基于二维图像和三维点云的飞机表面孔洞定位测量方法技术

本发明专利技术公开了一种基于二维图像和三维点云的飞机表面孔洞定位测量方法，属于飞机缺陷检测技术领域

【技术实现步骤摘要】
基于二维图像和三维点云的飞机表面孔洞定位测量方法


[0001]本专利技术涉及飞机缺陷检测
，尤其是一种基于二维图像和三维点云的飞机表面孔洞定位测量方法
。

技术介绍

[0002]为了保证飞机在服役期间的安全运行，需要每一次起飞前，以及落地后进行检修
。
飞机在飞行过程中，承担着外界不同自然环境下不断变化的大气压力
、
外物撞击以及空气中微小颗粒的碰撞，工作环境十分恶劣，长期处于这种状态会造成飞机表面产生许多微小损伤进而演化成孔洞缺陷，对飞机的飞行安全构成了严重威胁
。
目前飞机表面缺陷检测方式主要依靠有经验的人工进行肉眼检测，工作强度较大，检测效率不高，因此，迫切需要高效精确地对飞机表面孔洞缺陷进行定位和测量，提高飞机表面缺陷检测水平
。
[0003]随着科学技术的迅猛发展，计算机视觉技术已经被公认为是众多研究领域中改善检查和监测问题的关键组成部分
。
图像是计算机视觉技术分析数据的一种主要方式，其中所包含的视觉信息类似于人眼视觉所能获得的信息，由于这本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于二维图像和三维点云的飞机表面孔洞定位测量方法，其特征在于，步骤如下：
S1、
采用双目结构光相机采集待检修飞机表面的
2D
图像和
3D
点云数据；
S2、
基于深度学习的
YOLOX
目标检测网络对
2D
图像孔洞缺陷进行定位；
S3、
相机标定与三维计算，实现二维图像到三维点云的数据配准；包括以下子步骤：
S31、
相机标定；
S32、
立体匹配，通过视差之间的关系，进行空间位置的数据信息获取，按照相位匹配的方法对图像中的所有像素进行匹配；
S33、
空间三维坐标求解与测量，将左右两相机的焦距分别表示为和，以左相机坐标系作为世界坐标系，设空间中任意一点
P
在世界坐标系下的投影点坐标为
(X
，
Y
，
Z)
，在左相机像平面坐标系下的坐标表示为，右相机像平面坐标系下表示为，计算出
P
点在世界坐标系下的三维坐标为：式中，
t
y
和
t
z
表示相机平移矩阵
T
中的两个参数；
k
31
、k
32
、k
33
、k
21
、k
22
、k
23
代表相机旋转矩阵
R
中的参数；
S4、
三维点云数据预处理，在不破坏点云本身几何结构的条件下，减少点云的数量；
S5、
基于
RANSAC
算法三维点云孔洞拟合与测量，得到飞机表面孔洞缺陷面积
、
位置信息和深度信息测量
。2.
如权利要求1所述的基于二维图像和三维点云的飞机表面孔洞定位测量方法，其特征在于，步骤
S5
包括以下子步骤：
S51、
从原始数据集中随机选择子集，为假设的内点，根据子集估计孔洞模型参数；
S52、
遍历数据集中除子集外的所有数据，如果数据点在给定误差以内，则标记为内点，否则标记为外点；
S53、
所有内点组成一致集，如果一致集中点的个数满足给定阈值，则用一致集中所有内点重新估计孔洞模型参数，然后结束算法；
S54、
如果一致集中内点个数少于阈值，则重新选择新的子集，并重复
S51
‑
S53
；
S55、
经过次迭代，选择一个内点数量最多的一致集，用一致集中所有内点重新估计孔洞模型参数，然后结束算法；
S56、
根据估算孔洞模型参数得到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦娜，罗兵，闫俊杰，杜元福，贾景堃，张睿杰，李明军，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：