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1、隨著精密加工的逐步發(fā)展,傳統(tǒng)的測(cè)量方法已經(jīng)無(wú)法滿足實(shí)際測(cè)量的需求,往往需要借助于非接觸等方式快速獲取機(jī)械零件稠密點(diǎn)云。但是龐大的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)量對(duì)于計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)和處理來(lái)說(shuō)很困難;另外,測(cè)量設(shè)備獲得的三維模型點(diǎn)云數(shù)據(jù)受到各種因素的影響,含有大量的噪聲點(diǎn)。因此,需要對(duì)所獲取的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡(jiǎn)和去噪等預(yù)處理。同時(shí)通過(guò)獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的擬合手段來(lái)分析機(jī)械零件表面的尺寸參數(shù)也是機(jī)械零件的三維測(cè)量的迫切需求。
首
2、先,針對(duì)龐大的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題,在已有點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)算法的基礎(chǔ)上,提出一種基于 kd樹(shù)結(jié)構(gòu)的等距離均勻精簡(jiǎn)算法;為了適應(yīng)點(diǎn)云的特征保留,在該算法的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了一種能夠很好保持點(diǎn)云特征的算法;實(shí)驗(yàn)表明,本文的點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法能夠快速有效的對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)精簡(jiǎn),能夠滿足實(shí)際的需求。
其次,本文根據(jù)點(diǎn)云噪聲的不同屬性進(jìn)行分類(lèi),分別對(duì)各類(lèi)點(diǎn)云噪聲進(jìn)行處理。并提出一種基于隨機(jī)采樣一致性原理的去噪方法,通過(guò)對(duì)所需模型點(diǎn)云的識(shí)別而達(dá)到去除點(diǎn)云噪聲
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