基于三维激光点云的零件表面缺陷检测

朱秀敏; 黄磊

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基于三维激光点云的零件表面缺陷检测

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为了获取零件表面缺陷的精确尺寸,提出了一种基于三维激光点云的零件表面缺陷检测方法。首先使用三维激光测量仪对受损零件进行三维测绘,对测得的原始点云经过离群点去除、RANSAC平面分割等操作后得到零件点云。通过基于SAC-IA的粗配准和基于Huber损失函数优化的ICP精确配准算法,将缺陷零件的点云和完整零件的点云(从CATIA中导出)进行配准,使2个点云对齐。最后利用kd-tree加速的最邻近查找算法得出零件缺陷部位点云。分别使用了含破洞、凹陷的零件验证算法的有效性。实验结果表明:论文提出的方法对零件表面缺陷的3D尺寸提取精准。为后续开展零件修复工作打下良好的基础。

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来源
《仪表技术与传感器》 |2022年第7期|56-60|共5页
作者
朱秀敏; 黄磊;
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作者单位

南京林业大学机械电子工程学院自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
表面缺陷; RANSAC平面分割; SAC-IA粗配准; Huber损失函数优化; kd-tree加速的最邻近查找;

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