摘要
本申请公开了一种基于三维激光扫描的3D形状智能检测方法、设备及计算机可读存储介质,涉及激光扫描技术领域,通过发射激光束至待检产品,并接收所述激光束反射回来的激光信号;基于所述激光信号识别所述待检产品的表面特征,并基于所述表面特征确定所述待检产品对应的采样密度;根据所述采样密度和所述激光信号的反射参数,生成所述待检产品对应的点云数据;提取所述点云数据的特征向量,并将所述特征向量输入预训练好的3D形状智能检测模型中,以得到所述待检产品的检测结果,其中所述预训练好的3D形状智能检测模型通过支持向量机算法训练得到。本申请通过调整采样密度的激光扫描和支持向量机算法的智能模型来提高3D形状数据的检测精度和可靠性。
技术关键词
待检产品
智能检测方法
支持向量机算法
高斯核函数
密度
激光束
频域特征
参数
点云
可读存储介质
信号
数据
统计特征
光学组件
智能检测设备
激光扫描技术
反射点
激光源
智能模型
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正则化参数
抽样方法
测量方法
数据处理程序
矩阵
活性炭吸附塔
活性炭床层
检测烟气
烟气净化技术
取样误差
包装盒
纹理特征分析
瑕疵
灰度共生矩阵
图像处理
马尔可夫链模型
源节点
网络拓扑结构
四叉树结构
排放量