【技术实现步骤摘要】
一种基于点云的飞机长桁平面特征提取方法、装置及设备
[0001]本专利技术涉及平面特征提取
，尤其涉及一种基于点云的飞机长桁平面特征提取方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]飞机装配是整个飞机制造环节中至关重要的组成部分。它是指将飞机上众多的零部件、成品等组件或标准件等按照图样或三维模型、匹配相关技术条件而在专用的设备上进行飞机机体相关结构的铆接装配、系统安装、调试及试飞的全过程。由于飞机装配过程中，相关零部件尺寸大、数量多、形状复杂，导致飞机装配劳动量占飞机制造劳动总量的比重较大。而飞机装配技术是一项综合性技术，技术难度相对较高，因而飞机最终的生产质量、生产成本及周期在很大程度上是由相关的装配技术所决定的。
[0003]机身对接是飞机装配最终且十分重要的阶段，传统机身对接装配使用专用型架配合人工辅助的方式进行装配，由于人工操作误差、型架制造误差，机翼位姿精度难以保证，而机翼连接结构间隙狭小，装配过程中产品易发生变形、碰撞和磨损。为了提高装配质量，使用由数字测量系统、数字定位装置、控制系统组成的数字化调姿定...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于点云的飞机长桁平面特征提取方法，其特征在于，包括以下过程：获取飞机长桁的点云数据；根据所获取的点云数据构建训练集和验证集，选取比例为0.6
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1的点云数据作为训练集，剩余的点云数据作为验证集；构建深度学习和球谐算子点云特征提取网络；设置训练深度学习和球谐算子点云特征提取网络的损失函数；对深度学习和球谐算子点云特征提取网络进行训练；根据多维度拼接的点云的融合特征获取飞机长桁平面特征的提取结果。2.根据权利要求1所述的飞机长桁平面特征提取方法，其特征在于：所述深度学习和球谐算子点云特征提取网络由多层融合特征编码网络和Detection Head网络构成，其中，多层融合特征编码网络包括多个PointExt，PointExt包括采样层、分组层、点网层和球谐算子层。3.根据权利要求2所述的飞机长桁平面特征提取方法，其特征在于：Detection Head网络由SSD网络构成。4.根据权利要求1所述的飞机长桁平面特征提取方法，其特征在于：在对深度学习和球谐算子点云特征提取网络进行训练这一步骤中，具体包括以下过程：将训练集数据输入多层融合特征编码网络进行预处理，将点云数据统一转换为检测目标的俯视角度；采用多层融合特征编码网络对预处理过的训练集数据进行编码，获得多维度拼接的点云的融合特征；对训练集的数据进行标注，得出点云数据中检测目标的分类标签及边界框的坐标作为真实值；将多维度拼接的点云的融合特征输入Detection Head网络，得到点云数据中检测目标的预测点云数据中检测目标的边界框坐标及置信度；根据预测值和真实值构建损失函数，通过随机梯度下降算法优化多层融合特征编码网络的参数，得到训练后的深度学习和球谐算子点云特征提取网络模型。5.根据权利要求4所述的飞机长桁平面特征提取方法，其特征在于：预测值为预测点云数据中检测目标的边界框坐标及置信度，真实值为点云数据中检测目标的分类标签及边界框坐标。6.根据权利要求1所述的飞机长桁平面特征提取方法，其特征在于：在根据多维度拼接的点云的融合特征获取飞机长桁平面特征的提取结果这一步骤中，具体包括以下过程：将多维度拼接的...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪俊，曾航彬，单忠德，李子宽，肖坤，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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