針對逆向工程中已有孔洞識別算法執(zhí)行效率低、孔洞邊界點(diǎn)提取不完整等問題,提出一種新的基于KD樹和K鄰域搜索的點(diǎn)云孔洞識別及邊界提取算法。該算法首先利用KD樹建立散亂點(diǎn)云的拓?fù)潢P(guān)系。其次,計(jì)算點(diǎn)云密度、定義距離閾值作為判別參數(shù),利用K鄰域搜索計(jì)算每個點(diǎn)與其K個鄰域點(diǎn)的距離,距離大于閾值的點(diǎn)即為邊界點(diǎn)。再次,采用單坐標(biāo)搜索法去除外邊界,保留孔洞邊界。最后,利用邊界追蹤算法獲取完整的孔洞邊界點(diǎn)。以渦輪葉片和挖掘機(jī)斗齒為研究對象,對點(diǎn)云上的自然孔洞利用該算法進(jìn)行識別。結(jié)果表明,該算法能夠快速地識別出散亂點(diǎn)云中孔洞,并能完整地提取出孔洞邊界點(diǎn),實(shí)用性強(qiáng)。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 基于K鄰域搜索的孔洞識別
    2.1 利用KD樹建立點(diǎn)云拓?fù)潢P(guān)系
    2.2 孔洞識別
    2.3 孔洞識別仿真測試
3 外邊界去除
4 內(nèi)邊界追蹤
5 實(shí)例應(yīng)用
6 結(jié)論



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