[发明专利]一种面向数字化检测的MBD模型阵列特征快速标注方法

摘要

本发明提供一种面向数字化检测的MBD模型阵列特征快速标注方法，涉及数字化检测技术领域。该方法首先对MBD模型上的一组阵列特征进行均匀采样，获得采样点云；然后采用PCA算法和改进的ICP算法进行采样点云间的粗配准和精确配准，确立采样点云间的匹配关系；最后根据采样点云间的对应关系，完成对阵列特征所缺失标注信息的补全。本发明提供的面向数字化检测的MBD模型阵列特征快速标注方法，在不干预设计人员对MBD模型的阵列特征标注习惯的基础上，自动地完成缺失信息的补全，提高了阵列特征尺寸标注的效率和准确性，使经过快速标注方法标注的阵列特征对象满足可测量性的要求，实现待检对象与检测要求的一一对应。

主权项

一种面向数字化检测的MBD模型阵列特征快速标注方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对来自MBD模型上的一组阵列特征进行均匀采样，获取能够表征各阵列特征成员形状的采样点云，具体方法为：步骤1.1：根据阵列特征的已有标注结果对MBD模型进行解析，识别MBD模型上参与组成该阵列特征的所有成员，并获取这些阵列特征成员的几何形状信息，包括对应的顶点信息、边信息和面信息；步骤1.2：沿阵列特征各成员的几何边展开均匀采样，采样点的数量由其所在边的长度决定，边越长则采样点越多；步骤1.3：定义已有标注结果的阵列特征成员为样例阵列特征成员SA，未标注的阵列特征成员为目标阵列特征成员OA，在样例阵列特征成员的几何边上均匀采样的点云为样例点云S，在目标阵列特征成员的几何边上均匀采样的点云为目标点云O；步骤2：依次采用主元分析算法和改进的最近点迭代算法，即PCA算法和改进的ICP算法，对各阵列特征成员采样点云实施粗配准和精确配准，直到准确确立两者采样点云的匹配关系，具体方法为：步骤2.1：采用PCA算法对样例阵列特征成员和目标阵列特征成员的采样点云实施采点云间的粗配准；步骤2.2：采用改进的ICP算法对样例阵列特征成员和目标阵列特征成员的采样点云实施采样点云间的精确配准；步骤3：根据采样点间的对应关系，识别目标阵列特征成员缺失信息的待标注位置，完成MBD模型的标注添加。