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结构光检测点云精简与重构参数自动调节方法

仪器仪表学报 2022年第8期43卷 122-130页

作者：李茂月赵伟翔马康盛王飞哈尔滨理工大学先进制造智能化技术教育部重点实验室哈尔滨150080

针对薄壁叶片的点云扫描采样会产生特征消失、三角重构会产生孔洞现象的问题,提出一种改进的点云精简以及重构的方法。首先,根据法向量夹角阈值和欧氏距离提取叶片外轮廓;其次,计算点云的平均曲率和高斯曲率,设定阈值对点云划分子集,采... 详细信息

针对薄壁叶片的点云扫描采样会产生特征消失、三角重构会产生孔洞现象的问题,提出一种改进的点云精简以及重构的方法。首先,根据法向量夹角阈值和欧氏距离提取叶片外轮廓;其次,计算点云的平均曲率和高斯曲率,设定阈值对点云划分子集,采用索引空间法对点云数据进行精简;然后,采用贪婪算法针对距离阈值系数和三角形参数对叶片点云进行实验分析,得出没有孔洞的贪婪三角参数经验值;最后对距离阈值系数和点云平均间距拟合出关系式,实现贪婪重构的参数自动调节。实验结果表明,在总体精简率为90%左右时,相较于另外两种方法,标准偏差分别下降了26.45%和19.92%,外轮廓尺寸平均偏差分别下降了79.81%和47.97%。按照提出的方法设置重构参数,重构质量良好,对薄壁叶片实现在机智能加工检测具有良好的应用参考。

关键词：点云精简三角重构索引空间参数调节薄壁叶片

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激光点云数据预处理及表面重构方法研究

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2024年第5期 160-167页

作者：许拴梅孙超王嫄中铁城际规划建设有限公司河北石家庄050011

通过三维激光扫描技术获取的点云数据量巨大同时存在较多不必要的信息,这些含不必要信息的数据,使其点云利用率降低,造成点云数据处理及应用管理的不便。因此,本文重点研究了点云滤波、点云精简、点云分割中的相关算法。选取数据量很大... 详细信息

通过三维激光扫描技术获取的点云数据量巨大同时存在较多不必要的信息,这些含不必要信息的数据,使其点云利用率降低,造成点云数据处理及应用管理的不便。因此,本文重点研究了点云滤波、点云精简、点云分割中的相关算法。选取数据量很大的建筑物室内外点云,验证滤波、精简、场景分割算法的处理效果;同时,在点云预处理的基础上研究了泊松表面重建的算法,并针对点云数据特征分析了其适用性,为之后三维场景的建立提供了一定的参考。

关键词：布料模拟滤波基于统计学滤波点云精简点云前景分割泊松重建

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大型储罐的三维点云精简方法研究

北京化工大学学报（自然科学版） 2022年第5期49卷 84-90页

作者：张博祝海江北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对大型储罐三维点云数据散乱、冗余点多等影响计算机显示及容积计算的问题,改进了一种储罐三维点云精简算法。该方法先利用均匀网格法,将待处理的三维点云数据分割成若干小栅格;然后根据随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC... 详细信息

针对大型储罐三维点云数据散乱、冗余点多等影响计算机显示及容积计算的问题,改进了一种储罐三维点云精简算法。该方法先利用均匀网格法,将待处理的三维点云数据分割成若干小栅格;然后根据随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对每个栅格中的点云数据建立球模型,以保留特征点并滤除冗余数据点,达到精简点云的目的。将该方法与传统的均匀网格法和非均匀网格法进行对比,实验结果表明该方法在保证较高精简率的情况下可以更好地保留储罐点云数据特征。

关键词：储罐三维点云均匀网格法随机抽样一致(RANSAC)算法点云精简

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面向结构件几何特征保留的点云精简方法

电子测量与仪器学报 2022年第6期36卷 196-204页

作者：丁吉祥董寰宇秦训鹏武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉430070 武汉理工大学湖北省新能源与智能网联车工程技术研究中心武汉430070

汽车结构件表面几何特征测量时,传统的点云精简方法在高精简率时会对点云中的几何特征进行破坏,降低几何特征的完整性和尺寸精度,针对此问题,提出一种面向几何特征保留的点云精简方法。首先,基于空间区域分割思想进行点云的K-means聚类... 详细信息

汽车结构件表面几何特征测量时,传统的点云精简方法在高精简率时会对点云中的几何特征进行破坏,降低几何特征的完整性和尺寸精度,针对此问题,提出一种面向几何特征保留的点云精简方法。首先,基于空间区域分割思想进行点云的K-means聚类划分,并构建几何特征描述子,通过计算簇内信息熵提取特征区域点云。其次,对特征区域点云进行基于FCM(fuzzy C-means)&K-means的迭代聚类精简,对于非特征区域点云进行八叉树精简。最后,对不同区域精简后的点云进行拼接,实现精简的目的。结果表明,本文方法能较完整地保留模型表面的几何特征,避免孔洞的出现,且在94.30%精简率下,精简点云与原始点云的最大误差为0.912 mm,均方根误差为0.041 mm,相较于传统的方法精度更高。

关键词：结构件测量 FCM聚类 K-means聚类特征描述子点云精简

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一种保留特征点的大数据量点云分类精简算法

测绘科学 2022年第5期47卷 99-106,133页

作者：梁栋蒲洁李岩峰河北工业大学土木与交通学院天津300401

针对桥梁等大型结构点云模型存在数据量过大、特征信息提取不准确等问题,该文提出了一种保留特征点分类精简的方法。对点云数据进行体素下采样预处理;空间栅格均匀划分点云数据,并以每个小栅格为单位计算曲率描述子并优化栅格,将点云数... 详细信息

针对桥梁等大型结构点云模型存在数据量过大、特征信息提取不准确等问题,该文提出了一种保留特征点分类精简的方法。对点云数据进行体素下采样预处理;空间栅格均匀划分点云数据,并以每个小栅格为单位计算曲率描述子并优化栅格,将点云数据快速划分为特征区和非特征区;利用曲率和K邻域法向量夹角的平均值把特征区点云划分为特征点和非特征点;对不同类点云采用不同的精简策略并整合在一起,较好地解决了传统精简算法在海量点云精简速度和精度上难以兼顾的不足。对某桥大型拼装构件的试验结果表明,在较高精简度下,所提算法较传统精简算法,能够有效避免孔洞现象发生,在精简速度和精度上都取得了较好的效果。

关键词：点云精简空间栅格体素下采样曲率特征点桥梁工程

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融合聚类算法的钢轨轮廓点云自适应精简

测绘通报 2023年第10期 135-139页

作者：张海山张正军宋宗莹柳红利姜大佐曾杉中国神华能源股份有限公司北京100011 中科吉芯(秦皇岛)信息技术有限公司河北秦皇岛066000 国能包神铁路集团有限责任公司内蒙古包头014000 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101

针对原始结构光钢轨轮廓点云数据量大、强噪声和离群杂点多的问题,本文提出了一种欧式聚类融合多种传统滤波方式的钢轨点云自适应精简的方法。采用点云欧式距离为特征量的聚类分割方法用于无效杂散点数据的识别和精简,采用统计滤波结合... 详细信息

针对原始结构光钢轨轮廓点云数据量大、强噪声和离群杂点多的问题,本文提出了一种欧式聚类融合多种传统滤波方式的钢轨点云自适应精简的方法。采用点云欧式距离为特征量的聚类分割方法用于无效杂散点数据的识别和精简,采用统计滤波结合均匀体素下采样滤波方法实现点云初步去噪。在此基础上,通过欧式聚类分割噪点,采用自动获取滤波范围的自适应直通滤波去除轨底粘连数据,以保证点云配准的效率与准确性。本文提出的方法可有效精简无效数据和去噪,点云精简比约为94%,同时保留了原始点云的有效轮廓特征,为点云配准与磨耗点的高精度识别奠定了基础。

关键词：点云精简点云滤波欧式距离聚类分割自适应直通滤波

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点云数据的补全与精简算法研究

国外电子测量技术 2023年第8期42卷 111-116页

作者：顿启鹏毋涛邓魏永西安工程大学计算机科学学院西安710048

随着三维点云技术的不断成熟,目前许多企业将其应用到了货物管理中。但在点云获取中设备会因为外界原因(光照、温度等)导致数据不完全(点云空洞),而且获取初始点云数巨多,降低了后期点云处理效率。提出了对点云的一种预处理,既要获取完... 详细信息

随着三维点云技术的不断成熟,目前许多企业将其应用到了货物管理中。但在点云获取中设备会因为外界原因(光照、温度等)导致数据不完全(点云空洞),而且获取初始点云数巨多,降低了后期点云处理效率。提出了对点云的一种预处理,既要获取完整目标物的曲面特征,也要对点云进行高效地压缩。首先对原始点云进行条件滤波和统计分析滤波去噪,然后提出了一种由统计分析和三角格化结合的点云补全算法,最后将补全的点云使用改进的曲率精简法对点云进行处理,并将方法与其他方法做了对比实验。实验结果表明,方法可以将孔洞点云补全,保留货物平面特征和边缘细节信息,降低点云存储空间,为后期对点云处理提高效率有着重要意义。其中,补全算法使补全后的点云与补全之前的点云的最近点平均距离小于0.0004 m,点云精简算法的精简率可达到90%。

关键词：点云空洞条件滤波统计分析点云精简点云补全

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面向铸件自动化打磨的点云精简方法

机床与液压 2023年第18期51卷 33-37页

作者：朱彬陈新度吴磊刘跃生刁世普广东工业大学机电工程学院广东广州510006 广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室广东广州510006

由于铸件自动化打磨作业中存在点云数据过冗余等问题,导致数据处理时间过长,影响加工效率。为了提高点云处理的计算效率,提出一种基于线性耦合曲率的点云精简方法,以兼具效率和精度。对源扫描点云构建K-d树数据结构,并提出更稳健的线性... 详细信息

由于铸件自动化打磨作业中存在点云数据过冗余等问题,导致数据处理时间过长,影响加工效率。为了提高点云处理的计算效率,提出一种基于线性耦合曲率的点云精简方法,以兼具效率和精度。对源扫描点云构建K-d树数据结构,并提出更稳健的线性耦合曲率特征模型以提取特征域;在此基础上,利用改进空间二分法快速精简非特征域;最后融合特征域和精简后的非特征域,得到最终精简结果。结果表明:该方法可得准确的精简比,拟合曲面模型仅存在微小的数据空洞。在90%精简比、2.7%噪声比条件下,保形性误差为0.867 mm,优于传统的点云精简方法,能够实现铸件点云的高效精简。

关键词：铸件自动化打磨点云精简保形性抗噪性

点云自适应精简算法在钢轨廓形三维结构光检测中的应用

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铁道标准设计 2022年第7期66卷 36-41页

作者：税文王培俊屈仁飞赵瑞赖宸宇罗鑫西南交通大学机械工程学院成都610031

为降低传统手工检测的工作强度,提高检测效率与精度,将结构光三维成像技术应用于钢轨检测。由于铁路现场扫描的钢轨点云数据量庞大,且存在大量噪声点与离群点,若不进行精简,对后续点云识别与配准的效率与精度会产生较大影响。为解决上... 详细信息

为降低传统手工检测的工作强度,提高检测效率与精度,将结构光三维成像技术应用于钢轨检测。由于铁路现场扫描的钢轨点云数据量庞大,且存在大量噪声点与离群点,若不进行精简,对后续点云识别与配准的效率与精度会产生较大影响。为解决上述问题,首先运用最大主成分方向、法线方向和质心对原始点云进行摆正;然后根据空间位置与密度聚类结果除去离群点,根据钢轨廓形信息执行直通滤波,除去轨腰点云中粘连的噪声点;最后将钢轨点云分割为水平平面点云、竖直平面点云以及曲面点云,针对不同位置的点云,基于点距设置不同的体素采样参数进行精简。铁路现场试验表明,该方法可以有效去除钢轨点云中的噪声点与离群点,精简比为80%左右,最大程度保留原始点云的形貌特征与细节信息的同时,点云配准效率提高近4倍,为高效精确的点云处理奠定基础。

关键词：钢轨检测点云精简点云摆正直通滤波平面分割分层滤波