【技术实现步骤摘要】
一种基于三维点云的飞机蒙皮缺陷检测及测量方法
[0001]本专利技术属于检测和测量
，涉及一种飞机蒙皮缺陷检测及测量方法，尤其是一种基于三维点云的飞机蒙皮缺陷检测及测量方法。
技术介绍
[0002]飞机蒙皮如果存在缺陷，则存在很大的安全隐患。为此，对飞机蒙皮缺陷进行检测和测量是非常重要的。
[0003]但是，目前，对于飞机蒙皮缺陷的检测和测量都是采用直接测量的方式。而由于飞机蒙皮缺陷有可能比较小等，导致检测和测量比较困难。
[0004]三维点云重建具有重建模型精度高、不受复杂几何信息制约等优点，在逆向工程、缺陷检测等领域得到了一个月。其中，ICP算法(最近点迭代算法)因其精度高、不用提取特征等优点而得到广泛应用。但是，ICP算法在进行点云处理重建的过程中有剔除不合适的点对，没有包含局部形状的信息，每次迭代都要搜索最近点等问题。
[0005]鉴于现有技术的上述技术缺陷，迫切需要研制一种新型的飞机蒙皮缺陷检测及测量方法。
技术实现思路
[0006]本专利技术的目的在于克服现有技术中存...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于三维点云的飞机蒙皮缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)、使用三维扫描仪获得飞机蒙皮的点云数据；2)、采用改进的体素下采样方法对获得的飞机蒙皮的点云数据进行下采样，以降低获得的飞机蒙皮的点云数据的密度；3)、对下采样后的点云数据进行曲率和法线的计算，以获得每个点云的曲率和法线；4)、用区域生长的方法将点云数据按照计算的法线和曲率进行分割，得到缺陷区域和非缺陷区域。2.根据权利要求1所述的基于三维点云的飞机蒙皮缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2)中采用改进的体素下采样方法对获得的飞机蒙皮的点云数据进行下采样具体为：首先将获得的飞机蒙皮的点云数据进行体素划分，然后计算非空体素的重心，并用获得的点云数据中最接近非空体素的重心的点云数据来替换该体素中的其它点云数据，得到下采样后的点云数据。3.根据权利要求2所述的基于三维点云的飞机蒙皮缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2)中：若下采样后的点云数据中仍然存在一些异常的局部特征，则采用移动最小二乘法对下采样后的点云数据重新采样。4.根据权利要求1所述的基于三维点云的飞机蒙皮缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3)具体包括：3.1)、对下采样后的点云数据中选取的任一点p，使用基于KD
‑
tree的搜索方法，将无序化的点云数据进行有序化的排列，搜索得到点p的邻近点集P；3.2)、计算邻近点集P的质心与协方差矩阵C，与协方差矩阵C，其中，p
i
是某一点p的邻近点集P中的点，邻近点集P中有k个点，协方差矩阵C是对称半正定矩阵，主对角线是各个维度的方差；3.3)、采用SVD法处理协方差矩阵C，将其分解为：其中，U、V分别为CC
T
、C
T
C的单位特征向量组成的矩阵，CC
T
、C
T
C都是方阵且其维数是k，∑为对角阵，对角元素为奇异值，λ2≥λ1≥λ0＞0，λ2、λ1和λ0为C
T
C的3个非零特征值；对于每个非零特征值λ，将其带入方程(C
‑
λI)*ζ＝0，其中C是给定的协方差矩阵，I是单位矩阵，ζ是特征向量，解线性方程组(C
‑
λI)*ζ＝0，得到特征向量ζ；
其中，将最小的特征值λ0对应的特征向量ζ0作为点p的法向量的近似值，n
p
＝ξ0ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)式(4)中，m
p
为点p的法向量的近似值；3.4)、点p的曲率定义为：式(5)中，λ0、λ1、λ2为式(3)中对应的特征值，当σ(p)为0时，曲率为0，则点p与其邻近点集P中的点处于一个平面上。5.根据权利要求4所述的基于三维点云的飞机蒙皮缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤4)具体为：对需要分割的区域找出一个种子点p作为生长的起点，然后将种子点p的临近点集P中与种子点p有相似法向量和曲率的点归并到种子点p所在区域，新的点继续作为种子点向周围生长，直到覆盖所有点云数据；其中，所述种子点p的选取原则为需要分割的区域中所有点中曲率最小的点，并且，通过基于法线阈值的分割算法计算邻近点集P...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘青，王新锋，黄军勤，徐瑾，陈铭，任一宁，肖祎超，徐京天，张泽宇，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：
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