Aunque la tecnología de escaneo láser 3D puede construir modelos tridimensionales precisos de manera eficiente, al medir objetos con superficies cóncavas o ranuras estrechas, algunas áreas forman agujeros en la nube de puntos debido al bloqueo de la luz, lo que afecta la integridad del modelo y las aplicaciones posteriores. Los métodos tradicionales de reparación dependen principalmente de la interpolación o el ajuste de superficies, lo que puede causar curvaturas desiguales y pérdida de detalles en las áreas reparadas. Para resolver este problema, se propone un método para identificar y reparar agujeros en nubes de puntos láser basado en un rechazo mejorado de puntos fronterizos. Se utiliza el algoritmo de proyección óptima local ponderada para optimizar la distribución de puntos y, mediante el análisis de vectores normales y restricciones de densidad local, se identifican con precisión los bordes de los agujeros. Se emplea un filtro de ángulo máximo para excluir puntos de bordes falsos, evitando que áreas de alta curvatura se clasifiquen erróneamente como dañado; al mismo tiempo, se diseña un modelo dinámico de campo de fuerza de repulsión, que junto con la topología de puntos vecinos de un solo anillo genera rutas de relleno, asegurando la coherencia geométrica entre la nube de puntos reparada y el modelo original; finalmente, se utiliza un filtro de mediana para lograr la consistencia en la suavidad entre la nube de puntos reparada y la nuble total. Los resultados experimentales muestran que este método identifica y repara eficazmente agujeros en varios modelos complejos, con una tasa de reparación del 98.7% en el modelo Camel, una diferencia de densidad de nube de puntos de solo 4.2%, y un tiempo de reparación significativamente mejor que los métodos LS-SVM, Poisson, PU-Net y SeedFormer, siendo solo el 11.7% del tiempo de SeedFormer. Este método presenta ventajas claras en la conservación de la estructura geométrica y la reparación de detalles, proporcionando una solución eficiente y confiable para la reparación de agujeros en nubes de puntos láser.

nube de puntos láser; identificación de agujeros; reparación de nubes de puntos; rechazo de puntos frontera