基于曲率阈值和聚类分析的点云关键点提取方法
曹烨
吴海涛
高炜磊
来旭
南京工程学院信息与通信工程学院 南京 211167
摘要：针对传统3D扫描在获取点云数据时易受零件粘连和扫描噪声干扰,且数据计算量过大的问题,提出了一种基于曲率阈值和聚类分析的点云关键点提取方法.首先,提出了统计滤波和半径滤波相结合的点云数据预处理方法,避免了噪声点干扰;其次,计算离散点的近似曲率,通过统计曲率分布来选取阈值,进而精简了点云数据;然后,通过聚类算法分析点云密度,来确定特征最为明显的聚类中心点;最后,采用校准算法实现聚类中心和原始点云数据的校准,完成针对零件轮廓的关键点提取.一系列的实验结果表明,该方法无需过多地人为干预参数调整,能快速且高效地实现零件关键点提取,具有较高的准确度.
关键词：关键点提取预处理数据分析曲率阈值聚类分析
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：江苏省大学生科技创新项目(202211276101Y)南京工程学院校级基金项目(21-451)国家自然科学基金(61701221)
论文发表日期：2024-11-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 3285-3290 )
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