基于神经网络的点云残缺数据修补方法

摘要：

针对常用的三坐标测量设备在对物体表面采样时造成的局部区域数据残缺问题,提出并试验了一种三维残缺数据的BP神经网络修补方法.该方法首先人裁出一小片数据,然后框选出残缺数据边界附近的样本点集,并加以训练;最后,在给出残缺数据映射于xoy平面的xy坐标情况下,把训练后的BP网络用于残缺区域数据点z值的预测;根据预测值和真实残缺值的对比实验分析表明,此方法具有较高的修补效率和精度,可获得满意的修补效果.

关键词：反求工程、三维残缺数据、BP神经网络、孔洞修补

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：32-34