面向船舶轴系智能安装的法兰激光扫描点云分割研究

作者：陈攀; 尚保佑; 李天匀^*; 李维嘉; 朱翔

来源：中国舰船研究, 2023, 18(06): 268-274.

DOI：10.19693/j.issn.1673-3185.03114

• 船舶轴系
• 智能安装
• 深度学习
• 点云分割

[目的]激光扫描技术用于船舶轴系智能安装，具有非接触式、高速率扫描、高精度成像的优势，其中激光点云数据包含空间物体的大小、位置和方向信息。点云分割能大幅减小数据的计算规模，提高对接法兰相对位姿的测量效率。[方法]采用深度学习理论研究点云分割，制作法兰类零件的点云数据集，利用PointNet模型进行训练，分别从Dropout正则化、学习率衰减和点云数据增强3个方面制定优化策略，并在船舶轴系智能安装台架上进行实验验证。[结果]模型的收敛结果趋于稳定，其中训练集的准确率为0.88，验证集的准确率为0.65，法兰点云分割实验呈现清晰的轮廓边缘。[结论]表明该方法具有良好的收敛性能和泛化性能，提高了轴系智能安装的效率。

• 单位
  华中科技大学