CN116541638A - 一种基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及飞机装配技术领域,尤其涉及一种基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,包括S1、获取参考蒙皮和待修配蒙皮的实测点云数据P、M;S2、对P中的所有点进行张量投票,得到投票矩阵并计算其特征值,将由特征值计算得到的置信度与阈值相比较识别出潜在特征点,得到潜在特征点集;S3、对潜在特征点集进行分类,找出线特征点,得到线特征点集;S4、将线特征点集与待修配蒙皮的实测点云数据M进行配准;S5、由配准后的线特征点集中的点拟合NURBS曲线,得到待修配蒙皮的加工路径。本发明解决了传统方法需人工划线确定加工边界导致飞机蒙皮修配精度和效率较低,以及其他加工轨迹计算方法对数据变化的适应性差以及对噪声数据鲁棒性低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及飞机装配技术领域,尤其涉及一种基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法。
背景技术
飞机蒙皮装配工作在飞机装配总工作量中占较大部分比重,提高蒙皮装配质量是保证飞机的优良气动外形和隐身性能以及长寿命的关键所在。在飞机蒙皮装配过程中,由于蒙皮制造加工误差、蒙皮变形、装配误差以及各种误差的累积,导致装配过程中经常出现待装配蒙皮装配时会与已装配蒙皮产生干涉,进而待装配蒙皮无法直接装配。此时,需要对待装配蒙皮进行切边或者打磨边界将干涉部分去除的加工,然后再进行待装配蒙皮的装配工作,此过程也称为待装配蒙皮的修配。
传统的修配方法是先将待装配蒙皮试装到指定位置,通过肉眼观察、手工画线的方式确定待装配蒙皮的切除边界,再由手动加工的方式将待除去部分切除,直至待装配蒙皮装配时不与已装配蒙皮产生干涉,传统方法明显存在着装配效率低、装配误差大的缺陷。因此,如何计算出能导入机床或者机器人的修配加工路径,改变手工画线和手动加工的方式,是提高装配效率和精度的关键所在。
随着数字化测量技术的发展,目前已有许多从三维点云数据中提取边界线的方法,而这些方法在对点云数据进行邻域搜索时,对所有点设置相同的邻域点数量或者邻域半径,所以此类方法难以适应局部点云密度发生变化或者点云数据规模的改变,易将非特征点判断为特征点,同时对噪声数据的鲁棒性较低。此外,这些方法也未对初次识别的特征点进行分类,难免会引入许多误识别的点,给后续的数据处理带来不便。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供了一种基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,解决了传统方法需人工划线确定加工边界导致飞机蒙皮修配精度和效率较低,以及其他加工轨迹计算方法对数据变化的适应性差以及对噪声数据鲁棒性低的问题,该方法利用将线特征点集与待修配蒙皮的实测点云进行配准的方式,可以精准快速配准得到待修配蒙皮的加工路径。
为解决上述技术问题,本发明提供了如下技术方案:一种基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,包括以下步骤:
S1、获取参考蒙皮和待修配蒙皮的实测点云数据P、M;
S2、对参考蒙皮的实测点云数据P中的所有点进行张量投票,得到投票矩阵并计算其特征值,将由特征值计算得到的置信度与阈值相比较识别出潜在特征点,得到潜在特征点集Q;
S3、对潜在特征点集Q进行分类,找出线特征点,得到线特征点集S;
S4、将线特征点集S与待修配蒙皮的实测点云数据M进行配准;
S5、由配准后的线特征点集S中的点拟合NURBS曲线,得到待修配蒙皮的加工路径。
进一步地,在步骤S2中,具体过程包括以下步骤:
S21、对参考蒙皮的实测点云数据P中的点进行K-D树搜索,获取/>的包含/>个邻域点的集合/>;
S22、利用中的所有点对/>进行张量投票,得到其张量投票矩阵/>;
S23、计算矩阵的特征值/>、/>、/>和特征向量/>、/>、/>,将特征值/>、/>、进行排序,使得特征值满足/>的大小关系;
S24、通过特征值、/>、/>计算/>的置信度/>;
S25、判断置信度与阈值的大小关系,若/>大于上阈值/>,则将/>加入到潜在特征点集Q中;若/>小于下阈值/>,则不再对/>进行任何处理;若/>,则进入S26;
S26、判断与/>的大小关系,若/>,则不再对/>进行任何处理;若或者/>为初始值,则增加/>的邻域点数量为/>,若/>,则重复S21至S25;若/>,则不再对/>进行任何处理;
S27、对参考蒙皮的实测点云数据P中所有点进行S21至S25的处理,得到最终潜在特征点集合Q。
进一步地,在步骤S3中,对对潜在特征点集Q进行分类,找出线特征点,得到线特征点集S,具体过程包括以下步骤:
S31、计算对潜在特征点集Q中任意两点间与/>的距离/>,以及任意两点间的距离的平均值/>;
S32、将潜在特征点集Q中点与任意点/>的距离/>与/>相比,若/>,则将与/>置于同一预选特征点集中;
S33、统计所有预选特征点集中点的数量,将点数量小于阈值的预选特征点集删除,将未删除的预选特征点集取并集,得到线特征点集S。
进一步地,在步骤S4中,将线特征点集S与待修配蒙皮的实测点云数据M进行配准,具体过程包括以下步骤:
S41、选取参考蒙皮和待修配蒙皮实测点云数据中各定位孔表面边缘处个点;
S42、利用所选取的点拟合出参考蒙皮和待修配蒙皮实测点云数据中半径为的各定位孔表面的圆心坐标/>、/>,求出参考蒙皮和待修配蒙皮各定位孔圆心坐标/>、/>;
S43、由参考蒙皮、待修配蒙皮的各定位孔圆心、/>以及定位孔圆心的质心/>、构造正规矩阵/>,求解矩阵/>的SVD分解,得到参考蒙皮点云与待修配蒙皮点云配准的旋转矩阵/>和平移矩阵/>;
S44、由旋转矩阵和平移矩阵/>对线特征点集S中的点进行坐标变换,实现线特征点集S与待修配蒙皮的实测点云数据M的配准。
进一步地,在步骤S5中,由配准后的线特征点集S中的点拟合NURBS曲线,得到待修配蒙皮的加工路径,具体过程包括以下步骤:
S51、设置线特征点集S中每个点的权因子/>,确定曲线阶数/>,设置节点矢量,其中,/>为线特征点集S中点的数量;
S52、计算线特征点集S中每个点的基函数/>;
S53、构造曲线方程,完成线特征点集S的曲线化,得到待修配蒙皮的加工路径。
进一步地,在步骤S42中对于参考蒙皮上某一半径为定位孔表面圆的圆心/>,其拟合目标函数如下:
;
其中,为该定位孔表面边缘处/>个点中的第/>个点的坐标矢量,通过求解以上目标函数求得圆心/>。
借由上述技术方案,本发明提供了一种基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,至少具备以下有益效果:
与传统的张量投票方法相比,本发明通过置信度与阈值相比较来判断点是否是线特征点而不是根据投票后点不同特征的显著性大小来判断,避免了点的不同特征的显著性相似时容易造成的误判;同时,本发明对数据中的每个点,通过迭代变化邻域点数量的方式来寻求最佳张量投票的邻域点数量对其进行张量投票,能够获得较好的置信度对点进行判断,提高了线特征点识别的准确率;对于本发明所述的预选特征点集中难免的误识别点,可以通过本发明的分类方法将其删除;此外,本发明结合飞机蒙皮实际装配情况,提取出蒙皮的定位孔特征以求解参考蒙皮点云与待修配蒙皮点云配准的变换矩阵,然后通过变换矩阵将从参考蒙皮点云提取的待修配蒙皮加工轨迹点坐标变换到待修配蒙皮坐标系下,克服了低重叠率点云配准难的问题。所以,本发明能够有效解决传统方法需人工划线确定加工边界导致飞机蒙皮修配精度和效率低,以及其他加工轨迹计算方法对数据变化的适应性差以及对噪声数据鲁棒性低的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本发明飞机蒙皮修配加工路径计算方法的流程图;
图2为本发明实施对象参考蒙皮实测点云、待修配蒙皮实测点云及其初始相互位置关系示意图;
图3为本发明实施对象参考蒙皮实测点云提取出的线特征点云示意图;
图4为本发明实施对象线特征点云示与待修配蒙皮的实测点云配准结果示意图;
图中:1、参考蒙皮实测点云;2、待修配蒙皮实测点云。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图 和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
请参照图1-图4,示出了本实施例的一种具体实施方式,本实施例通过迭代变化邻域点数量的方式来寻求最佳张量投票的邻域点数量对其进行张量投票,能够获得较好的置信度对点进行判断,由旋转矩阵和平移矩阵对线特征点集中的点进行坐标变换,从而实现线特征点集与待修配蒙皮的实测点云的配准,最终得到待修配蒙皮的加工路径。
请参照图1,本实施例提出了一种基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,该方法包括以下步骤:
S1、获取参考蒙皮和待修配蒙皮的实测点云数据P、M;图2为本发明实施对象参考蒙皮实测点云、待修配蒙皮实测点云及其初始相互位置关系示意图,其中,标记1为参考蒙皮实测点云,标记2为待修配蒙皮实测点云;
S2、对参考蒙皮的实测点云数据P中的所有点进行张量投票,得到投票矩阵并计算其特征值, 将投票矩阵进行特征值分解,得到投票矩阵的三个特征值;将由特征值计算得到的置信度与阈值相比较识别出潜在特征点,得到潜在特征点集Q;
作为步骤S2的优选实施方式,具体过程包括以下步骤:
S21、对参考蒙皮的实测点云数据P中的点进行K-D树搜索,获取/>的包含/>个邻域点的集合/>;
S22、利用中的所有点对/>进行张量投票,得到其张量投票矩阵/>;
对于三维点云数据,张量投票矩阵为/>的矩阵,其计算公式如下:
;
其中,为/>指向其邻域点/>的向量,/>为3阶单位矩阵,/>,其中,/>;
S23、计算矩阵的特征值/>、/>、/>和特征向量/>、/>、/>,将特征值/>、/>、进行排序,使得特征值满足/>的大小关系;
计算得到的矩阵的特征值/>、/>、/>和特征向量/>、/>、/>,即将/>进行特征值分解为:
;
其中,、/>、/>分别为特征值/>、/>、/>所对应的特征向量;将特征值/>、/>、/>进行排序,使得特征值满足/>的大小关系;
由特征值、/>、/>计算/>的置信度/>;
S25、判断置信度与阈值的大小关系,本发明通过置信度与阈值相比较来判断点是否是线特征点而不是根据投票后点不同特征的显著性大小来判断,避免了点的不同特征的显著性相似时容易造成的误判,若/>大于上阈值/>,则将/>加入到潜在特征点集Q中;若/>小于下阈值/>,则不再对/>进行任何处理;若/>,则进入S26;
S26、判断与/>的大小关系,若/>,则不再对/>进行任何处理;其中,/>为一设定的常数;若/>或者/>为初始值,则增加/>的邻域点数量为,若/>,则重复S21至S25;若/>,则不再对/>进行任何处理;
S27、对参考蒙皮的实测点云数据P中所有点进行S21至S25的处理,得到最终潜在特征点集合Q。
在本实施例中,本发明对数据中的每个点,通过迭代变化邻域点数量的方式来寻求最佳张量投票的邻域点数量对其进行张量投票,能够获得较好的置信度对点进行判断,提高了线特征点识别的准确率。
S3、对潜在特征点集Q进行分类,找出线特征点,得到线特征点集S;如图3所示为本发明实施对象参考蒙皮实测点云提取出的线特征点云示意图。
作为步骤S3的优选实施方式,具体过程包括以下步骤:
S31、计算对潜在特征点集Q中任意两点间与/>的距离/>,以及任意两点间的距离的平均值/>;
S32、将潜在特征点集Q中点与任意点/>的距离/>与/>相比,若/>,则将与/>置于同一预选特征点集中;
S33、统计所有预选特征点集中点的数量,将点数量小于阈值的预选特征点集删除,将未删除的预选特征点集取并集,得到线特征点集S。
在本实施例中,对于本发明所述的预选特征点集中难免的误识别点,可以通过本发明的分类方法将其删除,解决了现有技术未对初次识别的特征点进行分类,难免会引入许多误识别的点,给后续的数据处理带来不便的问题。
S4、将线特征点集S与待修配蒙皮的实测点云数据M进行配准。
作为步骤S4的优选实施方式,具体过程包括以下步骤:
S41、选取参考蒙皮和待修配蒙皮实测点云数据中各定位孔表面边缘处个点;
S42、利用所选取的点由最小二乘法拟合出参考蒙皮和待修配蒙皮实测点云数据中半径为的各定位孔表面的圆心坐标/>、/>,并求出参考蒙皮和待修配蒙皮各定位孔圆心坐标/>、/>;
对于参考蒙皮上某一半径为定位孔表面圆的圆心/>,其拟合目标函数如下:
;
其中,为该定位孔表面边缘处/>个点中的第/>个点的坐标矢量,通过求解以上目标函数求得圆心/>,对于待修配蒙皮上某一半径/>为定位孔表面圆的圆心/>,其求解方法同/>的求解;
S43、由参考蒙皮、待修配蒙皮的各定位孔圆心、/>以及定位孔圆心的质心/>、构造正规矩阵/>,求解矩阵/>的SVD分解,得到参考蒙皮点云与待修配蒙皮点云配准的旋转矩阵/>和平移矩阵/>;
其中,矩阵的计算公式如下:
;
其中,为参考蒙皮和待修配蒙皮定位孔数量(/>),/>为参考蒙皮定位孔表面圆的圆心,/>为参考蒙皮定位孔表面圆的圆心的质心,/>为待修配蒙皮定位孔表面圆的圆心,/>为待修配蒙皮定位孔表面圆的圆心的质心;
其中,矩阵的SVD分解如下:/>;
其中,为左奇异向量矩阵,其列向量均为/>的特征向量,/>为奇异值矩阵,是一个以/>的奇异值按照降序排列作为对角线元素的对角矩阵,/>为右奇异向量矩阵,其列向量均为/>的特征向量;
则,旋转矩阵,平移矩阵/>;
S44、由旋转矩阵和平移矩阵/>对线特征点集S中的点进行坐标变换,实现线特征点集S与待修配蒙皮的实测点云数据M的配准。如图4为本发明实施对象线特征点云示与待修配蒙皮的实测点云配准结果示意图。
在本实施例中,本发明结合飞机蒙皮实际装配情况,提取出蒙皮的定位孔特征以求解参考蒙皮点云与待修配蒙皮点云配准的变换矩阵,然后通过变换矩阵将从参考蒙皮点云提取的待修配蒙皮加工轨迹点坐标变换到待修配蒙皮坐标系下,克服了低重叠率点云配准难的问题。
S5、由配准后的线特征点集S中的点拟合NURBS曲线,得到待修配蒙皮的加工路径。
作为步骤S6的优选实施方式,具体过程包括以下步骤:
S51、设置线特征点集S中每个点的权因子/>,确定曲线阶数/>,设置节点矢量,其中,/>为线特征点集S中点的数量;
S52、计算线特征点集S中每个点的以/>为参数变量的基函数/>,/>由以下递推公式计算:
;
;
S53、构造曲线方程,表达式如下:
;其中,/>为点/>的坐标向量,计算所述表达式,完成线特征点集S的曲线化,得到待修配蒙皮的加工路径。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包括于本申请的至少一个实施例或示例中。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。
以上实施方式对本发明进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (6)
1.一种基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取参考蒙皮和待修配蒙皮的实测点云数据P、M;
S2、对参考蒙皮的实测点云数据P中的所有点进行张量投票,得到投票矩阵并计算其特征值,将由特征值计算得到的置信度与阈值相比较识别出潜在特征点,得到潜在特征点集Q;
S3、对潜在特征点集Q进行分类,找出线特征点,得到线特征点集S;
S4、将线特征点集S与待修配蒙皮的实测点云数据M进行配准;
S5、由配准后的线特征点集S中的点拟合NURBS曲线,得到待修配蒙皮的加工路径。
2.根据权利要求1所述的基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,其特征在于:在步骤S2中,具体过程包括以下步骤:
S21、对参考蒙皮的实测点云数据P中的点进行K-D树搜索,获取/>的包含/>个邻域点的集合/>;
S22、利用中的所有点对/>进行张量投票,得到其张量投票矩阵/>;
S23、计算矩阵的特征值/>、/>、/>和特征向量/>、/>、/>,将特征值/>、/>、/>进行排序,使得特征值满足/>的大小关系;
S24、通过特征值、/>、/>计算/>的置信度/>;
S25、判断置信度与阈值的大小关系,若/>大于上阈值/>,则将/>加入到潜在特征点集Q中;若/>小于下阈值/>,则不再对/>进行任何处理;若/>,则进入S26;
S26、判断与/>的大小关系,若/>,则不再对/>进行任何处理;若/>或者/>为初始值,则增加/>的邻域点数量为/>,若/>,则重复S21至S25;若/>,则不再对/>进行任何处理;
S27、对参考蒙皮的实测点云数据P中所有点进行S21至S25的处理,得到最终潜在特征点集合Q。
3.根据权利要求1所述的基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,其特征在于:在步骤S3中,对潜在特征点集Q进行分类,找出线特征点,得到线特征点集S,具体过程包括以下步骤:
S31、计算对潜在特征点集Q中任意两点间与/>的距离/>,以及任意两点间的距离的平均值/>;
S32、将潜在特征点集Q中点与任意点/>的距离/>与/>相比,若/>,则将/>与置于同一预选特征点集中;
S33、统计所有预选特征点集中点的数量,将点数量小于阈值的预选特征点集删除,将未删除的预选特征点集取并集,得到线特征点集S。
4.根据权利要求1所述的基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,其特征在于:在步骤S4中,将线特征点集S与待修配蒙皮的实测点云数据M进行配准,具体过程包括以下步骤:
S41、选取参考蒙皮和待修配蒙皮实测点云数据中各定位孔表面边缘处个点;
S42、利用所选取的点拟合出参考蒙皮和待修配蒙皮实测点云数据中半径为的各定位孔表面的圆心坐标/>、/>,求出参考蒙皮和待修配蒙皮各定位孔圆心坐标/>、/>;
S43、由参考蒙皮、待修配蒙皮的各定位孔圆心、/>以及定位孔圆心的质心/>、/>构造正规矩阵/>,求解矩阵/>的SVD分解,得到参考蒙皮点云与待修配蒙皮点云配准的旋转矩阵/>和平移矩阵/>;
S44、由旋转矩阵和平移矩阵/>对线特征点集S中的点进行坐标变换,实现线特征点集S与待修配蒙皮的实测点云数据M的配准。
5.根据权利要求1所述的基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,其特征在于:在步骤S5中,由配准后的线特征点集S中的点拟合NURBS曲线,得到待修配蒙皮的加工路径,具体过程包括以下步骤:
S51、设置线特征点集S中每个点的权因子/>,确定曲线阶数/>,设置节点矢量,其中,/>为线特征点集S中点的数量;
S52、计算线特征点集S中每个点的基函数/>;
S53、构造曲线方程,完成线特征点集S的曲线化,得到待修配蒙皮的加工路径。
6.根据权利要求4所述的基于张量投票的飞机蒙皮修配加工路径计算方法,其特征在于:在步骤S42中对于参考蒙皮上某一半径为定位孔表面圆的圆心/>,其拟合目标函数如下:
;
其中,为该定位孔表面边缘处/>个点中的第/>个点的坐标矢量,通过求解以上目标函数求得圆心/>。
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CN117788537A (zh) * | 2024-02-27 | 2024-03-29 | 南京航空航天大学 | 一种基于Pointnet的飞机蒙皮点云配准方法 |
Citations (5)
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---|---|---|---|---|
CN112802070A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-05-14 | 南京航空航天大学 | 一种基于多描述子投票的飞机蒙皮局部点云定位方法 |
CN113587807A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-11-02 | 南京航空航天大学 | 一种飞机壁板加工特征面的扫描路径生成方法 |
CN113628262A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-09 | 南京航空航天大学 | 一种基于轮廓特征约束配准的飞机蒙皮检测方法 |
US20210347501A1 (en) * | 2020-05-09 | 2021-11-11 | Nanjing University Of Aeronautics And Astronautics | Fairing skin repair method based on measured wing data |
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- 2023-06-30 CN CN202310794105.8A patent/CN116541638B/zh active Active
Patent Citations (5)
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---|---|---|---|---|
US20210347501A1 (en) * | 2020-05-09 | 2021-11-11 | Nanjing University Of Aeronautics And Astronautics | Fairing skin repair method based on measured wing data |
CN112802070A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-05-14 | 南京航空航天大学 | 一种基于多描述子投票的飞机蒙皮局部点云定位方法 |
CN113587807A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-11-02 | 南京航空航天大学 | 一种飞机壁板加工特征面的扫描路径生成方法 |
CN113628262A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-09 | 南京航空航天大学 | 一种基于轮廓特征约束配准的飞机蒙皮检测方法 |
CN113902779A (zh) * | 2021-09-28 | 2022-01-07 | 燕山大学 | 一种基于张量投票方法的点云配准方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117788537A (zh) * | 2024-02-27 | 2024-03-29 | 南京航空航天大学 | 一种基于Pointnet的飞机蒙皮点云配准方法 |
CN117788537B (zh) * | 2024-02-27 | 2024-04-26 | 南京航空航天大学 | 一种基于Pointnet的飞机蒙皮点云配准方法 |
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