【摘 要】
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用非接触测量方法进行复杂型面零件数字化检测,点云数据与CAD模型的坐标归一化处理是必须的。针对传统的ICP(Iterative Closest Point)方法在坐标归一化过程中对初始点要求严格及由于型面的特殊性所造成的算法不能收敛问题,采用遗传算法对点云与CAD模型进行坐标归一化,由于遗传算法具有全局收敛性及对初始位置要求不严格,所以用该方法能使点云与CAD模型达到正确的配准。并以具体的实例验证
【机 构】
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上海交通大学机械工程与动力学院,郑州轻工业学院机电工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金（50375093）：上海汽车工业科技发展基金（0310）
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用非接触测量方法进行复杂型面零件数字化检测,点云数据与CAD模型的坐标归一化处理是必须的。针对传统的ICP(Iterative Closest Point)方法在坐标归一化过程中对初始点要求严格及由于型面的特殊性所造成的算法不能收敛问题,采用遗传算法对点云与CAD模型进行坐标归一化,由于遗传算法具有全局收敛性及对初始位置要求不严格,所以用该方法能使点云与CAD模型达到正确的配准。并以具体的实例验证了算法的可行性。
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