一种基于多传感器动态标定与语义优化学习的模具全域智能检测方法、计算设备及可读存储介质

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一种基于多传感器动态标定与语义优化学习的模具全域智能检测方法、计算设备及可读存储介质
申请号:CN202510854097
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120673169A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于多传感器动态标定与语义优化学习的模具全域智能检测方法,应用了多传感器检测平台,该方法包括模具装载;路径规划:通过遗传算法对待测模具的CAD模型进行计算生成扫描路径数据采集:扫描并收集待测模具的多个角度的多模态数据;动态标定步骤;S5数据融合步骤:将多模态数据进行融合生成待测模具的全域模型;S6缺陷识别步骤:提取全域模型的几何特征与密度特征,将提取结果与CAD模型对比,生成偏差色谱图。
技术关键词
智能检测方法 检测平台 模具 三维点云数据 微型光学探头 坐标系 动态 贝叶斯模型 激光跟踪仪 遗传算法 三维断层图像 多传感器协同 多任务 标定件 热变形补偿 语义特征
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