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基于点云去噪算法的发动机舱段测量模型优化
文献摘要：
由于激光测量得到的航天发动机舱段点云中通常包含噪声,为提高后续路径规划中模型的精确度,提出一种针对噪声的点云去噪算法.首先,根据张量投票算法,通过点的张量矩阵得到扩散张量;其次,通过扩散张量设计各向异性扩散滤波在不同方向的速率,实现点云的大尺度噪声去噪;最后,通过点云的半径和标准差来实现双边滤波的自适应调参,进一步实现小尺度噪声去噪.对本算法进行了对比实验验证,结果表明该算法和传统算法相比,在有效剔除噪声点的同时,更好地保持了点云的几何特征,是一种高效的去噪算法.
文献关键词：
图像处理;航天发动机舱段;点云去噪;张量投票;逆向工程
中图分类号：
作者姓名：
王琬琪;周淦;张世轩;徐志刚;王军义
作者机构：
中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳 110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳 110169;华北计算机系统工程研究所,北京 100083;中国科学院大学,北京 100049
文献出处：
引用格式：
[1]王琬琪;周淦;张世轩;徐志刚;王军义-.基于点云去噪算法的发动机舱段测量模型优化)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(01):39-42
A类：
航天发动机舱段,张量投票
B类：
点云去噪,去噪算法,测量模型,模型优化,激光测量,云中,路径规划,投票算法,各向异性扩散滤波,同方向,大尺度,双边滤波,小尺度,传统算法,除噪声,噪声点,几何特征,逆向工程
AB值：
0.236591
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