一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及三角网格平面缺陷检测方法，为了解决现有技术存在的问题，提供一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法包括步骤如下：步骤1：获取待检测平面材料的三维点云图；步骤2：对获取平面材料进行预处理；步骤3：对获取的平面点云数据，进行泊松重建；步骤4：寻找每条边的面邻域；步骤5：计算每条边的差分算子；步骤6：求其第二范数；步骤7：设置阈值；步骤8：筛选出平面缺陷区域，本发明专利技术具有检测精度高、准确率高、速度快、使用方便和应用广的特点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及三角网格平面缺陷检测方法，尤其是一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]一、平面表面缺陷检测难点具体表现在如下几个方面：1）环境光与系统光源形成干涉，影响成像效果；2）平面材料表面存在强烈反光情况，倒影在平面材料表面的环境对成像后处理埋下一定隐患，增加现场安装人员的调试难度；3）现场粉尘、油污对平面材料表面的污染干扰，严重影响图像处理过程，降低生产产品的良品率。
[0003]二、对于反光性强、干扰多的平面材料表面缺陷检测中，传统二维图像处理算法检测难度大，实用性有所不足。而三维视觉信息可以获取高度信息，利用三维视觉扫描仪提取物体表面的点云数据，然后通过提取缺陷点的特征，计算与标准模型之间的差值，通过阈值判断是否有缺陷，再使用包围计算缺陷尺寸，是一个很好的方案，其中：1）、现有技术一：CN 115100116A提出一种基于三维点云的平面材料缺陷检测方法，通过对生产现场采集的平面材料三维点云数据进行滤波、坐标转换、拟合平面等操作、测量出相关参数、与设定的标准值和阈值进行对比后，判断是否在尺寸方面以及平整度方面存在缺陷；该专利技术核心检测方法是拟合出平面材料所在平面，设置阈值，若存在点高于或者低于所设阈值，则判定为缺陷。而在点云采集时，由于电机旋转，所采集点云会呈现正弦波状干扰，平面材料平面存在一定程度的高低波动，进而影响缺陷的检测，降低检测精度。
[0004]2）、现有技术二：CN 111539949A提出一种基于点云数据的锂电池极片表面缺陷检测方法，通过端到端的学习直接处理坐标点数据，对划痕、裂纹、气泡、颗粒等缺陷进行分类与定位；该专利技术采用三维深度学习方法进行缺陷检测，需要采集大量缺陷样本、正常样本，费时费力，且应对新的不确定性缺陷时，检测准确率降低。
[0005]3）、现有技术三：CN 112326671A一种基于机器视觉的金属平面材料表面缺陷检测方法将红色条纹光投射到平面材料表面，使凹坑、凸起、划痕等缺陷被突显出来，使用CCD摄像机采集条纹投影图像；将彩色图像分解，突显光源的色彩信息，突显光源的色彩信息；提取条纹中心，通过算法判断线条的畸变情况，反映缺陷的大小。采用条纹的打光方式，消除镜面反射效应影响的同时，能够增强对平面材料表面缺陷的显现力，得到具有高质量的缺陷图像；该专利技术采取传统二维检测方法，存在以下三点问题：环境光与系统光源形成干涉，影响成像效果；平面材料表面存在强烈反光情况，倒影在平面材料表面的环境对成像后处理埋下一定隐患，增加现场安装人员的调试难度；以及现场粉尘、油污对平面材料表面的污
染干扰，严重影响图像处理过程，降低生产产品的良品率。
[0006]4）、现有技术四：冯维[1]等人根据物体表面反射将测量物体分为弱镜面反射与强镜面反射两类，提出一种解决方案通过组合自适应最佳曝光时间、在相机和投影仪前面加正交偏振器、以及适当改变所用偏振器的透射轴之间的角度这三种技术，来实现具有高动态范围或镜面反射表面物体的测量；参考文献[1].冯维, 刘红帝, 汤少靖,等。基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法研究[J]，仪表技术与传感器, 2019(8):5，该文通过组合自适应最佳曝光时间、在相机和投影仪前面加正交偏振器、以及适当改变所用偏振器的透射轴之间的角度这三种技术，来实现具有高动态范围或镜面反射表面物体的测量。该方法缺点和产生原因与现有技术三一致，均属于二维成像范围。

技术实现思路

[0007]本专利技术要解决的技术问题是：为了解决现有技术存在的问题，提供一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法。
[0008]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法，包括步骤如下：步骤1：获取待检测平面材料的三维点云图；步骤2：对获取平面材料进行预处理；步骤3：对获取的平面点云数据，进行泊松重建；步骤4：寻找每条边的面邻域；步骤5：计算每条边的差分算子；步骤6：求其第二范数；步骤7：设置阈值；步骤8：筛选出平面缺陷区域；所述的每条边的差分算子计算方法如下：其中，p1、p2、p3、p4分别为共边三角形的四个顶点坐标，在三维直角坐标系中，p1的坐标为（x1，y1，z1），p2的坐标为（x2，y2，z2），p3的坐标为（x3，y3，z3），p4的坐标为（x4，y4，z4），p1
‑
p3表示（x1，y1，z1）
‑
（x3，y3，z3），p1
‑
p4表示（x1，y1，z1）
‑
（x4，y4，z4），p3
‑
p1表示（x3，y3，z3）
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（x1，y1，z1），p2
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p1表示（x2，y2，z2）
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（x1，y1，z1），p3
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p2表示（x3，y3，z3）
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（x2，y2，z2），p4
‑
p3表示（x4，y4，z4）
‑
（x3，y3，z3），Δ123为p1、p2和p3所围成的三角形面积，Δ134为p1、p3和p4所围成的三角形面积。
[0009]进一步的，所述的第二范数的计算方式为： 其中，D(e)x表示三维直角坐标系中x方向的共边三角形的差分边缘运算符，D(e)y表示三维直角坐标系中y方向的共边三角形的差分边缘运
算符，D(e)z表示三维直角坐标系中z方向的共边三角形的差分边缘运算符。
[0010]进一步的，所述的平面材料为木板、钢板或玻璃板。
[0011]进一步的，还包括，步骤9：求缺陷区域点云最小包围盒；步骤10：得到缺陷尺寸和缺陷位置。
[0012]本专利技术的有益效果是，本专利技术的一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法，通过对现场采集的平面材料三维点云数据进行预处理，使用张量投票主成分分析方法，计算出每个点缺陷指标、缺陷区域最小包围盒等相关参数，与设定标准值和阈值进行对比，判断是否存在突起、凹陷、划伤等缺陷，并给出缺陷尺寸。
[0013]相较于传统二维图像缺陷检测在划痕、凹槽、破损等三维空间缺陷有明显的优势，包含的细节更加丰富，对缺陷的体积、表面积 等空间信息的检测更加准确，排除了图像表面纹理、赃物、反光等不确定性因素影响，检测结果更加准确。
[0014]具体的：针对现有技术一存在的问题，本申请相比优越性在于：首先，它是一种全新的三角网格缺陷检测方法；其次，在基于点云的平面缺陷检测时，发现无论怎杨改进方法或者调参数，效果总是不那么理想，主要表现为错误的缺陷点被检测出来、检测速度稍慢、噪声干扰对结果影响明显等问题。这些问题的只要原因是点云拓扑结构不稳定，在运行算法时，无法正确有效的建立邻域关系进行计算。而在三角网格中，连接性有了质性的提升，显著的提升了检测的准确率。最后，在工程应用中，参数的设置方便与否，也是一个重要的指标，涉及到算法是否便于落地工业中。明显的，基于边缘差分的三角网格检测方法具有更大的调参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法，其特征在于：包括步骤如下：步骤1：获取待检测平面材料的三维点云图；步骤2：对获取平面材料进行预处理；步骤3：对获取的平面点云数据，进行泊松重建；步骤4：寻找每条边的面邻域；步骤5：计算每条边的差分算子；步骤6：求其第二范数；步骤7：设置阈值；步骤8：筛选出平面缺陷区域；所述的每条边的差分算子计算方法如下：其中，p1、p2、p3、p4分别为共边三角形的四个顶点坐标，在三维直角坐标系中，p1的坐标为（x1，y1，z1），p2的坐标为（x2，y2，z2），p3的坐标为（x3，y3，z3），p4的坐标为（x4，y4，z4），p1
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p3表示（x1，y1，z1）
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（x3，y3，z3），p1
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p4表示（x1，y1，z1）
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（x4，y4，z4），p3
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p1表示（x3，y3，z3）
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（x1，y1，z1），p2
‑
p1表示（x2，y2，...

【专利技术属性】
技术研发人员：都卫东，和江镇，王岩松，戴超凡，吴健雄，
申请(专利权)人：征图新视江苏科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：