【摘 要】
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针对飞机零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L_1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,提出一种收缩优化策略,计算最终特征数据点。试验结果表明,与传统的点云特征点检测方法相比,算法检测精度明显提升;其次,对于存在较大噪声的点云数据仍然能够有较好的提取效果,算
【机 构】
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中航西安飞机工业集团股份有限公司,西安 710089;南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院,南京 211106
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针对飞机零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L_1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,提出一种收缩优化策略,计算最终特征数据点。试验结果表明,与传统的点云特征点检测方法相比,算法检测精度明显提升;其次,对于存在较大噪声的点云数据仍然能够有较好的提取效果,算法鲁棒性高。
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