摘要
本发明公开了一种焊缝缺陷3D点云检测方法,涉及缺陷检测技术领域,包括步骤:S1、点云数据采集与预处理;S2、点云数据增强与特征提取;S3、焊缝缺陷检测与识别;S4、检测结果解释。该焊缝缺陷3D点云检测方法,通过点云补全和密度增加的方式,对点云数据进行增强处理,避免了因所获目标点云很少而导致目标的结构信息和语义信息不完整,有效缓解了点云稀疏性对检测结果的影响,从而有效减少了焊缝缺陷的误检或漏检,同时,本发明通过颜色、形状、标签多种方式对检测结果进行标注和解释,并提供有生成三维模型、标注缺陷位置、提供检测报告多种呈现方式,可将检测结果以易于理解的方式呈现给用户。
技术关键词
3D点云
焊缝缺陷检测
点云数据采集
生成三维模型
深度学习模型
纹理分析技术
点云数据去噪
点云数据配准
插值方法
扫描设备
生成点云数据
卷积神经网络模型
缺陷检测技术
图像
深度学习方法
系统为您推荐了相关专利信息
自动化操作方法
桥梁挂篮
高精度传感器
自动执行系统
深度学习模型
订单
数据分析工具
管理方法
人才画像
深度学习模型
多传感器信息融合
刀具磨损图像
多域特征
训练样本集
皮尔逊相关系数
视觉重定位方法
地图模型
特征点
深度学习模型
图像