【摘 要】
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结合局部曲面拟合和广义二分优化搜索,提出了用于大尺寸自由曲面形貌测量中多视三维散乱点云自动配准的算法。首先,对点云微小局部区域进行标准最小二乘曲面拟合,根据拟合残
【机 构】
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大连理工大学精密与特种加工教育部重点实验室,大连理工大学微纳米技术及系统辽宁省重点实验室,厦门大学机电工程系
【基金项目】
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辽宁省教育厅重点实验室资助项目(No.L2012014);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.DUT11RC(3)18)
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结合局部曲面拟合和广义二分优化搜索,提出了用于大尺寸自由曲面形貌测量中多视三维散乱点云自动配准的算法。首先,对点云微小局部区域进行标准最小二乘曲面拟合,根据拟合残差提取给定点云的全部非平坦区;借助图论中"邻接"与"可达"的概念以及非平坦区的空间分布统计特征,进行相邻点云非平坦区的区域聚类计算以及区域匹配,进而自动获得配准位姿初值。然后,计算源点云在目标点云中最靠近点的k邻近,并向k邻近点的局部移动最小二乘拟合曲面做正交投影,以提取对应点。最后,采用广义二分优化搜索进行位姿变换的优化求解。试验结果表明:该方法稳定、可靠,无需人工交互,适用于采样错移情形。在重叠区域内选取150个对应点进行位姿优化时,平均配准缝隙约为0.02mm,可以满足大尺寸自由曲面形貌测量的多视三维散乱点云配准的要求。
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