研究目的
提出一种用于逆向工程中大规模不规则表面激光扫描测量的微妙特征提取算法，以应对点云数据量大和特征识别复杂等挑战。
研究成果
所提出的微妙特征提取算法能有效识别并定位大规模不规则表面上的细微特征，在精度和鲁棒性方面优于传统算法。该算法为逆向工程应用中的点云特征提取提供了理论基础。
研究不足
该算法在环焊信息上可能仍会出现部分数据丢失，后续处理需手动调整。特征识别的准确性有待进一步提高。
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用于逆向工程中大规模不规则表面激光扫描测量的三维点云数据细微特征提取算法
DOI：10.1016/j.measurement.2019.107220
期刊：Measurement
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
在逆向工程中，点云数据的特征提取是大型复杂工件精密加工的关键环节。由于点云数据量庞大且复杂特征识别困难，不完整的特征识别会严重影响加工精度。为此，本文提出一种适用于大尺度不规则表面激光扫描测量的精细特征提取算法：首先计算L1中值点作为邻域中心；其次引入k+1邻域点计算点云特征描述；随后基于泊松区域生长算法采用多阈值策略提取特征；最后将该算法应用于大型球冠工件点云数据的特征提取实验。与传统算法相比，本算法不仅能快速识别细微特征信息，还能更精准地定位焊缝位置。
作者：
Yi Yang，Hairong Fang，Yuefa Fang，Shijian Shi
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