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逆向工程的迭代角特征提取方法（ IAFE ）

確切提取功能噪聲點的數(shù)據(jù)是一個重要的問題，在實踐中是應用逆向工程技術。 幾個特征提取方法已被用來處理噪聲點的數(shù)據(jù)，如“角”的方法和“弦”的方法。他們在多數(shù)情況下應用得很好，但這一代的額外特征有一些問題不能避免。一種新的處理噪聲掃描點的數(shù)據(jù)特征提取方法在本文提出了，我們稱之為迭代角特征提?。?IAFE ）方法，因為它擴大了角方法的概念。IAFE方法第一次區(qū)別了功能區(qū)域和點云，然后迭代算法應用于優(yōu)化每個功能區(qū)域變成終極特征點?！霸胍粝♂尅钡母拍钍怯脕頊p少噪音的效果?！岸帱c”的算法，“角變化“算法和”迭代的收斂性“ 算法的開發(fā)用來貫徹噪聲稀釋的概念。 IAFE （一）方法是為平面模型設計，IAFE （二） 方法是為曲面模型而設計。該IAFE方法表明其在處理噪聲點數(shù)據(jù)的作用。

關鍵詞：特征提取;噪聲;噪聲點的數(shù)據(jù); 逆向工程

1.導言
逆向工程是通過物理模型重建CAD 模型的方法。逆向工程的主要過程包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)預處理，曲面擬合，并作出CAD模型。逆向工程中，我們主要通過測量設備，如CMMs或三維激光掃描器處理點數(shù)據(jù)的曲面模型。通常是一個復雜的自由的形狀不能由一個單一的補丁代替的模型，因此，必須劃分成幾個不那么復雜的曲面[1]。為此，特征提取發(fā)揮了重要作用。在本文中，特征指的是清晰的邊棱定義的形狀和曲率急劇變化的區(qū)域。有時，噪聲數(shù)據(jù)可以被認為事故一項特征。往往很難從掃描數(shù)據(jù)中提取特征。
許多不同的特征提取方法已經(jīng)在發(fā)展，但其中大部分只工作在點的數(shù)據(jù)不包含噪音的理想情況下。有幾個廣泛用于點數(shù)據(jù)的特征提取方法，如“角”，“弦”和“網(wǎng)格”等方法。角方法[ 2 ]與預先指定的由三個連續(xù)點形成的角比較。如果角度大于給定值，中點成為特征點。 然而，這種方法不能保證通過掃描點的數(shù)據(jù)特征提取的正確性，因為它缺乏能力處理噪音。角方法的改進[ 3 ]可以通過掃描點的數(shù)據(jù)產(chǎn)生更好的結果。弦方法[ 2 ] 還旨在處理噪聲數(shù)據(jù)。有兩個參數(shù)是使用這種方法，分別是“最大偏差距離” 和“最大距離跨度”。第一個參數(shù)確定的是