文献类型：期刊文章

作　　者：朱秀敏[1] 黄磊[1]

ZHU Xiu-min;HUANG Lei(Department of Automation,College of Mechanical and Electronic Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China)

机构地区：[1]南京林业大学机械电子工程学院自动化系,江苏南京210037

出　　处：《仪表技术与传感器》

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)。

年　　份：2022

期　　号：7

起止页码：56-60

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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  

分 类 号：TP274]