摘要
本申请公开了一种基于三维点云的电机定子缺陷检测方法,该方法包括通过图像采集装置从不同角度对电机定子进行扫描采集,以获得多张电机定子的图像数据以及对应的深度信息;基于多张电机定子的图像数据以及深度信息,重建电机定子的三维点云数据;将电机定子的三维点云数据输入预先训练的缺陷检测模型,通过所述缺陷预测模型判断缺陷的类型以及位置。通过此种方法,能够实现电机定子缺陷的自动化检测,且检测准确率高。
技术关键词
电机定子
特征提取单元
三维点云数据
缺陷检测方法
图像采集装置
判断缺陷
阵列相机
训练神经网络模型
级联
输出特征
原始图像数据
缺陷预测
参数
定义
裂纹
气泡
分层
系统为您推荐了相关专利信息
加权特征
特征提取模块
待测纸张
网络特征
采样模块
支气管镜
灰度共生矩阵
计算机视觉
三维点云数据
可见光波段
加热平台
数据处理单元
图像采集装置
阶段
温度检测装置
缺陷检测方法
多尺度模板匹配
包装袋
图像
包装缺陷检测系统
跨模态
多视角
前馈神经网络
融合特征
交叉注意力机制