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在三维机器视觉的定位引导与检测中，点云特征的提取是最为首要和基础的一部分，更是许多算法的前提。提取点云边界时，边界识别算法并不会计算连续的点云。
案例说明
1
提取工件两面夹角部分点云
（图一）
图一工件上下两面的夹角处并不会被边界提取所识别，而这又是后续检测所需的重要特征。
Ps：曲率表示弧的弯曲程度，曲率越大，弧的弯曲程度越大，其曲率半径就越小，曲率圆也就越小。
通过来高科技的Techlego三维扫描软件的曲率算法，计算点云的曲率，并依此来提取工件两面夹角部分的点云，再将边界点云与曲率点云合并得到最终结果。
2
提取工件中圆孔部分的点云
直接提取边界是识别不到圆环上方与点云区域相连接的部分（可以看到缺少一个圆弧），需通过Techlego三维扫描软件的曲率算法提取圆弧点云。
通过以上两个例子可以看出，曲率与其他的特征提取算法结合使用可以得到更完整的特征信息。Techlego三维扫描软件提供了丰富的机器视觉的相关算法，可以应用于三维智能检测、识别及机器人自动化联动控制等领域，进行高效率开发。
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