El modelo tridimensional (3D) de la fruta es crucial para estimar sus propiedades geométricas y mecánicas y mejorar el nivel de procesamiento mecánico de la fruta. Teniendo en cuenta las complejas características geométricas y la precisión requerida del modelo, en este artículo se propone un método de reconstrucción de nubes de puntos 3D para la fruta Rosa roxburghii basado en un escáner láser tridimensional, que incluye la generación de nubes de puntos 3D, el registro de nubes de puntos, la segmentación de las espinas de la fruta y la reconstrucción 3D. Se utilizó el escáner láser 3D para obtener los datos de la nube de puntos 3D original de la fruta Rosa roxburghii y, a continuación, se eliminaron los datos de las espinas de la fruta mediante el algoritmo de segmentación que combina la eliminación de valores atípicos estadísticos y la eliminación de valores atípicos de radio. Analizando los efectos de los métodos de simplificación de nubes de cinco puntos, se determinó el método de simplificación óptimo. Para reconstruir el modelo de la fruta se utilizaron el algoritmo de reconstrucción de Poisson, el algoritmo de reconstrucción de Poisson cribado, el algoritmo de triangulación de proyección codiciosa y el algoritmo de triangulación de Delaunay. El número de vértices del modelo, el número de facetas y el error relativo de volumen se utilizaron para determinar el mejor algoritmo de reconstrucción. Los resultados indicaron que este modelo puede reconstruir mejor la superficie real de la fruta Rosa roxburghii. El método proporciona una referencia para la aplicación relacionada.
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