[發明專利]一種基于三維特征描述子的機翼叉耳點云分割方法

有效

• 申請號: 202010370281.5
• 申請日: 2020-04-30
• 公開（公告）號: CN111563904B
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 汪俊;和曉歌;謝乾
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06K9/62;G06T17/00
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 王磊

1.一種基于三維特征描述子的機翼叉耳點云分割方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：采集機翼信息，獲取機翼點云數據集；

步驟S2：根據叉耳CAD模型采樣獲取叉耳點云數據作為模板點云M，對模板點云M計算其三維特征描述子m；

步驟S3：將機翼點云數據集進行隨機采樣，得到采樣集I1；

步驟S4：選取采樣集中的采樣點i，尋找采樣點的特定鄰域k，將采樣點和特定鄰域k組成預測點云I，并計算預測點云I中的三維特征描述子n_i；

步驟S5：分別度量三維特征描述子m和n_i的相似性，并設置閾值ε，篩選大于閾值ε的點云數據；得到新的點云數據集并對其聚類，得到多個聚類點云；

步驟S6：將每個聚類點云的三維特征描述子n_i和模板點云的三維特征描述子m對比，篩選出差異大的異常點聚類；

步驟S7：濾除異常點聚類，得到分割后的叉耳點云數據。

2.根據權利要求1所述的一種基于三維特征描述子的機翼叉耳點云分割方法，其特征在于：所述步驟S2中，計算模板點云M的三維特征描述子m具體為：

通過邊緣檢測算子獲取輪廓邊緣,對輪廓邊緣采樣得到一組離散的點集：X＝{x₁,x₂,x₃,...,x_j}；

以其中任意一點x_i為參考點,在x_i為圓心、R為半徑的局域內按對數距離間隔建立a個同心圓，將此區域沿圓周方向b等分，點x_i到其它參考點的向量相對位置簡化為模板點云上各扇區內的點分布數；分析其它參考點的形狀上下文特征h_i(k)，計算公式為：

h_i(k)＝#{y≠x_i:(y-x_i)∈bin(k)}；

其中，y表示采樣集中余下的采樣點，bin(k)表示第k個等分，1≤k≤K,K＝a×b，h_i(k)即為形狀上下文特征；

選取點集X中j個點x₁,...,x_j為參考點，依次計算與剩下的j-1個點構成的形狀上下文特征，最終得到j個形狀直方圖，并以j*j-1大小的矩陣存儲表示三維特征描述子m。

3.根據權利要求2所述的一種基于三維特征描述子的機翼叉耳點云分割方法，其特征在于，所述步驟S3具體為：設定閾值δ，根據設定的閾值δ對點云數據集進行采樣，其中采樣的點云數據大于設定的閾值δ。

4.根據權利要求3所述的一種基于三維特征描述子的機翼叉耳點云分割方法，其特征在于：所述步驟S4具體為：選取采樣集中的采樣點i，尋找采樣點的鄰域k，把與采樣點的法向量夾角小于閾值的鄰域點添入集合中，遍歷整個點云數據集組成預測點云I，利用三維形狀上下文特征計算得到預測點云I中參考點i的點云塊的三維特征描述子n_i。