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摘要
针对不完整锥面工件模型拟合问题背景，为了解决大量点云数据的标准几何模型拟合问题，提出一种基于遗传算法的锥面点云数据拟合算法：通过随机选取拟合模型采样点，用点云数据点-标准模型采样点的距离计算替代点云数据点-标准曲面模型的距离运算，提高计算效率同时保留点云细节特征；通过对点云数据建立Kd-tree索引提升标准模型采样点距离检测效率；通过遗传算法迭代搜索拟合模型参数，并通过变数据量、变拟合精度等方法改进遗传算法的搜索效率。经实验验证：采用该算法可有效提升部分锥面工件拟合的匹配精度，误差范围±0.5 mm,且对于大量点云数据的处理效果良好。
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