[发明专利]基于神经网络与点云配准的发动机叶片重构方法有效

专利信息
申请号: 201910994398.8 申请日: 2019-10-18
公开(公告)号: CN110866969B 公开(公告)日: 2022-06-14
发明(设计)人: 沈扬;吴亚锋;唐铭阳 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00;G06T7/90
代理公司: 西北工业大学专利中心 61204 代理人: 王鲜凯
地址: 710072 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于神经网络与点云配准的发动机叶片重构方法,用于解决现有发动机叶片重构方法精度差的技术问题。技术方案是首先采集多组发动机叶片的深度图像和彩色图像,并将经前期数据处理后的数据对齐,进行坐标变换获取初始叶片的3D点云,并用KD‑tree算法滤波。其次使用神经网络对点云数据进行点云配准,利用表面纹理映射与生成算法完成发动机叶片三维重建,得到完整三维模型。针对于重构的故障叶片模型,对发动机故障叶片中的裂纹、缺损等问题进行更好的分析与检测。本发明使用Kinect2.0图像采集设备采集数据,操作方便,且通过神经网络点云滤波、点云配准等对采集到的初始粗糙数据进行处理,获取的点云数据更加精确。
搜索关键词: 基于 神经网络 点云配准 发动机 叶片 方法
【主权项】:
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