本发明专利技术涉及变形检测技术领域，具体涉及一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，包括：获取高空作业车辆臂架的点云数据；根据点云数据的局部点云数据，构建点云数据的局部形态矩阵，获取点云数据的局部各向异性度；根据点云数据的每个局部点云数据的空间位置以及反射强度，获取点云数据的每个局部点云数据对点云数据的离散参考权重以及点云数据的反射梯度，进而点云数据的局部离散度，结合点云数据的局部各向异性度，获取点云数据的自适应调节系数，以此判断点云数据是否为飞点，进而对高空作业车辆臂架进行变形检测。本发明专利技术通过分析点云数据中飞点的特征，通过准确剔除点云数据中的飞点，提高检测高空作业车辆臂架变形的精度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变形检测，具体涉及一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法。
技术介绍
1、高空作业车辆在使用过程中，臂架结构的形变直接关系到作业的安全性和稳定性，为保证高空作业车辆作业的安全性与稳定性，则需要定期对高空作业车辆臂架进行变形检测，而传统的通过三维激光扫描仪对高空作业车辆臂架进行变形检测时，由于高空作业车辆臂架中金属补丁、反光标识等高反射区域易产生飞点，进而干扰高空作业车辆臂架的变形检测，为准确检测高空作业车辆臂架是否发生变形则需要去除飞点。
2、而传统的以固定阈值的统计滤波方法去除高反射区域中的飞点时，若所设置的全局阈值过大，则无法去除高反射区域中的飞点，若所设阈值过小则容易将飞点附近的真实点云数据判定为飞点，且传统的通过统计滤波算法以其固定全局阈值的方式去除高反射区域中的飞点时易将锈蚀区域中凹凸不平的点云数据识别为飞点，但锈蚀区域中凹凸不平的点云数据同样是臂架表面真实的点云数据；即传统的以固定阈值的统计滤波方法难以去除三维激光扫描仪采集的点云数据中的飞点，进而无法准确检测高空作业车辆臂架是否发生变形。
...
【技术保护点】
1.一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，所述获取点云数据的局部点云数据，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，所述根据点云数据的局部点云数据，构建点云数据的局部形态矩阵，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，所述根据点云数据的局部形态矩阵，获取点云数据的局部各向异性度，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一...
【技术特征摘要】
1.一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，所述获取点云数据的局部点云数据，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，所述根据点云数据的局部点云数据，构建点云数据的局部形态矩阵，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，所述根据点云数据的局部形态矩阵，获取点云数据的局部各向异性度，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，所述根据点云数据的每个局部点云数据的空间位置，获取点云数据的每个局部点云数据对点云数据的离散参考权重，包括的具体方法为：
6.根据权利要求5所述一种应用于高空作业车辆臂架的变形检测方法，其特征在于，所述获取第个点云数据的第个局部点云数据对第个点云数据的离...
【专利技术属性】
技术研发人员：夹守远，刘增强，
申请(专利权)人：济宁久邦工程机械设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。