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面向结构件几何特征保留的点云精简方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
结构件测量;FCM聚类;K-means聚类;特征描述子;点云精简
中图分类号：
作者姓名：
丁吉祥;董寰宇;秦训鹏
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]丁吉祥;董寰宇;秦训鹏-.面向结构件几何特征保留的点云精简方法)[J].电子测量与仪器学报,2022(06):196-204
A类：
结构件测量
B类：
几何特征,点云精简,汽车结构件,云中,尺寸精度,空间区域,区域分割,想进,行点,means,特征描述子,信息熵,提取特征,特征区域,FCM,fuzzy,迭代聚类,非特,八叉树,树精,拼接,较完整,整地,孔洞,始点,最大误差
AB值：
0.299372
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