《表2 第二组点云数据结果》

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《点云数据下的矿山巷道三维建模》

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本文选取巷道中2组代表性的数据为例，具体数据结果见表1和表2，通过设置不同标准差倍数的三角网边长阈值对点云构网。对比发现第一组点云数据为巷道拐角处，此处点云曲率变化较大，同时交叉位置曲面点云较为复杂。当边长阈值过小即e=3cm时，虽然对物体表面细节展现较好，但耗时长，同时在拐角细节处出现了构网孔洞，软件在拟合时出现了同样问题。扩大边长阈值设为6cm时，既能保留细节特征同时拟合的孔洞也最少。最后增大边长阈值为9cm时，孔洞会减少，拟合时间也可以缩短，但由于边长过大导致细节特征丢失。第二组点云数据为平巷处，此处点云特征较为简单，本文算法与软件算法结果都较好，在保留细节特征的前提下边长阈值设为6cm用时较少。最终在考虑细节特征，孔洞数目以及耗时情况，选用边长阈值6cm对巷道点云整体构网拟合，巷道整体三角网拟合结果如图5所示。