Dado que los algoritmos de registro habituales no satisfacen los requisitos de alta precisión en la industria de fabricación, este artículo propone una solución eficaz para el registro de nubes de puntos 3D basada en la mejora del contexto de forma tridimensional (3DSC). Primero, mediante una mejora en el método de submuestreo, se establece un umbral para recolectar puntos de la nube de puntos del contorno, y la nube de puntos recolectada se divide secuencialmente en mallas 3D para formar el contexto de forma. Luego, se realiza un registro inicial mejorado 3DSC, seguido de un registro preciso mediante Iterative Closest Point (ICP), realizando transformaciones de rotación y traslación entre la nube de puntos fuente y la nube de puntos objetivo. Para verificar la eficacia del algoritmo mejorado, se llevaron a cabo experimentos comparativos de registro utilizando FPFH-ICP, PFH-ICP, 3DSC tradicional y el algoritmo mejorado presentado en este artículo. Los resultados experimentales muestran que para las nubes de puntos bunny y flowerpot, la precisión del algoritmo mejorado alcanza 2.25355e-05 m y 9.96902e-06 m respectivamente, superando claramente la precisión de otros algoritmos. En comparación con el algoritmo de registro 3DSC tradicional, el algoritmo mejorado ahorra entre el 75 % y el 85 % del tiempo de registro. El método mejorado de registro de nubes de puntos 3DSC ayuda a mejorar la precisión del registro y optimiza el tiempo, aumentando la eficiencia del registro.

registro de nubes de puntos;contexto de forma tridimensional;punto más cercano iterativo;visión 3D