一种基于K-D树的无源三维点云模型缺陷识别方法

摘要

本发明公开了一种基于K‑D树的无源三维点云模型缺陷识别方法步骤1：建立点云模型K‑D树结构；步骤2：将两种法向量估算方法进行对比；步骤3：得出随机霍夫变换在精度上高；步骤4：估算点云模型法向量和曲率；步骤5：根据法向量阈值和曲率阈值，共同确定需要分割的区域；步骤6：选择模型中曲率值最小的点为初始种子点xi；步骤7：对于每个xi，通过点云的拓扑结构找到其K近邻点yi，计算xi与yi法线nx和ny的夹角α；步骤8：比较xi与yi的曲率kx和ky，如果ky小于kx，则将yi添加到种子点集合中；步骤9：删除xi，循环执行5到7，直到种子集合为空结束算法。