返回
Advancing Precision in Multi-point Cloud Fusion Environments
DOI:10.1007/978-3-032-07623-6_10.png)
摘要
En 中文
本研究聚焦于视觉工业检测,通过评估点云和多点云匹配方法。我们还引入了一个合成数据集,用于注册方法的定量评估以及点云比较的各种距离度量。此外,我们提出了一种新型的CloudCompare插件,用于合并多个点云和可视化表面缺陷,提高了自动化检测系统的准确性和效率。
Keyword:
Point cloud registration
Synthetic dataset generation
Industrial inspection
Distance metrics
CloudCompare plugin
期刊
机构
引用论文
Cross-source point cloud registration: Challenges, progress and prospects跨源点云配准: 挑战、进展与展望
NEUROCOMPUTING
IF6.5
High-quality dense 3D point clouds with active stereo and a miniaturizable interferometric pattern projector
OPTICS EXPRESS
IF3.3

