应用遗传模糊聚类实现点云数据区域分割* (2012年)

为了准确地实现点云数据的区域分割，将基于遗传算法的模糊聚类算法应用于逆向工程中的点云数据区域分割中。首先估算出法矢量、高斯曲率和平均曲率，并与坐标一起组成八维特征向量，用加权距离代替欧氏距离，然后通过遗传算法获得全局最优解的近似解；最后将近似解作为模糊聚类的初始解进行迭代，实现点云数据的区域分割，从而避免传统FCM算法的局部性和对初始解的敏感性，减少了迭代次数。以汽车钣金件为例，证明了应用遗传模糊聚类实现点云数据区域分割的有效性，并验证了该方法能快速、准确地实现点云数据的区域分割。