叶片截面特征点云的精确划分及弦长特征提取学院：计算机与信息学院专业：模式识别学号:131307030006姓名:刘一宸摘要：针对某些特殊的叶片截面，提出了一种特征点云的精确划分算法，避免了常用凸包算法可能引起的缺陷。同时在此基础上，针对弦长特征的提取，提出了一种基于图形变换的截面弦长计算方法，实验结果表明这两种算法通用性强，计算精度、效率高，能够满足叶片检测的要求。关键词：叶片型面；特征点；弦线；弦长；图形变换引言叶片是航空发动机的核心零部件之一，叶片的检测质量直接影响发动机的性能，因此必须采用严格的检测手段。大多数的测量手段都是通过检测叶片截面的特征参数来判断叶片是否合格。因此，高精度、高效率地提取叶片截面参数具有很高的实用价值。目前，常用的截面划分算法都是基于经典凸包算法，或在此基础上进行算法的改进，基本上能够满足大部分的叶片划分。但对于某些特殊的叶片截面，凸包算法可能将原本属于叶背上的非凸点划分到叶盆上或者直接删除，导致截面特征参数的提取精度较差甚至失败。本文通过对点云数据进行排序，以叶盆与叶背特征差别较明显的y坐标进行初步划分，避免了上述缺陷。弦长作为叶
