[发明专利]一种基于深度学习的2D+3D大飞机外形缺陷检测与分析方法有效
| 申请号： | 201911321821.4 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111080627B | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 汪俊;郭向林;刘元朋;李红卫 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/33 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 戴朝荣;金子娟 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的2D+3D大飞机外形缺陷检测与分析方法，其特征在于，包括：采集多视角2D图像和3D点云数据；通过配准获取完整飞机点云模型；提取图像与点云特征点，根据特征匹配进行2D‑3D对应；根据2D‑3D的对应关系估计相机的位姿；根据相机位姿，实现2D图像的纹理颜色到3D点云的赋值；根据点云颜色和坐标信息，确定点云语义分割；根据点云语义分割，进行飞机外形缺陷的检测和分析。本发明方法基于深度学习的2D+3D大飞机外形缺陷检测与分析方法，利用视觉传感器设备和光学三维检测系统测量技术，对采集到的2D+3D数据进行处理分析，可以准确有效的检测和提取出大飞机上的外形缺陷，且构思合理，实践中，可在飞机安全巡检等场景中实现自动化应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 飞机 外形 缺陷 检测 分析 方法 | ||
【主权项】：
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