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一种鲁棒的飞机零部件多尺度特征点检测方法
A Robust Scheme for Multi-scale Features Detection from Aircraft Component
投稿时间:2020-03-20  修订日期:2021-10-11
DOI:
中文关键词:  点云模型  飞机零部件  L1中值法向量滤波  收缩优化
英文关键词:point cloud  aircraft component  shallow features  L1 -median normal filtering  shrink optimization
基金项目:
作者单位邮编
李红卫 航空工业西安飞机工业(集团)有限责任公司 210016
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中文摘要:
      针对飞机零部件几何模型多尺度特征检测问题,提出一种鲁棒的多尺度特征点检测算法。算法首先设计一种 中值滤波算法获取无结构点云精准法线;然后基于计算得到的法线,计算各点的局部邻域波动,提取初始特征点;最后针对初始特征点数据冗余问题,提出一种收缩优化模型,计算最终特征数据点。试验结果表明,本文算法稳定、简单有效,特征点提取完整,具有比传统方法更好的检测效果。
英文摘要:
      Aiming at the multi-scale feature detection of geometric models of aircraft parts, a robust multi-scale feature point detection algorithm is proposed. First, the algorithm designs an median filtering algorithm to obtain the accurate normals of the unstructured point cloud. Then, based on the calculated normals, calculates the local neighborhood fluctuations of each point to extract the initial feature points. Finally, for the problem of data redundancy of the initial feature points, a shrinkage optimization model is proposed to calculate the final feature data points in this paper. The experimental results show that the proposed algorithm is stable, simple and effective. The extracted feature point is complete, and it has better detection effect than traditional methods.
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