原木点云的深度无监督分割
计算机视觉与模式识别
2025-03-19 v1
摘要
在锯木厂中，准确测量原材料即原木对于优化锯切过程至关重要。早期研究表明，仅使用激光扫描仪产生的表面点云即可获得对原木内部结构的准确预测。这提供了一种成本低廉且快速的替代 X 射线 CT 测量设备的方法。分析原木点云的关键步骤是分割，因为它是发现提供原木内部结构线索的表面细节的基础。我们提出了一种基于 Point Transformer 的点云分割技术，以无监督方式学习寻找属于原木表面的点。这是通过利用圆柱体的几何特性并考虑木材原木中常见的形状变化的损失函数实现的。我们在木材原木上证明了该方法的准确性，但该方法也可用于其他圆柱形物体。
引用
@article{arxiv.2503.14244,
title = {Deep Unsupervised Segmentation of Log Point Clouds},
author = {Fedor Zolotarev and Tuomas Eerola and Tomi Kauppi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.14244},
year = {2025}
}