Registration-Free Monitoring of Unstructured Point Cloud Data via Intrinsic Geometrical Properties

📄 arXiv: 2511.05623v1 📥 PDF

作者: Mariafrancesca Patalano, Giovanna Capizzi, Kamran Paynabar

分类: cs.CV, cs.LG, stat.ME, stat.ML

发布日期: 2025-11-06

💡 一句话要点

提出一种免配准的点云数据监控方法，用于检测3D物体几何精度。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 点云数据监控 免配准 几何精度 拉普拉斯算子 测地距离 特征学习 阈值监控

📋 核心要点

  1. 传统点云监控依赖配准和网格重建，这些预处理步骤耗时且易引入误差，影响监控准确性。
  2. 该论文提出一种免配准的点云监控方法，利用拉普拉斯算子和测地距离提取内在几何特征。
  3. 实验结果表明，该方法能有效识别不同类型的缺陷，无需配准和网格重建，提升效率。

📝 摘要（中文）

现代传感技术能够采集各种尺寸的非结构化点云数据(PCD)，用于监控3D物体的几何精度。点云数据广泛应用于先进制造工艺，包括增材、减材和混合制造。为了确保分析的一致性并避免误报，通常在监控之前应用配准和网格重建等预处理步骤。然而，这些步骤容易出错、耗时，并可能引入伪影，从而影响监控结果。本文提出了一种新颖的免配准方法，用于监控复杂形状的点云数据，无需配准和网格重建。该方法包含两种特征学习方法和一个通用的监控方案。特征学习方法利用形状的内在几何属性，通过拉普拉斯算子和测地距离捕获。在监控方案中，使用阈值技术进一步选择最能指示潜在失控状态的内在特征。数值实验和案例研究突出了所提出方法在识别不同类型缺陷方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决点云数据监控中，传统方法依赖配准和网格重建所带来的问题。这些预处理步骤不仅耗时，而且容易引入误差，从而影响监控的准确性和效率。特别是在处理复杂形状的点云数据时，配准过程可能变得非常困难，甚至不可靠。因此，需要一种能够直接从原始点云数据中提取有效特征，并进行监控的方法。

核心思路：论文的核心思路是利用点云数据的内在几何属性，例如拉普拉斯算子和测地距离，来提取对形状变化敏感的特征。这些内在几何属性不依赖于点云的坐标系，因此无需进行配准。通过学习这些内在特征，可以有效地检测出点云数据中的异常或缺陷。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：特征学习和监控。在特征学习阶段，使用两种方法提取内在几何特征：基于拉普拉斯算子的特征和基于测地距离的特征。然后，在监控阶段，使用阈值技术选择最能指示潜在失控状态的特征，并进行监控。整个流程无需配准和网格重建，直接从原始点云数据开始。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了免配准的点云监控方案。通过利用点云数据的内在几何属性，避免了传统方法中耗时且容易出错的配准步骤。此外，该方法还提出了一种基于阈值技术的特征选择方法，能够有效地选择对缺陷敏感的特征，从而提高监控的准确性。

关键设计：在特征学习阶段，论文使用了拉普拉斯算子和测地距离来提取内在几何特征。拉普拉斯算子可以捕捉点云的局部形状信息，而测地距离可以捕捉点云的全局形状信息。在监控阶段，论文使用阈值技术来选择最能指示潜在失控状态的特征。阈值的选择可以基于历史数据或领域知识。具体的参数设置和阈值选择策略可能需要根据具体的应用场景进行调整。

📊 实验亮点

论文通过数值实验和案例研究验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地识别不同类型的缺陷，例如孔洞、变形等。与传统的基于配准的方法相比，该方法在保证监控准确性的同时，大大提高了监控效率，并避免了配准误差的影响。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于先进制造领域，如增材制造、减材制造和混合制造，用于实时监控零件的几何精度，及时发现制造过程中的缺陷，提高产品质量和生产效率。此外，该方法还可应用于逆向工程、文物保护等领域，用于监控三维模型的完整性和准确性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Modern sensing technologies have enabled the collection of unstructured point cloud data (PCD) of varying sizes, which are used to monitor the geometric accuracy of 3D objects. PCD are widely applied in advanced manufacturing processes, including additive, subtractive, and hybrid manufacturing. To ensure the consistency of analysis and avoid false alarms, preprocessing steps such as registration and mesh reconstruction are commonly applied prior to monitoring. However, these steps are error-prone, time-consuming and may introduce artifacts, potentially affecting monitoring outcomes. In this paper, we present a novel registration-free approach for monitoring PCD of complex shapes, eliminating the need for both registration and mesh reconstruction. Our proposal consists of two alternative feature learning methods and a common monitoring scheme. Feature learning methods leverage intrinsic geometric properties of the shape, captured via the Laplacian and geodesic distances. In the monitoring scheme, thresholding techniques are used to further select intrinsic features most indicative of potential out-of-control conditions. Numerical experiments and case studies highlight the effectiveness of the proposed approach in identifying different types of defects.