[发明专利]一种确定工件表面磨损的方法及系统

说明书

本发明实施例涉及工件测量技术领域，尤其涉及一种确定工件表面磨损的方法及系统，根据点云图确定待检测工件表面磨损所属的磨损类别，确定与该磨损类别对应的预先训练好的细分类别识别模型，然后，采用该细分类别识别模型，识别待检测工件表面磨损所属的细分类别，确定与该细分类别对应的测量算法，最后，根据该测量算法确定磨损程度。也即，基于应用场景不同导致反映磨损的点云图不同，根据点云图对磨损进行初步分类，采用基于人工智能的细分类别识别模型再对磨损进行细分，以精确确定符合应用场景的测量方法，从而，能够在各种复杂应用场景中准确确定未磨损点和磨损区域，提高对工件表面磨损程度的测量精度。

技术领域

本发明实施例涉及工件测量技术领域，尤其涉及一种确定工件表面磨损的方法及系统。

背景技术

相互接触且有相对运动的工件通常会存在磨损，比如，刹车盘与刹车片之间，三角单目激光测距可用于检测这种磨损。具体检测原理为：单目激光测距首先通过相机拍摄目标激光线，然后，从相机图像中提取出激光线，通过投影变换把图像像素坐标转换成3D点云数据，再从点云数据里面分析出目标的测量距离信息。在点云数据分析中，通常以未磨损点位置作为参考点，比较磨损区域与参考点的激光投射深度差异，以获取磨损信息。

由于工件所在的安装位置、安装背景等应用场景不同，点云数据中包括环境激光信息。然而，在激光测量分析中，环境激光信息可能对有效磨损区域和参考点进行干扰，导致测量失败。如何在各种复杂场景中精准确定参考点和磨损区域称为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例主要解决的技术问题是提供一种确定工件表面磨损的方法，能够在各种复杂应用场景中准确确定未磨损点和磨损区域，适应工件的应用场景，从而提高对工件表面磨损程度的测量精度。

为解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例中提供给了一种确定工件表面磨损的方法，包括：

获取待检测工件表面的点云图，所述点云图包括点云曲线和参考线，所述点云曲线为投射在所述待检测工件表面上的激光线所包括的光斑位置集合，所述点云曲线的第一坐标轴为所述激光线的长度，所述点云曲线的第二坐标轴为所述激光线投射在所述待检测工件表面的深度，所述参考线为用于反映所述点云曲线的平坦区域的一致性的线；

根据所述点云图，确定所述待检测工件表面磨损所属的磨损类别；

根据所述磨损类别，确定预先训练好的细分类别识别模型；

采用所述细分类别识别模型，识别所述待检测工件表面磨损所属的细分类别；

根据所述细分类别，确定对应的测量算法，所述测量算法与所述细分类别具有对应关系；

根据所述测量算法，确定所述待检测工件表面的磨损程度。

在一些实施例中，所述根据所述点云图，确定所述待检测工件表面磨损所属的磨损类别，包括：

若所述点云曲线中包括所述点云曲线的最大值的第一预设曲线区域位于所述参考线的上方，则确定所述待检测工件表面磨损所属的磨损类别为第一类别；

若所述点云曲线中包括所述点云曲线的最大值的第二预设曲线区域与所述参考线之间的距离小于或等于预设距离阈值，则确定所述待检测工件表面磨损所属的磨损类别为第二类别；

若所述点云曲线的最大值与最小值之间的斜率的绝对值大于第一预设斜率阈值，则确定所述待检测工具表面磨损所属的磨损类别为第三类别。

在一些实施例中，所述方法还包括：

获取多个第一训练点云图，所述多个第一训练点云图对应的磨损类别均属于所述第一类别，各所述第一训练点云图均标注有第一真实标签，所述第一真实标签为所述第一类别下的细分类别；