一种基于图像和点云结合的大型装备表面缺陷定位与测量方法技术

一种基于图像和点云结合的大型装备表面缺陷定位与测量方法，包括：采集图像和点云数据；基于深度学习网络定位识别大型装备表面缺陷，获得缺陷种类和坐标信息，将坐标框映射到三维点云数据中，截取三维点云数据；预处理点云后，基于区域生长算法实现点云聚类，分割出点云缺陷边缘，实现缺陷长度、宽度和深度信息的测量。该方法融合了二维图像和三维点云，提供了更全面的信息，实现了大型装备表面穿孔、划痕、凹坑和裂纹四种缺陷的准确定位与精密测量，能够提高算法的效率和准确性，在大型装备制造和维护领域中发挥关键作用，确保表面质量和可靠性，提高生产效率和产品质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大型装备缺陷智能检测，特别涉及一种基于图像和点云结合的大型装备表面缺陷定位与测量方法。

技术介绍

1、包括飞机、武器、铁轨等在内的大型装备在生产和使用的过程中往往会受到恶劣自然条件的影响，例如细小物体的撞击和大气的压力等。长期在这样的环境会造成大型装备表面不同程度的穿孔、划痕、裂纹、凹坑等缺陷，表面的缺陷不仅会影响大型装备的使用寿命，也会进而破坏其内部的结构和完整性。严重的话会造成飞机失事、列车脱轨等事故，代价不可小觑。因此需要及时地对大型装备表面缺陷的缺陷进行识别、定位和测量。目前大型装备表面缺陷的定位与测量大多是靠专业人员依赖人眼进行检测，这种方式花费时间长，同时长期工作容易造成疲劳导致漏检、误检的情况，检测的效率不高。。

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【技术保护点】

1.一种基于图像和点云结合的大型装备表面缺陷定位与测量方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：

【技术特征摘要】

1.一种基于图像和点云结合的大型装备表面缺陷定位与测量方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：王红伟，闫俊杰，孟旭，贾景堃，赵宏伟，李广振，王漪梦，杨旸，魏紫竹，罗兵，张睿杰，韦民洋，
申请(专利权)人：北京航天测控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：