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题名基于点云去噪算法的发动机舱段测量模型优化
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作者
王琬琪
周淦
张世轩
徐志刚
王军义
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机构
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
华北计算机系统工程研究所
中国科学院大学
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2022年第1期39-42,共4页
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文摘
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。
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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
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Keywords
image processing
space engine compartment
point cloud denoising
tensor voting
reverse engineering
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG502
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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