面向自动修补的复杂零件孔洞识别

摘要

依据样点的邻域在其局部微切平面投影的分布情况,提出了一种针对采样密度不均、几何形状复杂、孔洞面积大小不一的散乱点云模型的孔洞识别方法.通过使用Np邻域,使得位于密度过渡区域的点被准确分类;由于样点的邻域可能跨过多个面,常规PCA方法估算的点云法矢不准确,从而导致模型尖锐位置上的点误判,通过引入距离权重,保证了局部微切平面计算的准确性;针对邻域点数k取值较少,检测结果中存在较多噪声点,而k值较大又会覆盖模型中较小的孔洞,通过邻域支持的方法,有效地检测出模型中的小面积孔洞;为有利于自动化修补孔洞,文中采用划分空间栅格聚类的方法确定孔洞位置及数量,避免了点与点之间距离的反复计算,加快了聚类速度.实验结果表明,该方法能有效检测模型中面积大小不一的孔洞,得到的检测结果噪声点少,孔洞轮廓清晰.