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一种基于散乱点云的铆钉孔孔位提取方法
文献摘要：
针对目前铆钉孔特征提取方法的限制多、自动化程度低等问题,提出了一种基于散乱点云的铆钉孔自动识别与特征参数提取算法.通过每个点的k邻域点分布情况提取点云边界点,利用欧式距离聚类对其进行分割得到属于不同边界特征的点云块,随后依据椭圆拟合结果提取铆钉孔边界.借助k近邻搜索算法寻找铆钉孔边界邻域点云,进而构造铆钉孔的实际定位面,并将边界点投影至定位面以拟合端面圆.试验验证表明,本文提出的方法能够精确识别并提取铆钉孔,孔位提取精度可达0.029mm.
文献关键词：
铆钉孔;散乱点云;特征识别;特征提取;圆孔检测
中图分类号：
作者姓名：
田清廉;熊天辰;黄翔;李泷杲;郝龙
作者机构：
南京航空航天大学机电学院,南京 210016;江西航天海虹测控技术有限责任公司,南昌 330024
文献出处：
引用格式：
[1]田清廉;熊天辰;黄翔;李泷杲;郝龙-.一种基于散乱点云的铆钉孔孔位提取方法)[J].航空制造技术,2022(07):83-89
A类：
云块,029mm,圆孔检测
B类：
散乱点云,铆钉孔,孔位,自动识别,特征参数提取,邻域,取点,边界点,欧式距离,距离聚类,割得,不同边界,边界特征,椭圆拟合,近邻搜索,搜索算法,定位面,端面,精确识别,特征识别
AB值：
0.269066
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