【摘 要】
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三维扫描仪获取的三维点云数据受到光照、遮挡、噪声、振动等因素的干扰,不可避免的出现的噪声和无关数据,影响了目标物体的识别。针对这一问题,本文提出了一种高效率的数据
【基金项目】
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校级科研重点项目,基于面结构光的复杂零件多反射表面直接测量技术研究(编号:2016YK045);校级科研项目,SLS成形参数对成形件性能影响的研究(编号:2019YK026)
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三维扫描仪获取的三维点云数据受到光照、遮挡、噪声、振动等因素的干扰,不可避免的出现的噪声和无关数据,影响了目标物体的识别。针对这一问题,本文提出了一种高效率的数据处理方法,首先采用k-d树法对点云数据建立点邻域关系,然后基于点领域的统计分析法去除孤立点,再利用栅格采样算法对三维点云数据进行精简,最后对三维点云数据进行最小二乘平面拟合的法向量求解,使法向量朝向一致化,经过试验研究,验证了该方法的有效性。
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