基于点云的复杂三维模型特征参数提取研究

摘要

着眼于通过采集到的三维点云数据来计算实体的特征参数,提出了一种基于横截面变化的自适应分层方法将点云模型分割切片,采用基于Delaunay三角化的曲线重建算法来将切片截面重构出轮廓线;提出了高精度的轮廓参数计算方法来识别和处理多轮廓截面,提取切片截面的面积和质心坐标,并累积计算出三维模型整体的特征参数。以汽车发动机曲轴的动平衡参数计算为实例,验证了算法的精确性和高效性,自适应分层算法在计算效率上的提升超过12%,最终各项参数的计算误差都在2%以内。