本文選題：點云數(shù)據(jù) + 胎面花紋�。� 參考：《計算機輔助設(shè)計與圖形學學報》2017年05期

【摘要】：為有效地從點云數(shù)據(jù)中提取吻合輪胎結(jié)構(gòu)設(shè)計特征的花紋邊界,提出面向胎面點云映射陣的花紋邊界提取方法.首先以優(yōu)化分割獲取的胎面點云為對象,將柵格作為基本單元進行3D胎面點云到點云映射陣的轉(zhuǎn)化;然后采用列鏈碼連通性生長的方式獲取花紋結(jié)構(gòu)知識單元,構(gòu)建能夠表征花紋結(jié)構(gòu)信息的結(jié)構(gòu)知識庫;最后通過求解知識單元相似度實現(xiàn)知識庫中花紋的聚類,并借助模式識別實現(xiàn)聚類結(jié)果與花紋設(shè)計基本類型的匹配,進而驅(qū)動基本類型花紋邊界特征歸類機制實現(xiàn)花紋邊界特征點的提取.實例結(jié)果表明,該方法能夠高效、穩(wěn)定、準確地提取半鋼子午線輪胎點云中的花紋邊界特征信息.
[Abstract]:In order to extract the pattern boundary of the tire structure design feature from the point cloud data effectively, a method of pattern boundary extraction for the point cloud mapping matrix of the tire surface is proposed. Firstly, taking the fetal point cloud obtained by optimized segmentation as the object, the grid is used as the basic unit to transform 3D fetal point cloud to point cloud mapping matrix, and then the pattern structure knowledge unit is obtained by using the method of column chain code connectivity growth. The structure knowledge base which can represent the pattern structure information is constructed. Finally, the pattern clustering in the knowledge base is realized by solving the similarity degree of the knowledge unit, and the matching between the clustering result and the basic type of pattern design is realized by pattern recognition. Furthermore, it drives the classification mechanism of the basic pattern boundary features to achieve the extraction of the pattern boundary feature points. The results show that the method is efficient, stable and accurate to extract the pattern boundary information from the point cloud of semi-steel radial tire.
【作者單位】： 佳通輪胎(中國)研發(fā)中心;
【基金】：國家自然科學基金(51275145)
【分類號】：TP391.7

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本文編號：1942277