复杂曲面机器人三维测量的误配准筛除算法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP242 6TH89文

基金项目:

国家自然科学基金(61573134,61733004)、湖南省科技计划项目(2017XK2102,2018GK2022,2018JJ3079)资助


Misregistration screening algorithm for 3D measurement of complex surface robots
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    航空叶片属于复杂异形曲面,作为航天发动机的重要零件之一,其形状结构的高精度检测必不可少。复杂异形曲面由于其边缘曲率复杂,使得目前的点云配准技术尚无法满足其高精度配准需求,针对航空发动机叶片复杂异形曲面高精度配准的要求,提出了基于多尺度描述子的空间角度差分阈值筛除误配准对的配准算法,创新性的通过多尺度特征与空间角度差分阈值筛除算法相结合的方法实现高精度的异形曲面配准。该方法可以有效降低误匹配点和噪声点对配准效果的影响。实验表明,本算法对于航空叶片复杂异形曲面具有很好的配准效果,配准精度高,且具有良好的鲁棒性。

    Abstract:

    Aeronautical blades are complex profiled surfaces. As one of the essentialparts of aeroengine, highprecision shape and structure detection is indispensable. Due to the complexedge curvature of complex profiled surfaces, the current point cloud registration technology can not satisfy the highprecision registration requirements. The highprecision registration technology is neededforaeroengine blade complex profiled surfaces detection. Thus, a new registration algorithm based on multiscale descriptor is proposed, which combines multiscale features with spatial angle difference threshold filtering algorithm to achieve highprecision registration of specialshaped surfaces. This method can effectively reduce mismatching points and noise points. Experimental results show that the registration algorithm has high registration accuracy and good robustnessfor complex profile surfaces of aeronautical blades.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

田吉委,王耀南,毛建旭,吴昊天,姚盼盼.复杂曲面机器人三维测量的误配准筛除算法[J].仪器仪表学报,2019,40(3):85-92

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2022-01-14
  • 出版日期: