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结合属性邻接图与点云的零件模型特征识别方法
1
作者
舒敏
杨涛
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第12期94-101,共8页
针对目前基于属性邻接图与点云的零件模型特征识别技术存在的局限性,结合2种特征识别方法提出了一种结合属性邻接图与点云的零件模型特征识别方法。利用模型属性邻接图匹配特征子图找到特征面并分离,再将特征面进行点云采样,最后在Point...
针对目前基于属性邻接图与点云的零件模型特征识别技术存在的局限性,结合2种特征识别方法提出了一种结合属性邻接图与点云的零件模型特征识别方法。利用模型属性邻接图匹配特征子图找到特征面并分离,再将特征面进行点云采样,最后在PointNet网络基础上改进点云分类网络结构。通过添加局部特征提取模块与基于Transformer网络的非局部特征提取模块,并结合特征属性邻接图信息与原始点云数据,对24种常见特征进行特征识别试验,最终识别准确率为99.92%。
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关键词
零件模型特征识别
属性邻接图
点云
Transformer网络
PointNet
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职称材料
题名
结合属性邻接图与点云的零件模型特征识别方法
1
作者
舒敏
杨涛
机构
西南科技大学信息工程学院
特殊环境机器人技术四川重点实验室
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第12期94-101,共8页
文摘
针对目前基于属性邻接图与点云的零件模型特征识别技术存在的局限性,结合2种特征识别方法提出了一种结合属性邻接图与点云的零件模型特征识别方法。利用模型属性邻接图匹配特征子图找到特征面并分离,再将特征面进行点云采样,最后在PointNet网络基础上改进点云分类网络结构。通过添加局部特征提取模块与基于Transformer网络的非局部特征提取模块,并结合特征属性邻接图信息与原始点云数据,对24种常见特征进行特征识别试验,最终识别准确率为99.92%。
关键词
零件模型特征识别
属性邻接图
点云
Transformer网络
PointNet
Keywords
part model feature recognition
attribute adjacency graph
point cloud
Transformer net
PointNet
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH161.1 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合属性邻接图与点云的零件模型特征识别方法
舒敏
杨涛
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024
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