基于支持向量机的点云切片分割技术的研究

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1、·16·设计与研究机械2009年第1期总第36卷基于支持向量机的点云切片分割技术的研究常伟杰,蔡勇,蒋刚,韩晓东(西南科技大学制造科学与技术学院,四川绵阳621010)摘要:支持向量机这种学习方法,最初用于处理模式识别问题,随后推广到解决回归估计问题,成功解决了高维问题和局部极值问题,是一个具有最优泛化能力的学习机器。提出了一种基于支持向量机最优超平面的点云切片分割技术,该技术采用较新的人工智能技术支持向量机(SVM)的最优超平面原理,应用其统计特性,把切片中的点分割成模型本身的独立部分。实验证明,该方法具有速度快、分割准确的优点,分割效果较好。关键词:反求工程;支持向量机;点云;切片分割

2、中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1006-0316(2009)01-0016-03ResearchonpointcloudssectiondivisiontechnologybasedonsupportvectormachineCHANGWei-jie,CAIYong,JIANGGang,HANXiao-dong(SouthwestUniversityofScienceandTechnology,Mianyang621010,China)Abstract:SupportVectorMachine(SVM)isastudymethod.ItwasusedinPatternRec

3、ognitionandtheninregression.AfterHigh-dimensionalproblemsandLocalmaximumproblemsaresolved,itbecomesanoptimalgeneralizationabilitystudymachine.Amethodofpointcloudssectiondivisiontechnologybasedonsupportvectormachineispresented.Thenewtechnologysupportvectormachineanditsexcellentstatisticcharacterist

4、icsareusedtodividepointcloudssections.Throughtheexperiment,aniceeffectisacquired,withthebenefitsofexcellenterroraccuracy,highefficiency.Keywords:reverseproject;supportvectormachine;pointsets;pointcloudsectiondivision逆向工程是对产品数字化、CAD模型重构、模极值问题,是一个具有最优泛化能力的学习机器。型加工并行优化评估的现代设计方法,主要测量方在反求工程中,如果建模采用切面分层

5、技术,[1]法有CT扫描、接触测量、激光扫描仪测量等。随则需要对切片中的点进行分割。本文主要针对数据着测量技术的不断完善,各方法的速度和效率不断的分割问题,提出了一种基于支持向量机最优超平提高。目前一般的光学测量系统可在一分钟内测得面的点云切片分割技术,实验取得了较好效果。[2]几十万个数据点,但这些数据是散乱的点云数据,1最优超平面对其预处理的计算量非常庞大。点云预处理主要包括去除噪声点、数据点云压缩与分割[3]、曲面重构来自训练集(x1,y1),…(,xl,yl),x∈R,y∈{11}−,n(如NURBS曲面构造)、曲面协调光顺等[4~6]。的向量x的两个有限子集(子集Ⅰ的y=1,子集

6、Ⅱ支持向量机是由Vapnik提出的一种学习方法,的y=-1),对于超平面()xi⋅=ϕc是可分的,条件最初用于处理模式识别问题,随后推广到解决回归是存在一个单位向量φ(φ=1)和一个常数c,使估计问题。Vapnik在文献[7]中对支持向量回归机得不等式(1)成立。(SupportVectorRegression,SVR)的方法有详细⎪⎧()xcxii⋅φ>∈I⎨(1)的介绍。支持向量机成功地解决了高维问题和局部⎪⎩()xcxjj⋅φ<∈II————————————————收稿日期:2008-09-26基金项目:国家自然科学基金资助项目(10576027)作者简介:常伟杰(1981-),山东

7、菏泽人,硕士研究生,主要研究方向为计算机图形学、反求工程;蔡勇(1962-),贵州纳雍人,博士,教授,硕士导师,主要研究方向为图形图象处理、信号处理;蒋刚(1978-),四川广安人,博士,副研究员,主要研究方向为信号处理、人工智能;韩晓东(1983-),甘肃甘谷人,硕士研究生,主要研究方向为计算机图形学、反求工程。机械2009年第1期总第36卷设计与研究·17·其中:()ab⋅为向量a和b之间的内积。1lLba(,,)ψ

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