平面舱壁类型的船舱点云分割方法_杨泽鑫1

在船舶设计与制造的现代工程实践中，三维激光扫描技术因其高效准确地获取船舶内部空间点云数据而得到广泛应用。然而，对于船舱内复杂构件点云数据的提取，传统的手工提取方法不仅耗时耗力，而且容易引入误差。鉴于此，杨泽鑫博士提出了针对平面舱壁类型船舱点云的自动分割方法，旨在通过先进的算法大幅降低人工成本并提升工作效率。 该方法的提出是基于对船舶内部结构特征的深入理解。平面舱壁类型船舱点云分割方法的核心在于构建独立坐标系。这一转换意味着将复杂的三维数据映射至以船舱的纵向、横向和竖向为基础的三个主轴方向上，这样不仅简化了点云数据的处理流程，还使得船舶工程师能以一种更为直观的方式理解和分析数据。 为了实现这一目标，该方法首先通过选择代表性较强的种子点集，这些点集中蕴含着船舱空间的丰富信息，为后续的处理提供了基础。接下来，方法将进行点云的法线估计，法线方向对于理解点云的局部几何形状至关重要。通过这一过程，可以获取每个点在空间中的朝向，这一步骤为后续的直线拟合提供了关键数据支持。 直线拟合作为一种基础而高效的几何分析工具，在船舱点云数据的处理中扮演着至关重要的角色。通过直线拟合，可以有效地识别船舱内部的直线元素，如舱壁、梁和肋骨等，这些元素对于船舱的结构完整性至关重要。这一过程显著提高了点云数据的结构化程度，为自动分割算法的实施奠定了坚实的基础。 在初步处理的基础上，该方法采用了随机采样一致性算法（RANSAC）来进一步优化点云数据的分割。RANSAC算法以其优秀的异常值剔除能力而著称，可以有效应对复杂船舱环境中可能出现的各种噪声和误差。在这一阶段，通过有序拟合船舱内的主要平面，如舱壁和甲板，方法能够实现对船舱构件点云的精确分割。 在实际应用中，杨泽鑫博士利用两组不同结构特征的船舱点云数据对方法进行了测试。结果表明，该方法在处理不同类型的船舱数据时均能保持高速度和高准确率，从而有效地自动识别并分割出船舱内主要构件的点云数据。这不仅大大减少了船舶工程师在数据处理上的工作量，还降低了人为错误，为船舶设计、建造和维修等环节带来了深远影响。 平面舱壁类型船舱点云分割方法是船舶工程领域的一项创新性技术，它通过融合独立坐标系构建、RANSAC算法以及基于船舱结构特性的分析，成功实现了船舱点云数据的自动化处理。该方法不仅提高了船舶工程的数据处理效率和精确度，而且为船舶的数字化管理和分析提供了有力支持，具有极高的应用价值和发展潜力。随着船舶数字化程度的不断加深，相信这一技术在未来会有更广泛的应用前景，为船舶工业的智能化转型贡献重要力量。