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基于三维激光点云的零件表面缺陷检测
被引量:
4
1
作者
朱秀敏
黄磊
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2022年第7期56-60,共5页
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...
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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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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职称材料
题名
基于三维激光点云的零件表面缺陷检测
被引量:
4
1
作者
朱秀敏
黄磊
机构
南京林业大学机械电子工程学院自动化系
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2022年第7期56-60,共5页
基金
国家自然科学基金项目(31901239)
2021年江苏省大学生创新训练计划(202110298016Z)。
文摘
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。
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
Keywords
surface defect
RANSAC plane segmentation
SAC-IA coarse registration
Huber loss optimal function
kd⁃tree accel⁃erated nearest neighbor search
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于三维激光点云的零件表面缺陷检测
朱秀敏
黄磊
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2022
4
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