基于三维相机与神经网络融合的缺陷量化方法及其应用

本发明涉及图像处理的技术领域，公开了基于三维相机与神经网络融合的缺陷量化方法及其应用。缺陷量化方法包括以下步骤：步骤A，将三维相机采集到的较大区域的灰度图像和点云数据裁剪为与缺陷相关的较小区域，得到较小区域的灰度图像和点云数据；步骤B，对裁剪后的较小区域的点云数据进行曲面拟合，得到光滑曲面模型；步骤C，使用实例分割神经网络模型处理较小区域的灰度图像，得到相应的掩码图；步骤D，根据掩码图上的缺陷边缘，从较小区域的点云数据中提取得到缺陷边缘的子点云数据；步骤E，将子点云数据与光滑曲面模型进行差异计算，即可获得缺陷的几何信息。本发明的计算方法简单，计算效率和准确度高。