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【发明授权】一种面向铆钉孔测量点云数据的圆孔特征提取方法_南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院_202010674105.0 

申请/专利权人:南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院

申请日:2020-07-14

公开(公告)日:2024-03-22

公开(公告)号:CN111815611B

主分类号:G06T7/00

分类号:G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/181

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.03.22#授权;2020.11.10#实质审查的生效;2020.11.06#著录事项变更;2020.10.23#公开

摘要:本发明公开了一种面向铆钉孔测量点云数据的圆孔特征提取方法,涉及飞机制造中零件检测技术领域;为了解决操作复杂问题;具体包括如下步骤:通过点云中每个点的k邻域点分布情况提取点云边界点;通过边界点欧式距离聚类分割得到属于不同边界特征的点云块;通过椭圆拟合法提取分割点云块中的铆钉孔边界。本发明取代了传统接触式测量铆钉孔的方法,能够有效克服手工划线及人工切割的缺点,测量效率高且柔性好,相对于其它基于散乱点云的铆钉孔特提取方法,过程简化,可以减少提取过程中过多的人工参与,自动化程度高,点云中可能存在有其他不是铆钉孔的圆孔,需要对其进行剔除,计算dc,若dc小于设定阈值,则剔除该提取孔,准确性高。

主权项:1.一种面向铆钉孔测量点云数据的圆孔特征提取方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:通过点云中每个点的k邻域点分布情况提取点云边界点;S2:通过边界点欧式距离聚类分割得到属于不同边界特征的点云块;S3:通过椭圆拟合法提取分割点云块中的铆钉孔边界;所述点云边界点的提取方法,包括如下步骤:S11:采用kd树法建立散乱点云的kd树结构,以点Pi和其k邻域点Nj构成的点集X来最小二乘拟合得到Pi点的局部切平面,其中,j=0,1,2…k-1;S12:在切平面上建立平面坐标系,以Pi的到切平面投影点Pi作为坐标原点,Pi点和N0点的投影点N'0构成的向量P'iN'0作为坐标系X轴,平面法向与向量的P'iN'0叉乘作为坐标系Y轴;S13:将点集X中每个点的三维坐标都转换到该平面坐标系上,得到点集X的二维坐标集合X’u,v;S14:以X’u,v中的P”i点作为向量起点,N'j点作为向量终点,得到平面向量集计算中每个向量到局部坐标系的X轴的夹角αj和与Y轴的夹角βj,其中,j=0,1,2…k-1;S15:根据边界点θj中的最大值θmax识别边界点。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院 一种面向铆钉孔测量点云数据的圆孔特征提取方法

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