【摘 要】
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对于型面复杂且含有大量孔洞的点云模型,目前逆向软件和修补算法皆存在单孔逐一修补时效率较低、人机交互过多;多孔同时修复精度不高、特征丢失等问题。因此,有必要实现以孔洞的分类识别为前提,以特征保持为目标的高效、高精度的点云孔洞分类自动修补方式。基于上述想法,提出一种在孔洞识别的基础上将圆柱特征孔洞与一般类型孔洞分类的方法。首先,借助最大角度识别准则提取孔洞边界点集合,通过欧式聚类算法分割并统计孔洞总数,然后利用RANSAC算法和设定的距离阈值提取模型中的圆柱特征孔洞。实验结果表明,该方法不仅可提取模型中直径大
【基金项目】
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包头市科技发展计划项目(2019Z3004-6)。
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对于型面复杂且含有大量孔洞的点云模型,目前逆向软件和修补算法皆存在单孔逐一修补时效率较低、人机交互过多;多孔同时修复精度不高、特征丢失等问题。因此,有必要实现以孔洞的分类识别为前提,以特征保持为目标的高效、高精度的点云孔洞分类自动修补方式。基于上述想法,提出一种在孔洞识别的基础上将圆柱特征孔洞与一般类型孔洞分类的方法。首先,借助最大角度识别准则提取孔洞边界点集合,通过欧式聚类算法分割并统计孔洞总数,然后利用RANSAC算法和设定的距离阈值提取模型中的圆柱特征孔洞。实验结果表明,该方法不仅可提取模型中直径大
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