Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur schnellen Anpassung der Nachbarschaftsverteilung von dreidimensionalen Punktewolken. Zunächst werden drei geometrische Merkmale der Nahbereichspunkte definiert und ein Beschreibungsverfahren mit niedriger Dimension und mehreren Skalen vorgeschlagen, um die Merkmalsberechnungskomplexität erheblich zu reduzieren und die Unterscheidungsfähigkeit der Merkmalsbeschreibung zu erhöhen, um die effiziente Darstellung der lokalen Merkmale der Punktewolke zu erreichen. Anschließend wird ein schnelles grobes Anpassungsverfahren basierend auf dem Gesamtfluktuationsgrad der Punktewolke und der Richtung der Verteilung der Nachbarschaft vorgeschlagen, um Merkmalpunkte gemäß der anfänglichen Anpassungsbedingung der Merkmalpunkte auf der Grundlage der Beschreibung der Nachbarschaftsverteilungsmerkmale zu extrahieren und die euklidische Distanzbedingung zwischen den Punktpaaren zu verbessern, um fehlerhafte Anpassungspunktpaare zu eliminieren und eine effiziente und genaue grobe Anpassung zu erreichen. Schließlich wird eine Verbesserung des Iterative Closest Point (ICP) -Algorithmus durch Verwendung eines k-dimensionsbaums und eines Voxelrasterverfahrens zur Verbesserung der Iterative Closest Point-Anpassung und Annahme einer zweistufigen genauen Anpassungsstrategie zur Korrektur des Anpassungsfehlers aufgrund der Abtastung vorgeschlagen, um die Genauigkeit und Effizienz der präzisen Anpassung weiter zu verbessern. Experimente mit dem Stanford-Modell und tatsächliche industrielle Bauteilanpassungsexperimente zeigen, dass das hier beschriebene Verfahren im Vergleich zu herkömmlichen vorhandenen Verfahren zur Beschreibung von Merkmalen die Anpassungsgenauigkeit um mehr als 22% steigert und die Zeit um mehr als 43% verringert, was beweist, dass diese Methode in der Lage ist, die Punktewolke einer Objektoberfläche aus verschiedenen Blickwinkeln schnell und effizient anzupassen und dabei eine gute Stabilität und Anwendbarkeit aufweist.

Punktewolkenanpassung; Nachbarschaftsverteilungsmerkmale; Optimierung von Merkmalpaaren; Iterative Closest Point; Voxelrasterverfahren