摘要
本发明公开了一种砂轮表面轮廓和磨粒分布状态检测方法及系统,抽样采集砂轮圆周表面区域点云,得到原始采样数据;对得到的原始采样数据进行降噪处理,得到点云数据;对降噪处理后的点云数据进行二维投影及频域处理;从频域提取的特征被重新映射回三维空间,通过密度聚类算法识别不同的表面区域;随后采用最小二乘法进行曲面拟合,计算基准面和评估表面特征;根据得到的基准面和评估表面特征进行砂轮表面轮廓及分布状态评价,评价参量包括表面轮廓最大高度、磨粒分布密度、磨粒分布均匀性、磨粒间距统计参数,本发明能够准确高效地对砂轮表面的圆周方向进行轮廓和磨粒分布密度的检测。
技术关键词
磨粒分布状态
砂轮表面
密度聚类算法
显微光学系统
深度图
轮廓
基准面
谱聚类算法
矩阵
双树复小波变换
高频特征
初始窗口大小
滤波去噪
特征点
三次样条插值
三维点云数据
磨粒数量
系统为您推荐了相关专利信息
定位方法
深度图像数据
苹果果园
深度相机
构建卷积神经网络
视觉里程计方法
深度预测模型
RANSAC算法
关键点
图像局部特征
动态优化方法
数字孪生体
智能工厂
轨迹
密度聚类算法
深度图
超分辨率网络
特征提取模块
多模态
多尺度特征融合