치수 품질 검사는 완성 주택의 전달 전에 필요한 단계이지만, 전통적인 검사 방법은 시간과 노력이 많이 필요합니다. 육지 레이저 스캐너를 사용한 치수 품질 자동 검사에 대한 관심이 증가함에 따라 실내에서 다양한 각도의 점을 자동으로 등록하는 것이 더 중요해졌습니다. 내부의 목표물 배치에 대해 효율성이 낮으며, 완성 주택 내에는 자연 기하학 요소나 위에서 본 의견만으로 자동 등록에 적합하지 않은 많은 반복 구조가 있습니다. 깊은 학습에 기초한 실내 다각점 자동 등록 방법을 제안합니다.이 방법은 페엣 네트워크를 사용하여 지점 스캔 데이터를 의미론적으로 분할 한 다음 인스턴스 분할을 통해 서로 다른 구조의 지점 인스턴스를 얻습니다.문을 사용하여 짝지어 등록하고 변환 파라미터를 계산하는 등록 쌍을 사용하여 오차 매칭을 제거하기 위해 신뢰도 및 충돌 제한을 기반으로 한 평가 함수를 사용하고, 다양한 각도에서 등록을 완료하기위한 생성 트리 기반의 순차 등록 방법을 사용합니다. 21 개의 스테이션의 준비된 주택을 위해 2 개의 스캔 점 데이터 세트를 사용하여 실험 및 비교에서 제안 된 방법의 효과성과 정확성이 검증되었습니다.

레이저 스캔; 점 등록; 실내 장면; 깊은 학습; 포인트 분할