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一种基于散乱点云的铆钉孔孔位提取方法
被引量:
5
1
作者
田清廉
熊天辰
+2 位作者
黄翔
李泷杲
郝龙
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2022年第7期83-89,共7页
针对目前铆钉孔特征提取方法的限制多、自动化程度低等问题,提出了一种基于散乱点云的铆钉孔自动识别与特征参数提取算法。通过每个点的k邻域点分布情况提取点云边界点,利用欧式距离聚类对其进行分割得到属于不同边界特征的点云块,随后...
针对目前铆钉孔特征提取方法的限制多、自动化程度低等问题,提出了一种基于散乱点云的铆钉孔自动识别与特征参数提取算法。通过每个点的k邻域点分布情况提取点云边界点,利用欧式距离聚类对其进行分割得到属于不同边界特征的点云块,随后依据椭圆拟合结果提取铆钉孔边界。借助k近邻搜索算法寻找铆钉孔边界邻域点云,进而构造铆钉孔的实际定位面,并将边界点投影至定位面以拟合端面圆。试验验证表明,本文提出的方法能够精确识别并提取铆钉孔,孔位提取精度可达0.029mm。
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关键词
铆钉孔
散乱点云
特征识别
特征提取
圆孔检测
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职称材料
题名
一种基于散乱点云的铆钉孔孔位提取方法
被引量:
5
1
作者
田清廉
熊天辰
黄翔
李泷杲
郝龙
机构
南京航空航天大学机电学院
江西航天海虹测控技术有限责任公司
出处
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2022年第7期83-89,共7页
基金
国防基础科研计划资助(JCKY2020605C014)。
文摘
针对目前铆钉孔特征提取方法的限制多、自动化程度低等问题,提出了一种基于散乱点云的铆钉孔自动识别与特征参数提取算法。通过每个点的k邻域点分布情况提取点云边界点,利用欧式距离聚类对其进行分割得到属于不同边界特征的点云块,随后依据椭圆拟合结果提取铆钉孔边界。借助k近邻搜索算法寻找铆钉孔边界邻域点云,进而构造铆钉孔的实际定位面,并将边界点投影至定位面以拟合端面圆。试验验证表明,本文提出的方法能够精确识别并提取铆钉孔,孔位提取精度可达0.029mm。
关键词
铆钉孔
散乱点云
特征识别
特征提取
圆孔检测
Keywords
Rivet hole
Scattered point cloud
Feature recognition
Feature extraction
Circular hole detection
分类号
V262 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于散乱点云的铆钉孔孔位提取方法
田清廉
熊天辰
黄翔
李泷杲
郝龙
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2022
5
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参考文献
引证文献
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