基于點云的復雜三維模型特征參數提取研究

摘要：著眼于通過采集到的三維點云數據來計算實體的特征參數,提出了一種基于橫截面變化的自適應分層方法將點云模型分割切片,采用基于Delaunay三角化的曲線重建算法來將切片截面重構出輪廓線;提出了高精度的輪廓參數計算方法來識別和處理多輪廓截面,提取切片截面的面積和質心坐標,并累積計算出三維模型整體的特征參數。以汽車發動機曲軸的動平衡參數計算為實例,驗證了算法的精確性和高效性,自適應分層算法在計算效率上的提升超過12%,最終各項參數的計算誤差都在2%以內。