[发明专利]一种基于点云模型的工件表面缺陷精确检测方法

说明书

本发明公开了一种基于点云模型的工件表面缺陷精确检测方法，属于无损探伤技术领域。本发明将待检测工件的标准CAD模型，离散为点云格式，提取正常特征并作为标准点云数据，将标准CAD模型，进行表面缺陷处理，离散为点云格式，提取错误特征并作为缺陷点云数据；利用3D扫描仪获取待检测工件的实际点云数据；构建支持向量机分类器，将标准点云数据和缺陷点云数据作为训练数据集对分类器做训练；用训练后的分类器，对获取的实际点云数据进行分类，确定其中的缺陷点云数据，根据缺陷点云数据识别缺陷的位置和形状；利用协方差矩阵3D测量法缺陷进行三维尺寸精确计算。本发明可以精确检测工件表面缺陷的位置和尺寸。

技术领域

本发明属于无损探伤技术领域，具体涉及一种基于点云模型的工件表面缺陷精确检测方法。

背景技术

表面检测作为生产过程中必不可少的环节，其效率和准确度直接影响产品的生产质量和生产效率发展，目前国内零部件种类繁多，结构复杂，往往依靠人工检测表面质量，但因此带来了效率低下、检测结果受主观性影响等不良影响。当前问题对设计一种普适化的、兼顾效率和准确率的表面检测方法提出了迫切需求。

表面质量检测分为接触式和非接触式两大类，接触式以机械式三坐标仪为代表，通过分析表面的几何轮廓，获取表面的三维坐标，检测精度高，但是存在效率低、探针磨损和对坡度敏感的缺点；非接触式以机器视觉为代表，通过拍照获取照片的灰度值判别表面特征，检测效率高，但是易受到光照的影响，精度低。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于点云模型的工件表面缺陷精确检测方法，旨在利用双目视觉的原理，重构空间三维场景，相比人工检测和接触式测量，能快速获取数据；相比传统的视觉，提高数据精度，为提高检测精度提供了可能性；相比机器视觉，点云模型储存了工件的三维信息，实现了缺陷三维尺寸的计算。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于点云模型的工件表面缺陷精确检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S10、将待检测工件的标准CAD模型，离散为点云格式，提取正常特征并作为标准点云数据，将标准CAD模型，进行表面缺陷处理，离散为点云格式，提取错误特征并作为缺陷点云数据；

S20、利用3D扫描仪获取待检测工件的实际点云数据；

S30、构建支持向量机分类器，将步骤S10标准点云数据和缺陷点云数据作为训练数据集对分类器做训练；

S40、用步骤S30的训练后的分类器，对步骤S20获取的实际点云数据进行分类，确定其中的缺陷点云数据，根据缺陷点云数据识别缺陷的位置和形状；

S50、利用协方差矩阵3D测量法对步骤S40的缺陷进行三维尺寸精确计算。

进一步的技术方案在于，所述步骤S10中的表面缺陷处理步骤如下：

将待检测工件的CAD模型以可允许制作偏差为步长向两侧偏移，偏离距离为可允许制作偏差的m倍，m>1,且为整数；随后并离散为点云格式，使用Meshlab对数据精简处理，将偏移距离超过可允许制作偏差的离散数据，作为错误特征数据记为缺陷点云数据，并输出为文本格式，该文本格式为n行3列数据，每行代表数据的三维坐标，应用Matlab在文本格式中的每行末尾增添“-1”标签，以备训练使用；将剩余离散数据作为正常特征数据，记为标准点云数据，输出为文本格式，该文本格式为n行3列数据，每行代表数据的三维坐标，应用Matlab在文本格式中的每行末尾增添“+1”标签，以备训练使用；

进一步的技术方案在于，所述可允许制造偏差为0.1mm。

进一步的技术方案在于，以0.1mm为步长向两侧偏移，偏离距离为2mm；

进一步的技术方案在于，步骤S20所述的测试数据集的获取步骤如下：