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一种预拼装钢构件的点云自动分割算法.docx
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一种预拼装钢构件的点云自动分割算法.docx
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摘要
针对由非完整圆柱和特征相似平面组成的预拼装钢构件,提出了一种点云自动分割算法。首先通过
降维投影对预处理后的空间点云做基于边界识别的空间分区,再采用随机采样一致性算法估计各分
区满足几何约束条件的初值模型,并结合最小二乘拟合完成模型点云的二次过滤,达成对平面及圆
柱模型点云的完整提取。在处理平面点云数据时,引入基于密度的空间聚类以及抽样点距离约束来
实现几何特征相似平面的有效分割。工程数据验证表明,该算法能够自动、准确地分割出构件的圆
柱与平面点云数据,具有较强实用价值。
Abstract
An automatic point cloud segmentation algorithm is proposed for pre-assembled
steel structures which are composed of incomplete cylinders and planes with similar
characteristics.After dimensionality reduction projection,the pre-processed space
point cloud is spatially partitioned by means of boundary recognition.The initial point
sets of the planar and cylindrical elements in each sub-block are extracted
separately by the random sampling consensus algorithm to satisfy geometrical
constraints,and secondary filtering based on least squares fitting of the initial point
set can make the complete extraction of plane and cylinder model point
cloud.Density-based spatial clustering and distance constraint of sampling point are
introduced to extract planes with similar geometrical characteristics when
processing plane point cloud data.The experimental result shows that the algorithm
can accurately and automatically segment the cylindrical and planar point cloud,so it
has a strong practical value.
译
关键词
三维激光扫描; 点云分割; 预拼装钢构件; 随机采样一致性算法
Keywords
three-dimensional laser scanning; point cloud segmentation; pre-assembled steel
structure; random sampling consensus algorithm
译
由圆柱和直棱柱模块拼接而成的预拼装钢构件是裙楼网壳屋盖的重要组成部分,而几何质量检测是
预拼装构件在整体吊装前的关键施工工序
[ 1]
。传统的全站仪三维坐标测量法在复杂构件检测中无
法反映结构的整体外形特征
[ 1,2]
,三维激光扫描技术能够快速、高精度地获取构件的三维空间信息,
在几何质量检测领域有广阔的应用前景。分割和拟合具有高分辨率而无拓扑关系的点云数据是后处
理的关键性难题。
几何单元(如平面和柱面)的拟合大多基于最小二乘(least squares,LS)或奇异值分解,但这
2 种方法对局外点都很敏感,在复杂的点云环境中无法鲁棒地识别各结构点云
[ 3 ]
。基于霍夫变换
(Hough transform,HT)或 随 机采 样 一 致 算 法 RANSAC( random sampling consensus)
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