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船体分段合拢面的精度检测是分段总组合拢过程中的重要环节。在船体分段合拢面的精度检测方面,三维扫描仪相对全站仪有着巨大优势。然而,三维扫描仪在扫描过程中会记录很多与合拢面无关的点,因此本文对三维扫描仪扫描出的点云数据,进行合拢面的智能识别。通过采用深度学习理论对PointNet++点云网络进行适合本文的改进,使用CAD模型导出的点云数据构建有标注的船体分段点云数据集,进而使用Adam优化算法对网络进行优化训练。最终网络模型对分段合拢面的识别在验证集上获得精确率73%,召回率90%的效果。 相似文献
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为解决船舶外板划分缺乏依据导致曲板加工成形困难的问题,开发船舶复杂曲板水火成形难度评价系统,并将其应用于实际船舶板件划分中。基于灰色关联分析法建立船舶外板成形难度评价模型,计算得到影响因素权重系数矩阵和曲板难度系数矩阵。基于VB.NET平台开发船舶复杂曲板成形难度评价系统,使其能与船舶常用设计软件Tribon连接,快速得到不同曲板的型值数据等;设计该评价系统的功能模块,提供简单直接的可视化界面,使其能快速地计算出不同船舶外板的预计加工成形难度。该系统能计算不同类型曲板的成形难度,对船舶外板加工成形难度进行合理量化,为设计人员进行板件划分提供参考。 相似文献
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