As pás da turbina possuem formas complexas, materiais especiais e processos de fabricação complexos. O modelo 3D baseado no registro de nuvens de pontos pode comparar, analisar e avaliar a precisão e qualidade da fabricação das pás. No entanto, durante o processo de registro de nuvens de pontos, é difícil localizar com precisão as partes sobrepostas e os cálculos são complexos. Para resolver esses problemas, foi proposto um método rápido de registro de nuvens de pontos para pás de turbina ocas e complexas. Este método baseia-se no aprendizado profundo para extrair características multiníveis das nuvens de pontos fonte e alvo, realizando troca de informações entre as características, permitindo que as características globais das duas nuvens de pontos de entrada se concentrem nas mesmas partes sem necessidade de mecanismo de atenção. Os resultados experimentais mostram que, em comparação com a rede de aprendizado profundo PANet, os RMSE(r) e RMSE(t) dos resultados de registro no conjunto de dados ModelNet40 foram reduzidos em 34% e 15%, respectivamente; com o treinamento contínuo baseado no conjunto de dados ModelNet40 para as nuvens de pontos das pás, os RMSE(r) e RMSE(t) dos resultados de registro foram reduzidos em 83% e 46%, respectivamente. Espera-se que este método seja amplamente aplicado no processo de avaliação da precisão de fabricação das pás da turbina.

registro de nuvens de pontos; pás de turbina; informações de características; interação de características; área sobreposta