【摘 要】
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几何体拟合算法作为检测产品规格是否合格的重要算法之一,其主要任务是根据产品数字化的表达形式之一——三维点云数据,计算出产品的参数,检测产品规格是否合格。市面上大多数几何体是由规则曲面组成,因此,几何体拟合过程实际上是规则曲面拟合过程的集合,典型的曲面拟合算法主要包括基于最小二乘法的规则曲面拟合算法、基于特征的规则曲面拟合算法和基于深度学习的规则曲面拟合算法。然而,现有算法的拟合效率和拟合准确度都不
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几何体拟合算法作为检测产品规格是否合格的重要算法之一,其主要任务是根据产品数字化的表达形式之一——三维点云数据,计算出产品的参数,检测产品规格是否合格。市面上大多数几何体是由规则曲面组成,因此,几何体拟合过程实际上是规则曲面拟合过程的集合,典型的曲面拟合算法主要包括基于最小二乘法的规则曲面拟合算法、基于特征的规则曲面拟合算法和基于深度学习的规则曲面拟合算法。然而,现有算法的拟合效率和拟合准确度都不尽人意。针对上述算法应用于自动检测产品质量时存在的不足,本文提出了一种高效准确的几何体拟合算法。首先,该算法使用深度学习的思想根据几何体的三维点云数据高效地分类几何体类型。该内容总结为以下三步:（1）它制作包含八种几何体的三维点云数据集Regular Surface Net;（2）它设计高效的神经网络Fit Net用于提取几何体中的点云特征;（3）它使用Regular Surface Net数据集分类几何体的类型。其次,该算法使用广义总体最小二乘法的思想根据几何体的三维点云数据准确地计算几何体参数。该内容可以总结为以下三步:（1）它列出了多种规则曲面的方程表达式;（2）它根据Fit Net的分类结果将几何体分割成多个规则曲面;（3）它使用广义总体最小二乘法的思想拟合出多个曲面的参数,整合为几何体参数;大量实验表明,本文提出的几何体拟合算法可以高效、准确的拟合出几何体的类型和参数。
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