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基于深度学习的零件点云分割算法研究

作者:陈境焕,李海艳*,林景亮 日期:2020-05-21/span> 浏览:149 查看PDF文档

基于深度学习的零件点云分割算法研究*
陈境焕,李海艳*,林景亮
(广东工业大学 机电工程学院,广州 广东 510006)
摘要:针对目前基于PointNet++的深度学习点云分割框架,对零件点云进行几何面级的分割精度不高的问题,对现有分割框架的采样算法、特征提取、特征传递进行了研究。运用了基于曲率的最远点采样算法,在零件面与面交界处获得了更多的采样点;结合了PointSIFT和PointCNN分割框架,采用了X变换矩阵,让点云特征具有空间转换不变性,SIFT组合选择了不同方向的近邻点进行组合;设计了SIFTX卷积算子,能让网络编码不同方向的点云特征,提升了网络的表征能力从而提高分割精度。研究结果表明:上述方法能提高零件点云面要素分割的精度和mIoU值。
关键词:深度学习;点云分割;空间转换不变性

中图分类号:TP242.6         文献标识码:A         文章编号:1001-4551(2020)03-0326-06


本文引用格式:
陈境焕,李海艳,林景亮.基于深度学习的零件点云分割算法研究[J].机电工程,2020,37(3):326-331.
CHEN Jing-huan, LI Hai-yan, LIN Jing-liang. Part point cloud segmentation algorithm based on deep learning[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2020,37(3):326-331.
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