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散亂點(diǎn)云的孔洞識(shí)別和邊界提取算法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-06 00:20
  針對(duì)逆向工程中已有孔洞識(shí)別算法執(zhí)行效率低、孔洞邊界點(diǎn)提取不完整等問(wèn)題,提出一種新的基于KD樹(shù)和K鄰域搜索的點(diǎn)云孔洞識(shí)別及邊界提取算法。該算法首先利用KD樹(shù)建立散亂點(diǎn)云的拓?fù)潢P(guān)系。其次,計(jì)算點(diǎn)云密度、定義距離閾值作為判別參數(shù),利用K鄰域搜索計(jì)算每個(gè)點(diǎn)與其K個(gè)鄰域點(diǎn)的距離,距離大于閾值的點(diǎn)即為邊界點(diǎn)。再次,采用單坐標(biāo)搜索法去除外邊界,保留孔洞邊界。最后,利用邊界追蹤算法獲取完整的孔洞邊界點(diǎn)。以渦輪葉片和挖掘機(jī)斗齒為研究對(duì)象,對(duì)點(diǎn)云上的自然孔洞利用該算法進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果表明,該算法能夠快速地識(shí)別出散亂點(diǎn)云中孔洞,并能完整地提取出孔洞邊界點(diǎn),實(shí)用性強(qiáng)。

【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)

【文章目錄】:
1 引言
2 基于K鄰域搜索的孔洞識(shí)別
    2.1 利用KD樹(shù)建立點(diǎn)云拓?fù)潢P(guān)系
    2.2 孔洞識(shí)別
    2.3 孔洞識(shí)別仿真測(cè)試
3 外邊界去除
4 內(nèi)邊界追蹤
5 實(shí)例應(yīng)用
6 結(jié)論



本文編號(hào):3920265

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