堆场场景下的船体分段三维扫描点云分割研究

来源 :大连理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangjinshui6699
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
船体分段的精度检测技术在船舶建造过程中占用十分重要的地位。目前船厂使用的测量工具全站仪耗时耗力,效率低下,近年来兴起三维扫描技术具有测量速度快、测量精度高优点,在分段精度检测中引入三维扫描技术可以克服全站仪测绘效率低、测量点稀少的问题。但使用三维扫描技术对分段进行扫描时,会涵盖整个分段堆场背景,需要将其中有用的分段点云分割提取出来。因此本文对堆场场景下的船体分段三维扫描点云分割问题进行研究,提出一种基于深度学习的分段分割方法。该方法首先对三维扫描到的堆场场景点云进行预处理;然后使用本文训练出的分段点云分割网络对预处理之后的点云进行分割;最后达成将分段点从场景中分割提取的目的。具体研究工作包括以下几方面内容:1.针对目前船舶领域没有公开的船体分段点云数据集的问题,提出了一种结合预处理操作的船舶分段点云数据集的制作方法。首先对采集到的原始场景点云进行预处理,将原始点云数目降采样为深度学习可以处理的级别,且极大的保留了原始几何结构特征;其次通过平移、旋转、场景拼接等方式增强数据集,解决了船体分段点云数据样本稀少的问题;最后将所有样本进行标准化处理并制作成HDF5格式数据集,可供后续深度学习使用;2.针对目前深度学习领域没有可直接用于从堆场场景中提取分段点云分割网络的问题,对已有的Point Net和动态图卷积神经网络(Dynamic Graph Convolutional Neural Networks,DGCNN)进行网络结构的改进。并提出一种加权交叉熵损失函数,加大网络将分段点预测为背景点的损失权重。改进后的模型在测试集上取得了88%的分割准确率。通过可视化的分割结果展示,本文训练出的网络还具有抵御分段点云残缺问题的鲁棒性。3.基于训练好的分割网络模型,本文开发一个可视化的点云分割软件。该软件可以方便快速的实现分段点云的分割。输入一个场景点云后,分割出其中的分段点云只需3-5秒,并且可以可视化的展示分割结果。
其他文献
裂纹尖端张口位移(CTOD)是评价含裂纹构件是否发生裂纹扩展的重要参数之一,目前大部分学者对CTOD的研究大多集中于二维平面应变状态,对于考虑厚度效应对CTOD的影响研究较少,这必然导致最终结果与实际尺寸相比存在一定误差。因此,有必要对三维结构裂纹尖端张口位移进行量化研究。本文以中心穿透裂纹的有限厚度板为研究对象,采用有限元技术,建立了考虑厚度效应的CTOD量化模型,为疲劳裂纹扩展和断裂评估提供依
在船舶领域应用铝合金,主要是借助其良好的抗腐蚀性以及焊接性好、强度高、重量轻的特点,可以应对航海中的各类复杂环境。因此,在造船业中铝合金具有很多应用和发展。电弧增材制造是以电弧为热源,以氩气等惰性气体作为保护气体,在电弧加热过程中不断熔化丝材,以堆积的方式将丝材沿规划路径逐层堆积成金属结构件。电弧增材制造技术具有制造成本低,制造效率高,材料利用率高等特点。首先,本文采用钨极气体保护焊技术,以ER5
当今,随着对高性能船舶各方面性能越来越高的要求,越来越多的武器装备、机械设备要布置在战舰上,对于常规的单体船而言,为了增大舱容,在保证船长和型深不变的情况下,只能增加船宽,但这也同时极大的增大了船舶阻力,为了保证战舰依旧具有良好的快速性,这势必大大增加燃油的消耗,所以考虑对传统船型进行改进和创新。为了保证增大舱容和甲板面积,同时又能保证具有良好的快速性和较低的能耗,相较于传统的单体船,三体船在稳性
随着水下无人设备与技术的发展,水下安保问题变得愈发突出,如何对水下运动目标进行探测识别就成为了亟待解决的难题。准确的识别离不开对目标特征的提取,其中对运动特征的提取显得尤为重要。水下目标识别领域现有的研究缺乏对水下目标运动特征的深入发掘,仍停留在利用速度、路径等简单信息作为运动特征的阶段,忽视了声纳图像序列中帧间相关性所包含的运动信息。近年来三维矩特征提取方法因其通用性、便捷性以及时空一体化处理能
本文研究主要预测了穿浪双体船模型船静水拖曳阻力,以及穿浪双体船在规则波中迎浪航行时的纵摇、垂荡、波浪中受到的阻力,并根据一定的换算关系,预测出实船数据,与已有的实船数据进行对比分析。针对模型船进行优化分析,对模型船添加不同尺寸(1mm、3mm、5mm)的尾插板。并从中选取阻力性能和耐波性都比较良好的最佳尺寸。本文通过Rhino软件建立船舶三维模型,并且利用STAR-CCM+软件对穿浪双体船模型船的
21世纪迈入信息化时代,造船制造业发生了翻天覆地的变化,中国虽然已经成为世界第一造船大国,但还不是造船强国,船厂的很多生产计划与实际作业脱节,产生了较大的资源浪费。船舶是一个复杂的离散型系统,多种因素在时间和空间上共同影响着建造计划的进行。本文结合船厂作业特点,使用Plant Simulation仿真平台模拟船厂实际作业情况,利用遗传算法进行优化,进而得到最优的船舶建造计划,消除计划的不连续性和资
随着海洋经济的快速发展,为适应更高的海上作业要求,各种新型船型不断被发展研究,小水线面双体船(SWATH)因其优秀的耐波性能,宽大的甲板面积等越来越受到造船界的重视和关注。SWATH船型的快速性和耐波性是近年来船舶领域的研究重点之一。与同等排水量单体船相比,SWATH船型具有更大的湿表面积,降低了其快速性。此外,由于海洋经济、科学研究等的需要,SWATH船型在海上执行的任务更加繁重,其在海上航行时
为提高多目标跟踪方法的跟踪效率,本文提出一种基于锚框对齐卷积特征的目标检测-表观特征提取联合网络AAC-JDAN。在YOLOv3目标检测网络的基础上,引入锚框变换网络与锚框对齐卷积,在使得网络获得旋转目标检测能力的同时,缓解现有方法中存在的检测-表观联合网络提取的表观特征与旋转目标之间关联性弱的问题;通过在检测头部网络中加入目标表观特征提取分支,以多任务联合学习的方式对目标检测和目标表观特征提取两
目前,第二代完整稳性(SGISC)框架逐渐应用于内河船舶。框架中瘫船稳性和过度加速度两种失效模式主要受横风横浪气候条件影响,本文将主要研究瘫船稳性失效模式。同时,衡准所分析的船型主要集中在海船,对于满足一定技术和环境条件下,既航行于内河,又定期在沿海地区进行短期航行的内河船舶却存在一定的适用性问题。该适用性问题主要体现在内河船舶横摇阻尼目前尚不能准确评估、风浪气候条件影响、标准的适用性及可接受的安