[发明专利]一种复合材料自动铺放表面缺陷的检测方法

说明书

本发明涉及复合材料铺放表面缺陷检测技术领域，解决了现有技术对于复合材料铺放过程所产生缺陷检测效率以及识别精度低的技术问题，尤其涉及一种复合材料自动铺放表面缺陷的检测方法，包括以下步骤：S1、采用扫描系统对复合材料自动铺放过程的表面进行扫描，获得铺放后复合材料表面的点云图像数据；S2、对点云图像数据滤波处理并转化为灰度图像数据；S3、采用颜色编码定义灰度图像数据中的各种缺陷建立训练集；S4、对训练集中的灰度图像数据进行图像增强处理。本发明能够对复合材料纤维自动铺放过程存在的多种缺陷进行精准识别，具有高度集成和模块化的特点，能够快速准确的实现对于各类型缺陷的识别。

技术领域

本发明涉及复合材料铺放表面缺陷检测技术领域，尤其涉及一种复合材料自动铺放表面缺陷的检测方法。

背景技术

复合材料自动铺放提供了先进制造能力，可以实现更快的纤维铺层，保证复合材料构件几何形状一致性的制造，是自动化成型的代表性技术，有助于大型复合材料结构的现代化生产，促进了复合材料在一般工业和航空航天领域的广泛应用。然而，复合材料自动铺放过程受到使用设备的精度、铺放路径规划、预浸料的质量等影响，可能会导致许多生产缺陷的出现，包括褶皱、扭转、间隙和重叠等。

针对自动铺放过程产生的各种缺陷，当前主流的检测方法依靠人工肉眼或者借助辅助检测仪器检测，这种检测方法效率低下，而且依赖人工经验判断，准确度存在较大问题。

另外，红外热成像仪在复合材料自动铺放中已经有许多应用，但是其使用过程受到环境温度影响较大，识别精度上存在一定不足。

近些年随着机器视觉和深度学习的热门研究，目前已经有基于深度学习的图像视觉的方式进行自动铺放过程的缺陷检测，取得了不错的检测效果，但是在检测精度上受到环境光照情况和检测算法的影响仍需提高。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种复合材料自动铺放表面缺陷的检测方法，解决了现有技术对于复合材料铺放过程所产生缺陷检测效率以及识别精度低的技术问题，本发明能够对复合材料纤维自动铺放过程存在的多种缺陷进行精准识别，具有高度集成和模块化的特点，能够快速准确的实现对于各类型缺陷的识别。

为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：一种复合材料自动铺放表面缺陷的检测方法，包括以下步骤：

S1、采用扫描系统对复合材料自动铺放过程的表面进行扫描，获得铺放后复合材料表面的点云图像数据；

S2、对点云图像数据滤波处理并转化为灰度图像数据；

S3、采用颜色编码定义灰度图像数据中的各种缺陷建立训练集；

S4、对训练集中的灰度图像数据进行图像增强处理；

S5、根据残差卷积神经网络搭建表面缺陷检测模型并进行训练；

S6、采用表面缺陷检测模型对待检测的复合材料自动铺放过程的表面缺陷进行检测。

进一步地，在步骤S1中，扫描系统为4台轮廓扫描仪集成于可自由活动的机械臂上，由机械臂驱动4台轮廓扫描在铺放工位的一侧运行。

进一步地，在步骤S1中，对点云图像数据滤波处理并转化为灰度图像数据，具体过程包括以下步骤：

S21、采用基于曲率的聚类的k邻域点云随机定义中心点f_o(x,y,z)，计算k邻域内其他点到中心点的欧氏距离d(x,y,z)；

S22、根据欧氏距离d(x,y,z)遍历整片点云图像数据求解最小加权距离对应的中心点坐标

S23、更新并输出得到滤波处理后的点云图像数据；

S24、对滤波处理后的点云图像数据进行下采样进一步降低点云的数据容量；