[发明专利]基于三维点云的表面平整度的检测方法、系统及介质

说明书

本发明的提供基于三维点云的表面平整度的检测方法、系统及介质，方法包括对待测表面进行三维点云采集，获取若干采样点的数据形成点云，将点云转化为有序点阵；构建第一参考窗口，根据第一参考窗口遍历有序点阵，完成遍历后根据元素构成第一矩阵；根据第一矩阵得到平整度图像，并通过性能指标公式得到平整度，根据平整度图像，确定待测表面的缺陷点；方法基于自然邻点插值法构建局部曲面作为参考面，从而能适用于各种表面的检测；不仅能够精确的反应待检测表面的缺陷点，同时能够实现对各个缺陷点的不平整程度的量化，为表面质量检测等相关工序提供更为可靠的数据支持，可广泛应用于表面缺陷检测技术领域。

技术领域

本发明属于表面缺陷检测技术领域，尤其是基于三维点云的表面平整度的检测方法、系统及介质。

背景技术

近年来，三维激光扫描技术在研究领域越来越受到关注。它利用激光测距的原理，通过在被测物体表面记录三维坐标，反射率和大量密集点的其他信息，可以快速重建被测物体的三维模型。三维激光扫描技术已成为一种普遍的低成本技术，已在建筑，土木工程，建筑监测，灾难评估，船舶设计，数字城市，军事分析等领域中进行了许多尝试，应用和探索。在计量检测领域，三维激光扫描技术主要用于两个方面，一是体积计量，如用于测量大型储罐的容积、测量大型堆体(如煤堆，谷堆)的体积；二是缺陷检测，例如针对大型储罐侧立面受压产生的形变检测，建筑工程中混凝土预制板的平整度检测，在钢铁工业中检测钢板的平整度检测，造船业中地板/甲板的焊接质量检测以及飞机外表面缺陷检测。

针对检测表面平整度这一目标，最初的工作主要集中在可视化点云与参考面的偏差，而没有利用算法来对缺陷进行检测和表征。美国混凝土协会提出一种F-Number系统来量化混凝土表面的平整度，其测量每英尺相隔点的高程，根据测量结果计算F-Number。这一方法使用稀疏测量(相距0.3m)作为表面质量评估算法的输入，并生成全局表面质量评估结果，该结果不包括有关各个表面缺陷的详细信息，例如尺寸和位置，即获知表面上存在多少缺陷以及缺陷的位置。其后，一些研究的通过提取平整度相关的几何指标包括最大高差，最大斜率和平板的轮廓图案，来对表面的平整度进行评价。与基于F-Number的方法类似，这些度量可以在全局级别上测量表面质量，但不能表示有关局部表面质量的信息。

平面缺陷检测目标是识别点云内与参考水平面的垂直偏差超过指定限制的表面区域。参考水平面代表表面的理想形状。为了检测垂直偏差区域，必须首先设置参考平面，然后计算收集的表面点和参考平面之间的垂直距离。可以通过将平面与所有表面点拟合来获得参考平面，也可以从CAD模型中提取参考平面，或者预先指定参考平面。关于计算实际曲面和参考平面之间的垂直距离，一种选择是计算点云中每个点到参考平面的垂直距离，另一种选择是将局部平面拟合到小的点子集并计算局部平面中心到参考平面垂直方向的距离。由于点云数据中的噪声会影响偏差模式检测，可以先滤除噪声以提高缺陷检测精度。噪声过滤的一种方法是对点云进行滤波，另一种方法是在计算垂直偏差后对垂直偏差进行滤波。对得到的垂直偏差进行阈值鉴别，从而筛选出具有缺陷的点。

由于上述研究依赖于对表面进行稀疏测量的采样，因此存在局限性。现有的其他表面缺陷检测技术的局限性还体现在：现有的技术方案只能找到缺陷点，未能对不平整度进行量化；现有技术仅针对平面的不平整度进行检测，而无法针对曲面进行检测。

发明内容

有鉴于此，为至少部分解决上述技术问题之一，本发明实施例目的在于提供基于三维点云的表面平整度的检测方法，基于自然邻点插值法构建局部曲面作为参考面，从而能适用于各种表面的检测；同时本发明的实施例还提供可以对应实现基于三维点云的表面平整度的检测方法的系统及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了基于三维点云的表面平整度的检测方法，其包括以下步骤：

对待测表面进行三维点云采集，获取若干采样点的数据形成点云，将点云转化为有序点阵；