Las palas de turbina tienen formas complejas, materiales especiales, procesos de fabricación complejos, entre otras características. Sobre la base del registro de nubes de puntos, es posible construir un modelo tridimensional para el análisis comparativo y la evaluación de la precisión y calidad de fabricación de las palas. Sin embargo, es difícil localizar con precisión la zona de traslape de las nubes de puntos y el cálculo es complejo durante el registro de las nubes de puntos. Para resolver este problema, se propone un método rápido de registro de nubes de puntos de palas de turbina complejas con cavidades. Este método se basa en la extracción de características multinivel de las nubes de puntos de origen y destino con el uso de aprendizaje profundo, y en el intercambio de información entre las características, de manera que las características globales de las nubes de puntos de entrada puedan enfocarse en la misma parte sin necesidad de un mecanismo de atención. Los resultados experimentales muestran que los resultados de registro del conjunto de datos ModelNet40 de la red de aprendizaje profundo PANet disminuyeron un 34 % y un 15 %, respectivamente. Además, durante el entrenamiento en el conjunto de datos ModelNet40 para el registro continuo de las nubes de puntos de las palas de la turbina, los resultados de registro de las nubes de puntos de las palas disminuyeron un 83 % y un 46 %, respectivamente. Parece que este método podría encontrar una amplia aplicación en la evaluación de la precisión de fabricación de las palas de turbina.

Registro de nubes de puntos; Pala de turbina; Información de características; Intercambio de características; Zona de traslape