[发明专利]基于点云信息的缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于点云信息的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对被测物表面的点云数据进行数据处理，获取各点的法向量及主曲率；

2)根据点云数据坐标的所在位置，将点云数据分割成n块局部点云；n取值为正整数；

3)选取其中一块局部点云记为第一点云；求取所述第一点云中各点主曲率的平均值，记为均值A；再利用均值A分别与第一点云中各点的法向量作内积运算，得到各点的内积值；对各点的内积值进行差分或卷积运算，将计算结果的绝对值记为各点的特征数；

若某点的特征数大于阈值I则将该点记为缺陷点，否则，记为正常点；

4)若n＝1，直接进行步骤5)；

否则去除所述第一点云，对剩余的局部点云，重复步骤3)，直到遍历完所有点云数据；

5)将步骤2)～4)进行多次，每次分割得到的局部点云块数互不相同，在进行完最后一次后，判断同一点在多次分割过程中被记录为缺陷点的概率；

若概率大于预设概率B，则保持该点为缺陷点，否则将该点记为正常点；

遍历点云数据中的各点，再次标记每个点的类型，根据各点被标记的类型，得出被测物表面是否存在缺陷及缺陷存在的位置。

2.如权利要求1所述基于点云信息的缺陷检测方法，其特征在于：步骤2)～4)进行2～6次。

3.如权利要求1所述基于点云信息的缺陷检测方法，其特征在于：预设概率B取值30％～70％。

4.如权利要求1所述基于点云信息的缺陷检测方法，其特征在于：所述阈值I＝3δ，δ表示当前块第一点云数据中各点特征数的标准差。

5.如权利要求1所述基于点云信息的缺陷检测方法，其特征在于：当被测物表面存在棱边、孔特征时，在步骤1)之前，首先利用以下方式对初始点云数据进行筛选：

将初始点云数据与标准数据进行模板匹配，得到棱边、孔特征区域上的点并剔除，将剩余的点云记为被测物表面的点云数据，进行步骤1)。

6.如权利要求1所述基于点云信息的缺陷检测方法，其特征在于：步骤1)获取各点法向量及主曲率的方法为：

在获取被测物表面的点云数据后，随机选取一点记为点C，利用kd树查找点C周围的10-40个点记为近邻点，根据最小二乘法将近邻点坐标拟合出第一平面，所述第一平面法向量记为点C的法向量初始值，利用加权平均对法向量初始值进行修正，得到最终的法向量；

利用点C及其法向量、其中一个近邻点及其法向量构造近似三角形，根据正弦定理得出点C的法截线的法曲率的近似表达式；

构造Weingarten矩阵，计算出其特征值和特征向量；利用特征值和特征向量求出点C的主曲率；

采用相同方法，遍历点云数据中的各点，获得各点法向量及主曲率。