CN115272380B 基于点云法向量差的大型风电叶片飞边特征提取方法 （华南理工大学）_第1页
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US2019205695A1,2019.07.04基于点云法向量差的大型风电叶片飞边特本发明公开了一种基于点云法向量差的大可以实现庞大风电叶片飞边这一较小特征的提2初次滤波包括直通滤波和统计滤波，直通滤波用于根据RG法向量计算采用主成分分析法，并引入视点用于确定法向量方向根据计算得到的协方差矩阵C，计算协方差矩阵C的特征值和特pp2.根据权利要求1所述的基于点云法向量差的大型风电叶片飞边特征提取方法，其特3算平均距离和平均距离值的方差σ,计算结果符合高斯分布统计滤波去除距3.根据权利要求1所述的基于点云法向量差的大型风电叶片飞边特征提取方法，其特4[0010]S3.聚类分割：对叶5离li计算平均距离和平均距离值的方差σ,计算结果符合高斯分布统计滤波去除距离li在(I-mo,Ttmo)范围外的点，其中m为设置的值，通过改变m的大小可以改变滤pp[0031]与现有技术相比，本发明可以实现庞大风电叶片上飞边这一相对较小特征的提6[0033]图2为本发明基于点云法向量差的大型风电叶片飞边特征提取方法的流程示意[0037]下面结合附图和具体实施例对本发明基于点云法向量差的大型风电叶片飞边特后残留飞边特征位于该截面前端和尾端上。请参阅图1，残留飞边特征凸出叶片表面大约亟需一种有效的飞边特征提取方法对叶片飞[0042]S3.聚类分割：对叶再根据距离li计算平均距离和平均距离值的方差σ,计算结果符合高斯分布f-NT,o2)。统计滤波去除距离li在(-mo,T+mo)范围外的点，其中m为设置的值，通过改变m的大小可7pp的影响较小，而小支撑半径下法向量i(p,r;)的计算容易受到小尺度结构的影响，如果两种8[0066]请参阅图4和图5，本发明基于点云法向量差的大型风电9

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