一种基于点云数据的缺陷检测方法及装置制造方法及图纸

本申请的一种基于点云数据的缺陷检测方法，包括：分别对待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云数据进行数据采样，得到实际采样数据和模型采样数据；进行局部姿态匹配，得到候选匹配点对；通过约束条件对候选匹配点对进行筛选，得到匹配点对；对由匹配点对的3D几何特征所构成的候选局部匹配姿态进行投票，得到局部匹配姿态；基于局部匹配姿态对实际采样数据与模型采样数据进行变换，得到变换后的实际采样数据；确定最邻近点对；根据最邻近点对的距离判断待测物是否有缺陷。本申请通过对候选匹配点对增加约束条件的方法，减少点云数据的数据量的目的，提高了实际点云与标准点云的配准效率。本申请还提供一种基于点云数据的缺陷检测装置。数据的缺陷检测装置。数据的缺陷检测装置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于点云数据的缺陷检测方法及装置


[0001]本申请涉及缺陷检测
，尤其涉及一种基于点云数据的缺陷检测方法及装置。

技术介绍

[0002]表面缺陷检测是对待测物表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。表面缺陷检测包括：先通过3D扫描设备采集待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云；基于点云数据依次进行数据采样、配准，使待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云数据相匹配，进而再判断待测物有无缺陷。
[0003]随着3D扫描设备技术的发展，3D扫描设备的扫描精度越来越高，使得获取的实际点云数据和标准点云数据的数目量也越来越大。因此需要对获取的点云数据进行预处理。现有技术中通常采用数据预处理方法对采集的点云数据进行预处理，该数据预处理方法包括点云去噪声、点云简化、点云配准以及点云补洞等。通过数据预处理方法，可以剔除点云中的噪声和外点。
[0004]但采用该数据预处理方法将噪声或外点剔除之后，还仍然保留有大量的点云数据。当点云数据的数目较大时，将影响配准效率。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种基于点云数据的缺陷检测方法及装置，能够对匹配过程中生成的部分点云数据进行剔除，进而减小点云数据的数目量，提高配准效率。
[0006]本申请采用的技术方案如下：
[0007]一种基于点云数据的缺陷检测方法，包括以下步骤：
[0008]分别对待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云数据进行数据采样，得到实际采样数据和模型采样数据；
[0009]基于所述实际采样数据与所述模型采样数据进行局部姿态匹配，得到候选匹配点对；
[0010]通过约束条件对所述候选匹配点对进行筛选，得到匹配点对；
[0011]对由所述匹配点对的3D几何特征所构成的候选局部匹配姿态进行投票，得到局部匹配姿态，所述局部匹配姿态为投票数大于投票数阈值的候选局部匹配姿态；
[0012]基于所述局部匹配姿态对所述实际采样数据与所述模型采样数据进行变换，得到变换后的实际采样数据；
[0013]在所述变换后的实际采样数据中，搜索与所述模型采样数据的模型点距离最近的实际点，所述模型点与所述实际点构成最邻近点对；
[0014]计算所述最邻近点对的距离；
[0015]在所述距离大于或等于预设距离阈值的情况下，判定所述待测物有缺陷。
[0016]进一步地，基于所述实际采样数据与所述模型采样数据进行局部姿态匹配，得到
候选匹配点对，包括：
[0017]基于所述模型采样数据计算模型点对的3D几何特征，所述模型点对是所述模型采样数据中的模型点之间两两组合得到的；
[0018]建立所述3D几何特征与对应所述模型点对之间的查找表，所述查找表中包含索引值；
[0019]计算实际采样数据中实际点对的3D几何特征，所述实际点对是所述实际采样数据中的实际点之间两两组合得到的；
[0020]根据所述实际点对的3D几何特征计算所述实际点对的key值；
[0021]在所述查找表中，搜索与所述key值相同的索引值，得到候选匹配点对，其中，所述候选匹配点对在所述key值与所述索引值相同时，所述key值所对应的实际点对与所述索引值所对应的模型点对所组成的点对。
[0022]进一步地，通过约束条件对所述候选匹配点对进行筛选，得到匹配点对，具体包括：
[0023]所述约束条件包括第一约束条件；
[0024]通过所述第一约束条件对所述候选匹配点对进行筛选的情况，得到匹配点对，包括：
[0025]计算所述候选匹配点对中的点对距离、点对距离均值μ和点对距离标准差δ，其中所述点对距离是所述候选匹配点对中，所述实际点对中两个实际点之间的距离或所述模型点对中两个模型点之间的距离；
[0026]将所述点对距离大于μ+3δ的所述候选匹配点对剔除，所述点对距离小于或等于μ+3δ的所述候选匹配点对即为所述匹配点对。
[0027]进一步地，当所述待测物有缺陷时，计算所述标准点云数据的平面法向量与所述最邻近点对的向量；
[0028]根据所述最邻近点对的向量方向与所述平面法向量的方向是否一致判断缺陷类型：
[0029]在所述最邻近点对的向量方向与所述平面法向量的方向一致的情况下，判定所述缺陷为凹缺陷；
[0030]在所述最邻近点对的向量方向与所述平面法向量的方向不一致的情况下，判定所述缺陷为凸缺陷。
[0031]进一步地，所述索引值的计算方法包括以下步骤：
[0032]从所述模型采样数据的3D几何特征选取三个3D几何特征：点对距离、曲率特征、法线差异角度；
[0033]将所述三个3D几何特征分别进行维度划分：将所述点对距离等分得到S，将所述曲率特征等分得到p1、p2、p3、p4，将法线差异角度等分得到T；
[0034]计算每个所述模型点对的3D几何特征(s，p1，p2，p3，p4，t)所对应的索引值的公式为：
[0035][0036]式中，s表示点对距离，p表示曲率特征，t表示法线差异角度，表示取下整。
[0037]进一步地，基于所述局部匹配姿态对所述实际采样数据与所述模型采样数据依次
进行变换，得到变换后的实际采样数据，包括：
[0038]采用所述局部匹配姿态对所述实际采样数据进行变换，得到第一次变换后的实际采样数据；
[0039]将所述模型采样数据与所述第一次变换后的实际采样数据进行粗配准，得到粗配准刚性变换矩阵；
[0040]采用所述粗配准刚性变换矩阵对所述第一次变换后的实际采样数据进行变换，得到第二次变换后的实际采样数据；
[0041]将经所述第二次变换后的实际采样数据与所述模型采样数据进行精配准，得到精配准刚性变换矩阵；
[0042]采用所述精配准刚性变换矩阵对所述第二次变换后的实际采样数据进行变换，得到经变换后的实际采样数据。
[0043]又一方面，本申请还提供一种基于点云数据的缺陷检测装置，所述装置包括：
[0044]数据采样单元，用于分别对待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云数据进行数据采样，得到实际采样数据和模型采样数据；
[0045]候选匹配点对获取模块，用于基于所述实际采样数据与所述模型采样数据进行局部姿态匹配，得到候选匹配点对；
[0046]匹配点对获取模块，用于通过约束条件对所述候选匹配点对进行筛选，得到匹配点对；
[0047]局部匹配姿态获取模块，用于对由所述匹配点对的3D几何特征所构成的候选局部匹配姿态进行投票，得到局部匹配姿态，所述局部匹配姿态为投票数大于投票数阈值的候选局部匹配姿态；
[0048]匹配变换模块，用于基于所述局部匹配姿态对所述实际采样数据与所述模型采样数据进行变换，得到变换后的实际采样数据；
[0049]搜索模块，用于在所述变换后的实际采样数据中，搜索与所述模型采样数据的模型点距离最近的实际点，所述模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于点云数据的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：分别对待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云数据进行数据采样，得到实际采样数据和模型采样数据；基于所述实际采样数据与所述模型采样数据进行局部姿态匹配，得到候选匹配点对；通过约束条件对所述候选匹配点对进行筛选，得到匹配点对；对由所述匹配点对的3D几何特征所构成的候选局部匹配姿态进行投票，得到局部匹配姿态，所述局部匹配姿态为投票数大于投票数阈值的候选局部匹配姿态；基于所述局部匹配姿态对所述实际采样数据与所述模型采样数据进行变换，得到变换后的实际采样数据；在所述变换后的实际采样数据中，搜索与所述模型采样数据的模型点距离最近的实际点，所述模型点与所述实际点构成最邻近点对；计算所述最邻近点对的距离；在所述距离大于或等于预设距离阈值的情况下，判定所述待测物有缺陷。2.根据权利要求1所述的基于点云数据的缺陷检测方法，其特征在于，基于所述实际采样数据与所述模型采样数据进行局部姿态匹配，得到候选匹配点对，包括：基于所述模型采样数据计算模型点对的3D几何特征，所述模型点对是所述模型采样数据中的模型点之间两两组合得到的；建立所述3D几何特征与对应所述模型点对之间的查找表，所述查找表中包含索引值；计算实际采样数据中实际点对的3D几何特征，所述实际点对是所述实际采样数据中的实际点之间两两组合得到的；根据所述实际点对的3D几何特征计算所述实际点对的key值；在所述查找表中，搜索与所述key值相同的索引值，得到候选匹配点对，其中，所述候选匹配点对在所述key值与所述索引值相同时，所述key值所对应的实际点对与所述索引值所对应的模型点对所组成的点对。3.根据权利要求2所述的基于点云数据的缺陷检测方法，其特征在于，通过约束条件对所述候选匹配点对进行筛选，得到匹配点对，具体包括：所述约束条件包括第一约束条件；通过所述第一约束条件对所述候选匹配点对进行筛选的情况，得到匹配点对，包括：计算所述候选匹配点对中的点对距离、点对距离均值μ和点对距离标准差δ，其中所述点对距离是所述候选匹配点对中，所述实际点对中两个实际点之间的距离或所述模型点对中两个模型点之间的距离；将所述点对距离大于μ+3δ的所述候选匹配点对剔除，所述点对距离小于或等于μ+3δ的所述候选匹配点对即为所述匹配点对。4.根据权利要求1所述的基于点云数据的缺陷检测方法，其特征在于，当所述待测物有缺陷时，计算所述标准点云数据的平面法向量与所述最邻近点对的向量；根据所述最邻近点对的向量方向与所述平面法向量的方向是否一致判断缺陷类型：在所述最邻近点对的向量方向与所述平面法向量的方向一致的情况下，判定所述缺陷为凹缺陷；
在所述最邻近点对的向量方向与所述平面法向量的方向不一致的情况下，判定所述缺陷为凸缺陷。5.根据权利要求2所述的基于点云数据的缺陷检测方法，其特征在于，所述索引值的计算方法包括以下步骤：从所述模型采样数据的3D几何特征选取三个3D几何特征：点对距离、曲率特征、法线差异角度；将所述三个3D几何特征分别进行维度划分：将所述点对距离等分得到S,将所述曲率特征等分得到p1、p2、p3、p4，将法线...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯俊山，姚毅，杨艺，全煜鸣，金刚，彭斌，
申请(专利权)人：深圳市凌云视迅科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：