复杂曲面零件散乱点云特征点提取

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1、．．I壁i盟邕E巡yl量盥已Ql鲢工——复杂曲面零件散乱点云特征点提取高瑞1。李泷杲1，黄翔1，李栋2(1．南京航空航天大学机电学院，南京210016；2．航空工业江西洪都航空工业集团有限责任公司，南昌330024)【摘要】复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义。提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法。首先，提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法，通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记；然后，采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取；最后，通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点，完善了提取的点云特征。该方法直接操作于散乱点云，无需任何的拓

2、扑连接信息。试验结果表明：该方法简单、有效，不需要过多地人为调节参数，特征点提取完整。关键词：复杂曲面零件；散乱点云；标记；特征点提取；聚类DoI：10．16080／j．issnl671—833x．2017．13．060高瑞硕士研究生．研究方向为数字化测量技术。参与南京航空航天大学与某航空企业合作的飞机钣金检测技术课题。主要负责点云数据处理与测量控制软件开发。60航空制造技术·2017年第13期零件的加工及检测是飞机、汽车等机械生产过程中的重要环节。零件的加工质量将直接影响部件及产品的质量与性能。而几何特征是零件几何模型的重要组成部分，对于几何模型的外观描述、模型重建及准确表达具有重要作用⋯。

3、对于一些复杂曲面零件，采用样板、模胎等人工比对的传统检测方式，其评价精度取决于技工经验，无法获得精确的数字量描述，而且效率低。然而，随着三维激光扫描技术的迅速发展，获得高精度、高密度的点云数据已经十分迅捷。因此，通过分析处理零件表面的点云数据，提取出零件的特征，可以实现零件加工质量的定量描述及特征的逆向重构。点云特征点提取及特征线拟合的研究主要集中两方面，一是基于网格模型的特征提取，二是基于散乱点云的特征提取。网格模型的特征线提取方法可以分为自动提取与半自动提取。自动提取方法通常是寻找出网格上曲率的突变点作为特征点，然后将这些离散特征拟合成特征线。Yang等【21通过拟合局部二次曲面计算主曲率

4、与主方向，实现特征线提取，但该方法对噪声点云或稀疏点云不适用。上官宁等p1通过主成分分析的方法获得主特征方向，沿特征点生长方向寻找后继特征点，实现特征线的提取。刘倩等[41将点云数据进行高斯映射形成点集聚类，获得曲率和法向量发生突变的点作为特征点。半自动提取是用户交互选取特征线方向的多个点，邻近点相连形成初始特征点，最后采用优化方法优化初始特征线。刘胜兰等f5】采用追踪投影法确定初始特征线，通过Sanke变形满足主动轮廓能量最小实现特征线优化，但是点云模型的网格重建耗时长，网格的成形质量对特征线的提取影响较大。相比较于网格模型的特征线提取，散乱点云没有任何拓扑信息。目前，直接从散乱点云中提取特

5、征的研究相对较少。Gumhold等【61提出的方法是根据邻域点的协方差矩阵的特征向量的特征值给每一点一个权重，将点区分为边界点、折点、平面点和角点，利用点邻域边权值生成最小生成树，剪除树枝，最终得到平滑的曲线。Pauly等171在Gumhold的基础上，采用了一种多尺度的点云特征提取算法，该算法在不同尺度上提取特征，这种方法更为抗噪稳健。Weber等喁1提出了基于高斯映射的点云聚类的方法提取尖锐特征的方法，在其算法中，首先计算一点及其邻域点所构成的所有三角形，并计算出三角形的法矢，将法矢映射到高斯球上后通过高斯聚类的方法统计判断是否为特征点，为了避免噪声的影响，他们也提出了一种自适应的阈值计算

6、方法；然而，该算法受噪声影响较大，一个点若因为噪声的影响而形成错误的三角形，会导致错误的聚类，从而不能进行正确的判断；同时，计算点云中每个点与其邻域点的三角形，会产生很大的时间开销。庞晓旭等[91通过拟合局部的最小二乘曲面的多项式来计算每个点的主曲率，将主曲率绝对值较大的点标识为谷脊特征点，将特征点投影到潜在特征线上得到增强特征点，最后经过平滑处理得到谷脊线，该方法计算相对复杂，但对稀疏点云模型具有较好的处理效果。王小超等Il0l提出了基于局部重建的点云特征提取算法，首先通过协方差分析获得初始特征点，在初始特征点的基础上在局部区域进行三角形重建，通过法向聚类形成局部数据点的分类，将分类点进行平

7、面拟合，并判断是否落在多个平面上进行特征点的提取。张雨禾等⋯】同样采用基于局部重建的提取方法，不同的是最后依据Weingarten映射性质来进行谷脊特征点提取。吾守尔·斯拉木等n21提出了一种基于平均曲率运动的尖锐特征提取方法，但仍需要人工调节自由参数。基于上述分析，本文提出了复杂曲面零件散乱点云特征点的提取方法，旨在将零件的几何特征提取出来，一方面可以为后续零件的数字化检测提供依据，另一方面可以