Multiview Point Cloud Registration Based on Minimum Potential Energy for Free-Form Blade Measurement

要約

ポイントクラウド登録は、産業測定におけるフリーフォームブレードの再構築に不可欠なステップです。
それにもかかわらず、3D取得システムの欠陥を測定すると、騒々しく不完全なポイントクラウドデータが発生し、登録が効率的で正確な登録が困難になります。
この論文では、これらの問題に対処するための最小ポテンシャルエネルギー（MPE）方法に基づいた新しいグローバル登録方法を提案します。
基本的な戦略は、目的関数が物理登録システムの最小ポテンシャルエネルギー最適化関数として定義されることです。
この関数は、より多くの重量をインライアポイントの大部分に分配し、ノイズと外れ値に対する重量を減らし、基本的に数学的定式化における摂動の影響を減らします。
ソリューションを、収束を強化するために、トリミングされた反復的な最も近いポイントアルゴリズムを使用して、グローバルに最適な近似手順と微細な登録プロセスに分解します。
近似手順は、2つの主要なステップで構成されています。
第一に、フォーストラクションオペレーターの構築によれば、ポテンシャルエネルギーの最小値の位置を単純に計算できます。
第二に、MPEポイントを見つけるために、2つのフラグを使用して登録手順のステータスを観察する新しい理論を提案します。
4種類のブレードで提案されたアルゴリズムのパフォーマンスを示します。
提案された方法は、精度と騒音抵抗の両方の観点から、他のグローバルな方法よりも優れています。

要約(オリジナル)

Point cloud registration is an essential step for free-form blade reconstruction in industrial measurement. Nonetheless, measuring defects of the 3D acquisition system unavoidably result in noisy and incomplete point cloud data, which renders efficient and accurate registration challenging. In this paper, we propose a novel global registration method that is based on the minimum potential energy (MPE) method to address these problems. The basic strategy is that the objective function is defined as the minimum potential energy optimization function of the physical registration system. The function distributes more weight to the majority of inlier points and less weight to the noise and outliers, which essentially reduces the influence of perturbations in the mathematical formulation. We decompose the solution into a globally optimal approximation procedure and a fine registration process with the trimmed iterative closest point algorithm to boost convergence. The approximation procedure consists of two main steps. First, according to the construction of the force traction operator, we can simply compute the position of the potential energy minimum. Second, to find the MPE point, we propose a new theory that employs two flags to observe the status of the registration procedure. We demonstrate the performance of the proposed algorithm on four types of blades. The proposed method outperforms the other global methods in terms of both accuracy and noise resistance.

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