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MPCR网络:使用全局模板的多个部分点云注册网络

版本1:收到日期:2021年9月9日/批准日期:2021年9月10日/在线日期:2021年9月10日(CEST时间10:26:10)

如何引用:苏,美国;王,c;陈,k;张,j .;基于全局模板的多个局部点云配准网络。预印本2021,2021090180(doi:10.20944/preprints202109.0180.v1)。苏,美国;王,c;陈,k;张,j .;基于全局模板的多个局部点云配准网络。Preprints 2021, 2021090180 (doi: 10.20944/preprints202109.0180.v1)。

摘要

随着光电技术和计算机图像处理技术的进步,基于点云的视觉测量方法逐渐被应用到大型工件的三维测量中。点云配准是三维测量中的关键步骤,其配准精度直接影响三维测量的精度。在本研究中,我们设计了一种新的mpcr网络用于多个局部点云配准网络。首先,从工件CAD模型中提取理想点云作为全局模板;然后,利用深度神经网络搜索每个局部点云与全局模板点云之间对应的点组。然后,根据对应点群学习刚体变换矩阵,实现各部分点云的配准。最后,采用迭代最近点算法对配准结果进行优化,得到工件的最终点云模型。在未经训练的模型和实际工件上进行点云配准实验,并与现有的点云配准方法进行对比,验证了MPCR-Net能够提高三维点云配准的准确性和鲁棒性。

关键字

点云登记;模板点云;多部分点云;深度学习

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