复杂曲面零件散乱点云特征点提取

• 作者: 李栋 李泷杲 高瑞 黄翔
• 来源期刊: 航空制造技术
• 关键词: 复杂曲面零件 散乱点云 标记 特征点提取 聚类
• 年，卷（期）: 2017,（13）
• 所属期刊栏目: 新视点
• 页码范围: 60-65
• 页数: 6页
• 字数: 4823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16080/j.issn1671-833x.2017.13.060

摘要

复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义.提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法.首先,提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法,通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记;然后,采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取;最后,通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点,完善了提取的点云特征.该方法直接操作于散乱点云,无需任何的拓扑连接信息.试验结果表明:该方法简单、有效,不需要过多地人为调节参数,特征点提取完整.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄翔	南京航空航天大学机电学院	130	1532	21.0	31.0
2	李泷杲	南京航空航天大学机电学院	60	430	10.0	18.0
3	高瑞	南京航空航天大学机电学院	2	4	1.0	2.0
4	李栋		5	11	2.0	3.0