摘要
一种基于扩散模型的3D点云缺陷检测方法,包括以下步骤:1)对原始点云进行预处理;2)逐级提取预处理后点云的局部到全局的几何特征;3)将提取到的特征输入扩散模型去噪模块,模型依靠几何特征重建点云;4)提取重建点云与原始点云的多级特征;5)计算每个层级的差异,并融合得到异常分数和异常图。本发明能够在复杂工业场景中精准定位微观缺陷与形变区域,同时避免传统后处理算法引入的计算负担;提高点云异常检测准确率。
技术关键词
缺陷检测方法
节点特征
噪声预测
重建点云
多尺度特征提取
多层感知机
K近邻算法
编码器模块
形状先验知识
阈值分割算法
生成二值化
编码器特征
后处理算法
邻域
注意力
结构先验
多级特征
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缺陷检测方法
图像处理单元
定位单元
管道缺陷检测方法
高效多尺度
图像增强算法
网络
注意力机制
表情识别方法
表情模型
卷积模块
噪声预测
噪声强度
约束特征
缺陷检测方法
深度特征提取网络
标签
监督算法
实例分割模型
钻杆
计数方法
钻机作业
注意力机制