Турбинные лопатки обладают сложной формой, особыми материалами и сложным технологическим процессом изготовления и другими особенностями, на основе регистрации облаков точек можно построить трехмерную модель для сравнительного анализа и оценки точности и качества изготовления лопаток. Однако в процессе регистрации облаков точек сложно точно определить перекрытую область облака точек и сложно вычислить. Для решения данной проблемы предлагается метод быстрой регистрации облаков точек сложных полостных турбинных лопаток. Данный метод основан на извлечении многократных признаков из облака источника и облака назначения на основе глубокого обучения, и обмене информацией между признаками, что позволяет глобальным признакам входных облаков точек сосредоточиться на одной и той же части без необходимости механизма внимания. Результаты экспериментов показали, что результаты регистрации набора данных ModelNet40 от глубокой сети обучения PANet уменьшились на 34% и 15% соответственно. И при обучении на наборе данных ModelNet40 для дальнейшей регистрации облаков точек лопаток турбины результаты регистрации облаков точек лопаток уменьшились на 83% и 46% соответственно. Этот метод, по-видимому, может найти широкое применение в процессе оценки точности изготовления лопаток турбины.

Регистрация облака точек, Лопатка турбины, Информация о признаках, Обмен признаками, Область перекрытия