典型文献
基于三维点云深度学习的飞机表面多圆孔基元提取方法
文献摘要：
在飞机部件自动制孔系统中,快速、精确检测飞机表面圆孔对飞机装配质量具有重要作用,但从大规模三维测量点云数据中自动化、精确、快速检测所有圆孔特征依旧是一个难点.鉴于此,提出一种基于三维点云深度学习的飞机表面多圆孔基元提取方法.使用三维点云深度学习网络预测三维测量点云中初始圆孔边界点,并基于初始圆孔边界点,学习圆孔法向.同时,设计基于学习的加权最小二乘(Weighted least square,WLS)方法拟合圆孔参数,并将圆孔边界点检测误差、圆孔参数估计误差、圆孔法向学习误差作为多任务联合损失进行网络训练.通过在不同噪声、不同分辨率的模拟点云数据和实测点云数据上进行测试,并与现有先进边界提取、圆孔拟合方法进行对比.试验结果表明,所提出的方法在边界点识别准确度、圆孔参数计算准确度等方面获得了优越的综合性能.
文献关键词：
飞机表面圆孔检测;三维测量;深度学习;加权最小二乘
中图分类号：
作者姓名：
陈红华;魏泽勇;谢乾;魏明强;汪俊
作者机构：
南京航空航天大学机电学院 南京 210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京 210016
文献出处：
引用格式：
[1]陈红华;魏泽勇;谢乾;魏明强;汪俊-.基于三维点云深度学习的飞机表面多圆孔基元提取方法)[J].机械工程学报,2022(14):190-202
A类：
飞机表面圆孔检测,圆孔检测
B类：
三维点云,点云深度学习,基元,飞机部件,自动制孔,精确检测,飞机装配,装配质量,三维测量,测量点,点云数据,快速检测,深度学习网络,云中,法向,加权最小二乘,Weighted,least,square,WLS,拟合圆,边界点检测,检测误差,参数估计误差,多任务,联合损失,网络训练,边界提取,拟合方法,参数计算
AB值：
0.307547
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