摘要
一种基于三维形状数据分析的矿粉体积测算方法,它涉及矿粉体积测量技术领域。它包括以下步骤:基于矿粉堆扫描模块进行矿粉堆扫描,收集三维点云数据;基于点云预处理模块对采集到的点云数据进行预处理;基于矿粉三维结构模型构建模块以及利用三维重建算法对预处理后的点云数据重建;基于体积计算模块,使用基于体素表示的体积计算算法进行矿粉体积计算;计算结果分析。本发明有益效果为:本方法具有高度自动化与精确性,自动处理和分析流程减少了人工干预,提高了测量的精确度和可靠性,且运用了深度学习算法,优化了数据处理和解析复杂结构的能力,适用于不同形状和大小的矿粉,能够推广至其他需要精确体积测量和形状分析的行业。
技术关键词
体积测算方法
拉普拉斯
去噪算法
矿粉
生成对抗网络
三维网格模型
泊松方程
点云数据预处理
节点
三维模型
三维结构
表达式
顶点
深度学习架构
三维重建算法
数据压缩算法
立方体
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样本
Sigmoid函数
项目
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热定位误差
深度学习神经网络
拉普拉斯
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矩阵