典型文献
加工面点云数据深度学习的加工特征自动识别
文献摘要：
加工特征识别是实现CAD/CAPP/CAM系统集成的关键技术.针对传统基于符号推理加工特征识别模式存在鲁棒性问题,提出一种基于加工面点云数据深度学习的加工特征自动识别方法;基于PointNet点云识别框架,构建了一个面向加工面点云数据的加工特征自动识别卷积神经网络;通过收集CAD模型中的加工特征面集和采样点云,构建了适合该网络学习的三维点云数据样本库.通过样本训练获得加工特征识别器,实现了24类机械加工特征的自动识别,识别准确率达到99％以上,该方法简洁、高效,对有噪音和缺陷的点云数据不敏感,并且对由于特征相交造成加工面破坏仍然具有较好的鲁棒性和识别效果.
文献关键词：
加工特征;特征识别;三维点云;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
高玉龙;张应中
作者机构：
大连理工大学 机械工程学院, 大连 116024
文献出处：
引用格式：
[1]高玉龙;张应中-.加工面点云数据深度学习的加工特征自动识别)[J].计算机系统应用,2022(02):143-149
A类：
B类：
面点,数据深度,加工特征,征自,特征识别,CAD,CAPP,CAM,系统集成,识别模式,自动识别方法,PointNet,点云识别,识别框架,采样点,合该,网络学习,三维点云数据,样本库,样本训练,识别器,机械加工,识别准确率,噪音,不敏,相交
AB值：
0.326595
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
