面向雪糕板深度缺陷检测的三维点云分割算法

雪糕板表面三维点云的准确分割是雪糕板缺陷识别与检测的基础。提出了一种适用于多种深度缺陷类型雪糕板的三维点云分割算法,首先提取雪糕板表面断面数据,通过基准直线拟合、使用标准差判据来识别雪糕板属于弓弯类或近似平面类;然后对于这两类目标,分别利用随机采样一致性(RANSAC)算法或迭代最近点(ICP)配准算法实现雪糕板点云分割。实验结果表明,提出的方法能够可靠地对四类典型目标进行有效的区域分割,其分割准确度高于94.6%,完整度高于91.5%,为后续缺陷识别和定量检测奠定基础。该算法能够有效提升木质板材平面分割精度,具有实际工程应用价值。