锻造工件上凹陷标识的识别方法及系统、存储介质、数据处理终端技术方案

本发明专利技术公开一种锻造工件上凹陷标识方法及系统、存储介质、数据处理终端。识别时，采用3D激光传感器对锻造工件表面进行全覆盖扫描获得原始点云数据后，对获得的原始点云数据进行去噪预处理后进行分层处理，获得多层数据层；对每层数据层，采用局部拟合投影投影方法获得坐标范围内识别点的似然近邻点；比较每个识别点和似然近邻点的质心相对位置和梯度，计算凹陷程度，根据凹陷程度，从识别点中获得初始备选点；对多层数据层分析获得的初始备选点进行分析，滤除初始备选点中的无效备选点，得到最大概率的有效备选点，作为识别出的标识有效点；基于标识点识别出工件上的凹陷标识。本发明专利技术可实现对锻造工件表面的凹陷标识快速有效识别。效识别。效识别。

【技术实现步骤摘要】
锻造工件上凹陷标识的识别方法及系统、存储介质、数据处理终端


[0001]本专利技术涉及锻造工件标识识别
，特别是涉及一种锻造工件上凹陷标识方法及系统、存储介质、数据处理终端。

技术介绍

[0002]在关键金属构件的全流程加工过程中，由于数据没有以单件为粒度的数据融合，数据利用价值低，不能为工艺优化提供准确的现场工艺过程数据，因此开展单件追溯技术研究，形成单件锻件全流程工艺过程数据库，具有重要的意义。工件的表面标识对工件的质量追溯系统至关重要，工件在锻造区域下线以后要经过多道次的冷加工，因此工件表面打标是实现金属构件全过程质量追溯的重要环节。目前，金属工件表面标识采用气动点阵打标方式，将DataMatrix二维码通过点阵形式打标到工件表面上。工件表面的二维码标识易受到环境中脱模剂粉尘、工件被调制后表面变色、切削液、油污等影响，在物流辊道的流转过程中容易受到磨损的影响，通过工件表面标识来实现的金属构件单件追溯功能，十分依赖于二维码的稳定读取率、正确率以及二维码的纠错能力，因此工件的表面标识的自适应识别技术十分重要。
>[0003]在对锻本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.锻造工件上凹陷标识的识别方法，其特征在于，采用3D激光传感器对锻造工件表面进行全覆盖扫描获得原始点云数据后，通过以下数据处理方法识别锻造工件上的凹陷标识：对获得的原始点云数据进行去噪预处理；对去噪预计处理后获得的点云数据分层处理，获得多层数据层；针对每层数据层，采用局部拟合投影投影方法获得坐标范围内识别点的似然近邻点；比较每个识别点和似然近邻点的质心相对位置和梯度，计算凹陷程度，根据所述凹陷程度，从识别点中获得初始备选点；对多层数据层分析获得的初始备选点进行分析，滤除初始备选点中的无效备选点，得到最大概率的有效备选点，作为识别出的标识有效点；基于所述标识点识别出工件上的凹陷标识。2.根据权利要求1所述锻造工件上凹陷标识的识别方法，其特征在于，所述的对去噪预计处理后获得的点云数据分层处理，获得多层数据层的步骤中，根据原始点云数据的法向量、数据密度分布的特征，确定对点云数据进行分层的数量、方向和厚度，然后根据确定的对点云数据进行分层的数量、方向和厚度，对点云数据进行分层处理。3.根据权利要求1所述锻造工件上凹陷标识的识别方法，其特征在于，所述无效备选点包括起皮点。4.根据权利要求2所述锻造工件上凹陷标识的识别方法，其特征在于，基于以下区分策略实现对标识有效点与起皮点的区分及筛选：所述标识有效点集中且形成一个连续曲面，所述起皮点分散不连续分布；所述标识有效点的总数量少于所述起皮点，所述起皮点的凹陷程度随机度高于所述标识有效点的凹...

【专利技术属性】
技术研发人员：边翊，凌东瑞，石一磬，孙勇，孙越，凌云汉，袁超，尹世杰，徐超，苏子宁，颜镜圳，
申请(专利权)人：中国机械总院集团北京机电研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：