该算法能够快速地识别出散乱点云中孔洞,并能完整地提取出孔洞边界点,实用性强。
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关 键 词: | 散乱点云 KD树 K邻域搜索 单坐标搜索法 边界追踪 孔洞边界 |
Research on the Hole Detection and Hole Boundary Extraction Algorithm for the Scattered Point Cloud |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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