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基于点云去噪算法的发动机舱段测量模型优化

文献类型:期刊论文

作者王琬琪1,2,3; 周淦3; 张世轩1,2,4; 徐志刚1,2; 王军义1,2
刊名组合机床与自动化加工技术
出版日期2022
期号1页码:39-42
关键词图像处理 航天发动机舱段 点云去噪 张量投票 逆向工程
ISSN号1001-2265
其他题名Optimization of Engine Bay Segment Measurement Model Based on Point Cloud Denoising Algorithm
产权排序1
英文摘要

由于激光测量得到的航天发动机舱段点云中通常包含噪声,为提高后续路径规划中模型的精确度,提出一种针对噪声的点云去噪算法。首先,根据张量投票算法,通过点的张量矩阵得到扩散张量;其次,通过扩散张量设计各向异性扩散滤波在不同方向的速率,实现点云的大尺度噪声去噪;最后,通过点云的半径和标准差来实现双边滤波的自适应调参,进一步实现小尺度噪声去噪。对本算法进行了对比实验验证,结果表明该算法和传统算法相比,在有效剔除噪声点的同时,更好地保持了点云的几何特征,是一种高效的去噪算法。

语种中文
源URL[http://ir.sia.cn/handle/173321/30282]  
专题沈阳自动化研究所_装备制造技术研究室
通讯作者徐志刚
作者单位1.中国科学院沈阳自动化研究所
2.中国科学院机器人与智能制造创新研究院
3.华北计算机系统工程研究所
4.中国科学院大学
推荐引用方式
GB/T 7714
王琬琪,周淦,张世轩,等. 基于点云去噪算法的发动机舱段测量模型优化[J]. 组合机床与自动化加工技术,2022(1):39-42.
APA 王琬琪,周淦,张世轩,徐志刚,&王军义.(2022).基于点云去噪算法的发动机舱段测量模型优化.组合机床与自动化加工技术(1),39-42.
MLA 王琬琪,et al."基于点云去噪算法的发动机舱段测量模型优化".组合机床与自动化加工技术 .1(2022):39-42.

入库方式: OAI收割

来源:沈阳自动化研究所

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