Embora a tecnologia de varredura a laser 3D permita construir modelos 3D precisos de forma eficiente, ao medir objetos com superfícies côncavas ou fendas estreitas, algumas áreas formam buracos na nuvem de pontos devido ao bloqueio da luz, o que afeta a integridade do modelo e suas aplicações subsequentes. Métodos tradicionais de reparo dependem principalmente de interpolação ou ajuste de superfícies, o que pode causar curvatura desigual na região reparada e perda de detalhes. Para resolver esse problema, é proposta uma metodologia baseada em repulsão aprimorada de pontos de borda para identificação e reparo de buracos em nuvens de pontos a laser. Um algoritmo de projeção local ótima ponderada é utilizado para otimizar a distribuição da nuvem de pontos, e as bordas dos buracos são identificadas com precisão por meio de análise de vetores normais e restrições de densidade local, filtrando pontos de borda falsos por ângulo máximo para evitar classificação incorreta de áreas de alta curvatura como defeituosas; simultaneamente, é projetado um modelo dinâmico de campo de força de repulsão que, combinado com a topologia de pontos adjacentes em ciclo único, gera caminhos de preenchimento, garantindo a consistência geométrica entre a nuvem de pontos reparada e o modelo original; finalmente, um filtro mediano é utilizado para alcançar a consistência de suavidade entre a nuvem de pontos reparada e a nuvem total. Resultados experimentais demonstram que este método identifica e repara efetivamente buracos em diversos modelos complexos, com taxa de reparo do modelo Camel atingindo 98,7%, diferença de densidade da nuvem de pontos de apenas 4,2%, e tempo de reparo significativamente melhor que os métodos LS-SVM, Poisson, PU-Net e SeedFormer, sendo apenas 11,7% do tempo do SeedFormer. Este método apresenta claras vantagens na manutenção da estrutura geométrica e na restauração de detalhes, fornecendo uma solução eficiente e confiável para o reparo de buracos em nuvens de pontos a laser.

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