一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法，具体步骤如下：步骤1：数据采集；步骤2：预处理；步骤3：有效数据提取；得到为点云数据的轮廓数据；步骤4：将每个经过预处理后的点云轮廓数据进行多次均值滤波，并提取残差值；步骤5：缺陷判定；检测缺陷的阈值设定为C，将残差值与设定阈值作比较；检测缺陷的阈值设定为C；当残差值有大于设定阈值C的部分时，则判断对应的点云轮廓具有缺陷，否则判断为正常点云轮廓；应用本技术方案可有效地提高在林木业生产过程中的破损类缺陷检测的准确性与生产效率，不再需要依靠人工标记缺陷处，大大节约了人力资源成本。大大节约了人力资源成本。大大节约了人力资源成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及木材缺陷检测
，特别是一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]在木材家具行业中，木材家具的生产必须保证木材的强度和结构上的完整性；使用优质的木材原料能够有效提高家具的生产效率与品质，因此，准确且快速地检测出木材上的破损类缺陷处成为工业生产过程中的重要一环。
[0003]目前，许多木材加工厂在生产过程中仍然使用人工来标记缺陷位置，这种方法不仅效率低下、精度差并且还带有主观性，如木材上的污渍也会对判断造成一定影响。虽然基于机器视觉的检测方法已经被应用于检测木材缺陷区域，但是该方法无法测量出由破损缺陷带来的木材表面深度变化。因此，开发一种木材破损类缺陷检测方法对木材工业生产过程具有重要意义。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法，根据3D激光传感器所采集到的三维点云数据所提供的木材表面深度信息来判断是否存在破损类缺陷。首先通过迭代的方式对每一个3D点云轮廓数据进行多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：数据采集；木板通过传送带传送到数据收集区域，并触发激光传感器开关；然后激光传感器以固定的采样频率扫描木材上下表面并生成3D点云数据；步骤2：预处理；将采集到的H
×
W尺寸点云数据，通过四分位法对木材点云数据中的异常值进行滤除，得到有效的木材点云数据；步骤3：有效数据提取；对H
×
N尺寸的点云数据按照H维进行划分，得到W
i
{i＝0，1，...，H}为点云数据的轮廓数据；步骤4：将每个经过预处理后的点云轮廓数据单独使用一维卷积计算进行多次均值滤波，构建支撑轮廓并提取残差值；步骤5：缺陷判定；检测缺陷的阈值设定为C，将残差值R
i
＝(r1，r2，...，r
N
)与设定阈值作比较来判定缺陷；检测缺陷的阈值设定为C；当残差值有大于设定阈值C的部分时，则判断对应的点云轮廓具有缺陷，否则判断为正常点云轮廓。2.根据权利要求1所述的一种基于点云数据的木材破损类缺陷检测方法，其特征在于，残差值的计算步骤如下：均值滤波：利用对每个轮廓进行滤波从而构建支撑轮廓；其中S
i
＝s1，s2，...，s
N
为滤波后结果，支撑轮廓数据G
i
＝(g1，g2，...，g
N
)为初始的点云轮廓数据W
i
＝(w1，w2，...，w
N
)，{i＝0，1，...，H}，并在迭代过程中为更新G
i
的值；设置一维卷积核f(m)的大小设定为K，W
i...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐哲壮，林烨，艾志杰，张滢，朱宇航，张浩然，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：