基于点云深度学习的加工特征识别方法

作     者：吕超凡 黄德林 刘天元 周亚勤 鲍劲松 LYU Chaofan;HUANG Delin;LIU Tianyuan;ZHOU Yaqin;BAO Jinsong

作者机构：东华大学机械工程学院上海201620 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2023年第29卷第3期

页      面：752-762页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 0401[教育学-教育学] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：加工特征识别 三维目标分类 点云 深度学习 

摘      要：在计算机辅助设计与制造系统中,加工特征识别是一项关键技术。针对传统的特征识别技术可扩展性差、鲁棒性差等问题,提出一种基于点云深度学习的加工特征识别方法。通过对加工特征表面进行均匀点采样,构建加工特征的点云数据集。使用K近邻算法构建点云的旋转不变表示,提出一种融入几何先验知识的点云分类网络。对于多特征模型的点云数据,提出一种加工特征点集的提取方法和相交特征的分离方法。通过具体实例验证了所提方法的有效性,表明该方法能识别CAD模型中的单一特征和相交特征。