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船体分段合拢面的精度检测是分段总组合拢过程中的重要环节。在船体分段合拢面的精度检测方面,三维扫描仪相对全站仪有着巨大优势。然而,三维扫描仪在扫描过程中会记录很多与合拢面无关的点,因此本文对三维扫描仪扫描出的点云数据,进行合拢面的智能识别。通过采用深度学习理论对PointNet++点云网络进行适合本文的改进,使用CAD模型导出的点云数据构建有标注的船体分段点云数据集,进而使用Adam优化算法对网络进行优化训练。最终网络模型对分段合拢面的识别在验证集上获得精确率73%,召回率90%的效果。 相似文献
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船体曲面外板加工成形是船舶建造精度控制的重要环节,传统曲面外板加工精度检测主要依靠样板和样箱,实现曲板成形自动化检测的关键是快速、精准地重建曲板三维曲面。提出一种基于深度学习的曲板摄影测量方法,该方法通过PatchmatchNet推断深度图得到曲板稠密点云,对稠密点云拟合二次曲面,基于拟合曲面去除曲板表面法线方向上的噪点,并基于主成分分析法(PCA)和最近点迭代法(ICP)对稠密点云和设计曲面进行自动配准,通过实例分析三维重建方法、图像数量、图像拍摄范围等对重建点云精度的影响。结果表明:曲板多视角三维重建精度小于2mm,满足船体外板加工精度要求,可为实现船体曲板精度自动化测量提供了参考与借鉴。 相似文献
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[目的]为准确、快速地重建船体板架非结构面三维形状,便于船体结构变形的高精度高效率测量,设计一种基于RGB-D深度图像的模型重建方法。[方法]首先通过随机抽样一致性算法与最小二乘法相结合的方式剔除点云集中的异常数据,再利用RGB彩色图像棋盘格标靶位置信息对结构多视角点云进行配准;其次将结构物面进行区域网格划分并对点云进行聚类,运用最小二乘法原理对每个网格点云子集进行空间曲面拟合,实现点云融合,在此基础上采用高阶面元实现船体结构外板表面的三维重建;最后,通过试件重构模型与激光扫描点云进行对比,验证模型重建方法的精确性。[结果]结果显示,试件三维重构模型较激光扫描点云随机点的均方根误差为1.02 mm,建模精度满足船舶建造工程需求,同时结构RGB-D深度图像数据获取时间相比于激光扫描可忽略不计。[结论]研究表明,提出的模型重建方法能够准确高效地完成船体板架非结构面三维重构,为船体结构变形测量提供了有力的数据支撑。 相似文献
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利用双三次样条曲面函数,对船用螺旋桨进行三维数学建摸,并在VC + +6.0环境下,用ObjectARX 2000二次开发AutoCAD 2000来实现螺旋桨三维模拟显示,根据已建立的螺旋桨三维数学模型的数据,运用到数控机床实现螺旋桨自动化生产. 相似文献
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传统船舶电网系统中三维点云数据提取采用逐一提取的方式,造成三维点云数据提取效率不高,为此提出船舶电网系统三维点云数据聚类提取方法。构建三维点云数据聚类提取模型,使用网格空间索引将三维点云数据进行空间标记,并划定数据空间范围,采用八叉树空间数据聚类方法,对三维点云数据进行聚类处理,以STBIRCH理论为基础,进行三维点云数据特征计算,实现三维点云数据提取。实验数据表明,设计的船舶电网系统三维点云数据聚类提取方法比传统提取方法的提取效率高出20%,并具备极高的有效性。 相似文献
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在集装箱船验收过程中,集装箱船装载绑扎系统关键绑扎特征的精度验收具有重大意义,其位置直接影响集装箱堆叠精度和绑扎杆能否成功绑扎。目前采用的验收方法依赖于人工,需要在每一舱位放置集装箱绑扎试验工装进行验证,关键绑扎特征数目众多,因此工作量大、耗时长且测量不便。文章提出一种基于大场景三维点云的关键绑扎特征识别方法,根据设计图纸对大场景点云预处理,自动提取特征可能所在的范围;采用点云匹配方法识别绑扎特征位置,根据识别结果在混合现实环境中进行特征重建。文章用实际点云数据验证了识别结果与实际结果的一致性,可实现集装箱船关键绑扎特征的特征重建。 相似文献
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基于三维扫描点云数据计算卧式罐容量的计量方法,可解决传统卧式罐容量计量方法效率低、工作强度大、精度差等问题。该方法利用三维激光扫描仪获取卧式罐的空间点云数据,然后对点云数据进行预处理并对预处理后的数据进行建模,应用“三角形面积积分法”和“截面积高度积分法”计算软件计算不同液位高度对应的卧式罐容积值。通过与传统计量方法——容量比较法和几何测量法测量结果进行比较,验证了该方法的可行性。基于三维扫描的卧式罐容量计量方法,测量精度能够满足卧式罐计量标准要求,容积检定工作效率也大幅度提升。 相似文献
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以前检测船用螺旋桨的静平衡,各国均采用旋转、摆动或跳动的方法。这些方法都要用一根长而笨重的钢轴穿进螺旋桨的中心孔中,用轴承把它们架起来。这种装置的各转动副中均存在着较大摩擦,因此必然降低测量的精度,且工作很不方便,劳动强度大。最近,日本神户制钢所发明了一种新方法,用于检测船用螺旋桨的静平衡。这种方法不需 相似文献