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逆向工程中基于模糊聚类的点云数据分区

Point Cloud Data Segmentation Based on Fuzzy C-means Clustering Algorithm in Reverse Engineering

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【作者】 刘雪梅张树生洪歧黄绍林

【Author】 Liu Xuemei,Zhang Shusheng,Hong Qi,Huang Shaolin (Key Laboratory of Ministry of Education for Contemporary Design and Integrated Manufacturing Technology,Northwestern Polytechnical University,Xi′an 710072)

【机构】 西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室 西安710072西安710072

【摘要】 点云数据分区是逆向工程中重要而又难以解决的问题。首次将模糊聚类方法应用于逆向工程中的点云数据分区,用点的位置矢量、法矢量、高斯曲率和平均曲率8维向量作为特征向量,加权距离替代欧氏距离。在实现分区的同时,可以识别区域内部点和边界附近点,便于后续曲面特征参数精确提取。实验结果证明此算法具有较强的抗噪性,并具有较高的分区效率。

【Abstract】 Point cloud data segmentation is an important but difficult question in reverse engineering.For the first time,the fuzzy c-means clustering algorithm was applied to the point cloud data segmentation.8D feature vectors of points including 3D coordinates,3D normal vector,mean curvature and Gauss curvature were taken as input feature vectors,and weighted distance replaced the Euclidean distance.The algorithm can also identify inner points and border points at the same time when the segmentation was implemented,creating convenience for extracting accurately the feature parameters of subsequent surfaces.Experimental results show that the algorithm has strong noise resistance and efficient segmentation.

【基金】 国家自然科学基金项目(60573177);航空科学基金项目(04H53059);河南省教育厅自然科学基金项目(200510078010)资助
  • 【文献出处】 机械科学与技术 ,Mechanical Science and Technology , 编辑部邮箱 ,2007年04期
  • 【分类号】TP391.7
  • 【被引频次】13
  • 【下载频次】302
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