关键词：三角网格模型;特征分割;种子点选取;分割后处理;自动配准
摘 要：三角网格模型配准是工业自动化检测软件中的重要一环，其配准精度对检测机械零件的形位公差有重要影响。针对三角网格模型的自动配准精度低、鲁棒性差的问题，本文提出一种面向机械零件三角网格模型自动配准中增强特征的分割方法。首先，确定三角网格模型特征分割的K值，通过拉普拉斯矩阵确定种子点进行迭代初始化。其次，本文采用合适的区域形状代理和代价函数以加速该过程，并通过多源迭代聚类得到特征分割结果。最终，在三角网格模型特征分割结果的基础上进行基于奇异值分解法的粗配准，之后再根据EM-ICP进行精配准。与传统的特征描述子粗配准结合ICP精配准的方法进行对比，结果表明，本文方法的配准误差下降了25.2%，自动配准时间缩短了62.6%，有效地提高了三角网格模型自动配准的精度和效率。
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