基于散乱三维点云的缺陷检测和三维重构方法

设备表面的缺陷检测对于保证安全生产避免经济损失具有重要意义。针对基于设备表面散乱三维点云缺陷检测和三维重构算法复杂的问题,提出了一种基于散乱三维点云的缺陷检测和三维重构方法。对散乱三维点云沿某一轴向进行分层处理,将同一层内的三维点进行移位规则化处理,并对规则化的三维点云进行缺陷检测和三维重构。分别对无缺陷设备表面和凹凸缺陷设备表面进行缺陷检测和三维重构,规则化前后三维数据缺陷计算结果相对误差为1.01%。实验结果表明,将散乱三维点云分层和规则化处理有效降低了缺陷检测和三维重构的复杂度,易于实现。     

基于双目光栅重建和纹理映射的缺陷三维测量方法

针对工业检测中对表面缺陷的高精度检测和定位需求,提出了一种缺陷特征重建方法。通过在基于双目光栅投影的三维重构系统上附加纹理相机,实现对于重构点云模型的纹理映射,并结合纹理相机图像中提取到的特征区域,完成表面特征的三维重构。针对待测物体需要进行多视角重建的情况,引入精密转台,利用旋转轴标定方法获取不同旋转位置下纹理图像与点云数据的映射关系,并利用基于距离判据的判断方法实现了对遮挡部分点云的剔除。采用四象限临近点搜索和基于距离加权平均的线性插值方法对纹理图像中像素坐标进行三维测量。实验完成了对于图像中标注缺陷轮廓内像素点的重建,实现了对于表面特征的精确尺寸计算和定位,通过对重建的缺陷尺寸和位置进行计算并与影像测量仪测得结果进行对比,可得本文方案对缺陷三维尺寸和位置的测量误差不超过0.2 mm,且能更准确地计算缺陷面积。     

圆结构光视觉三维点管道缺陷检测及重构

管道内表面的缺陷检测对于保证介质运输安全,避免泄漏和爆炸事故非常重要。在分析三维点分布几何特征的基础上,对基于视觉检测获得的管道内表面三维点,通过判断同一圆周上相邻点法线夹角变化检测管道内表面的凹凸缺陷,采用空间点相邻三角平面法线加权平均获取空间点的法线。依据三维点呈圆周分布的特点,采用相邻圆周上点顺次连接进行快速三角剖分。基于上述方法对实际测量的管道内表面三维点和仿真三维点分别进行了凹凸缺陷检测和三维重构。该方法能实现径向变化小于0.1 mm的管道凹凸缺陷的检测和识别,三维测量精度为0.081 mm。     

基于改进的局部表面凸性算法三维点云分割

点云分割是点云分类、识别以及三维重建等处理的基础,分割结果对后续应用影响巨大。本文提出利用连通点集改进局部表面凸性算法中邻近点关系的方法,解决目前激光三维成像系统点云分割算法在处理复杂环境散乱点云时存在分割过度及分割不充分的问题,通过主顶点与周围点构成连通集,作为分割判断局部子点集,形成有效分割区域。该方法解决了常用点云分割方法无法对形状不规则物体进行有效分割的问题,提高了分割精度。算法实验结果表明,相比于最小切割算法和区域生长算法,基于连通点集的改进局部表面凸性算法对实际路面环境信息的分割效果更好,并能在一定程度上避免分割过度和分割不充分的情况,证明该方法适用于复杂环境散乱点云数据分割。     

基于点云数据的三维目标检测技术研究进展

近年来,随着深度传感器和三维激光扫描设备的普及,点云数据引起了广泛关注。相对于二维图像,点云数据不仅包含场景的深度信息,还不受光照等环境因素的影响,能够更精确地实现目标识别和三维定位。因此,基于点云的三维目标检测技术已经成为智能空间感知和场景理解的关键技术。本文首先介绍了点云数据的特点,并探讨了不同类型的点云特征提取方法;其次,详细阐述了基于体素、点、图以及体素与点混合的点云目标检测方法的原理和发展历程;然后,介绍了常见的室内外点云目标检测数据集和评价指标,并对各类点云目标检测方法在KITTI和Waymo数据集上的性能进行了详细的比较和分析;最后,对点云目标检测技术的研究进展进行了总结和展望。     

基于机器视觉的三维灰度重构技术

基于双目立体视觉三维重构原理，采用主动扫描实现特征匹配的三维灰度重构技术，通过特征结构光扫描物体表面，由经过预标定的两套成像传感器拍摄其图像，经过图像处理程序提取出特征点，完成特征匹配，再计算出物体表面三维轮廓，同时将成像传感器中的灰度信息映射到相应的特征点，从而实现特征点的三维信息和颜色信息的重构和匹配。该技术为三维彩色逼真场景的重构奠定了基础。     

图像三维重构在叶片表面压力测量的应用

PSP(Pressure Sensitive Paint)图像的三维重构即将PSP处理所得二维压力图谱转变为叶片三维模型上的压力分布,其有助于PSP实验结果的分析和压力信息的定量提取。以某叶栅的PSP压力图像为对象进行图像的三维重构,得到了三维叶片模型表面的压力分布,并对三维重构图像进行了误差分析。结果表明:1)将PSP图像进行三维重构以后可以方便压力信息的分析及读取;2)标记点的数量及位置分布对PSP图像的三维重构精度有影响。     

基于三维激光扫描和BIM的构件缺陷检测技术

为了自动检测建筑构件的在生产及运输过程中产生的缺陷,提出了基于三维激光扫描和BIM模型的建筑构件检测方法。首先利用三维激光扫描仪获取构件对象的实际点云,并通过弦高偏差法实现点云去噪,同时基于BIM搭建构件的三维模型,通过stl文件将模型对象转换为期望点云。然后分别利用PCA算法和基于K-D树的ICP算法实现点云的初始配准和精配准。最后利用局部均方根值评估构件的误差大小,并通过基于霍夫变换的线性回归分析方法实现了误差量化。通过实例验证了所提算法的可行性与准确性。     

基于虚拟仪器的扁钢内部缺陷超声三维成像方法研究

超声三维成像技术因其能够提供人体结构的立体信息,而被广泛的应用于医学诊断领域。然而,由于计算量大、成本高、速度慢,工业构件的超声三维成像技术却鲜见报道。弹簧扁钢是国民经济建设的重要钢材品种之一,通过超声三维成像技术测量扁钢内部缺陷的三维分布对于提高扁钢质量控制能力具有重要作用。为提高三维成像效率及降低成像系统的研发周期,提出高效的数据采集及三维图像重构方法,并基于虚拟仪器技术开发了三维图像重构软件。研究结果显示,基于超声水浸聚焦分层C扫描的数据提取方法能够满足三维成像的要求,所提出的数据重构方法及基于虚拟仪器的三维成像软件能够准确重构扁钢内部层片状缺陷的三维分布,是弹簧扁钢内部缺陷评价的有效方法。     

基于双三角测距原理的双线激光三维扫描系统的研制

针对市面上大多数三维扫描仪结构复杂、操作繁琐等问题,设计了一套基于双三角测距原理的双线激光三维扫描系统。系统主要基于双三角测距原理,利用线状激光器采集目标物的点云图像,并利用计算机图像处理软件进行点云的二次处理,生成三维模型。基于点云的位置数据和摄像头的图像信息可以快速重构出目标物的三维模型,实现了利用低成本设备进行高质量扫描工作的目的。相比同类的其他设备,本系统的成本低廉、体积轻巧、操作简单,可在小型工程项目中高效工作。     

一种适用于玻璃生产线的瑕疵检测算法

以一个基于线阵CCD的玻璃生产线检测系统为硬件平台,重点研究了玻璃瑕疵的检测算法。首先提出了卡尔曼滤波器跟踪背景光强变化的方法,利用瑕疵在时间轴上造成的灰度突变来识别瑕疵的到来与结束,然后通过形态学的方法对瑕疵点的坐标进行定位,最后将玻璃瑕疵的位置坐标及其图像送至上位计算机进行分类处理。本文的算法已经固化于FPGA构成的实时处理系统中,实现了精度高达0.1mm的玻璃瑕疵实时检测。     

基于图像边缘信息和Fisher准则的钢板表面缺陷分割研究

针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点,提出了一种基于边缘信息和Fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘,并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸,提高梯度图的对比度;然后利用Fisher准则寻找最佳阈值,分割出缺陷;最后运用数学形态学滤除噪声,实现了缺陷的自动分割和定位。实验证明,该方法不仅能够识别出弱小的缺陷,而且实现了在线实时检测。     

光栅投影式三维肖像测量的关键技术

提出了一种在光栅投影式三维肖像测量系统中光栅投影平面的标定方法,讨论了该方法在应用中需要注意的问题。根据光栅投影式测量系统所获取的三维点群的特点,提出了基于线状分布的对三维测量点群进行曲面重建的方法,在对人物肖像的拟合应用中,既可确保所生成的三角形片形状良好,又可避免三维点的遗漏、曲面裂缝或形成孔洞,生成的三角片所逼近的人物肖像具有很好的连续性和光顺性。     

激光诱导光学材料后表面损伤的数值模拟

 采用3维时域有限差分方法和完全匹配吸收层,模拟了长方体缺陷在熔石英前后表面时对入射激光为TM波的调制作用,绘出了截面上的电场强度分布及最大电场强度随熔石英深度变化的曲线,并进行了比较和分析。结果表明：缺陷在前表面上时,后表面附近的最大电场强度2.522 41 V/m大于缺陷附近的1958 83 V/m;缺陷在后表面上时,材料中的最大电场强度为2.799 38 V/m,且出现在后表面附近。无论该缺陷在前表面还是在后表面,最大电场强度都是出现在后表面附近,表明光学材料的后表面在一定程度上更容易被损伤。     

AISI 304L奥氏体不锈钢表面微孔结构的强流脉冲电子束快速制备与表征

 利用强流脉冲（HCPEB）电子束技术,对AISI 304L奥氏体不锈钢进行了辐照处理,并利用透射电子显微镜对HCPEB诱发的空位簇缺陷进行了表征。实验结果表明,HCPEB辐照金属可在辐照表层诱发大量的过饱和空位,并形成空位型位错圈和堆垛层错四面体（SFT）。利用金相显微镜、扫描电子显微镜和非接触式光学轮廓仪,对其表面形貌进行了详细的表征,发现电子束处理后的样品表面形成了高密度、弥散分布和尺寸细小的微孔,表面微孔是由于HCPEB轰击诱发的大量空位(簇)缺陷,以线或面等结构缺陷为路径,向表层迁移导致空位的累积而形成的。采用HCPEB技术,选择合适的材料和辐照工艺参数,可以成功地制备出表面多孔金属材料。     

核燃料棒反光表面条纹自适应中心提取方法

针对水下检测中激光条纹中心难以准确提取的问题,提出了一种适用于水下核燃料棒反光表面的条纹自适应中心提取方法。根据检测环境中存在水体散射及物体表面高反光的特点,去除水下噪点、反光噪点,实现激光条纹分割提取;充分利用BP神经网络曲线拟合及由光条几何信息生成的自适应卷积模板,实现反光区域的轮廓与灰度分布修正,使光条截面灰度分布符合高斯分布;经灰度重心法在光条截面方向实现激光条纹中心的亚像素精度定位与提取。实验结果表明:该方法有效地解决了被测物体反光表面光条中心线不连续、噪点多的问题,点云三维重建误差在0.2 mm以内,保证了条纹中心提取的精度与稳定性,满足核燃料棒水下检测工程要求。     

利用深度神经网络和小波包变换进行缺陷类型分析

超声检测中对缺陷进行类型分析通常取决于操作人员对于特定专业知识的了解及检测经验,从而导致其分析结果的不稳定性和个体差异性。本文提出了一种使用小波包变换提取缺陷特征信息,并应用深度神经网络对得到的信息进行分类识别的方法。利用超声相控阵系统对于不锈钢试块上的通孔、斜通孔和平底孔进行超声检测,并对得到的超声回波波形按照新方法进行分析。实验结果表明,使用小波包变换后的数据进行分类识别能够在提高识别准确率的同时降低神经网络的学习时间,而使用深度神经网络相比通用的BP神经网络以可接受延长学习时间的代价提高了识别的准确率。采用新方法后,缺陷分类正确率提高了21.66%,而网络学习时间只延长了91.9s。在超声检测中使用小波包变换和深度神经网络来对于缺陷进行类型分析,能够排除人为干扰,增加识别准确率,对于实际应用有着极大的意义。      

扫描激光线源技术检测金属表面缺陷位置实验研究

利用扫描激光线源(Scaing Laser Line Source,SLLS)技术,提出一种金属表面缺陷位置检测方法,并搭建实验平台,实验研究该检测方法对金属表面缺陷位置的检测效果。方法中利用扫描激光线源技术对样品表面进行扫查,在样品内部激发超声信号,采用双波混合干涉方法实现对激发信号的探测,根据激发的瑞利波和反射回波与缺陷位置的关系,确定激发点和探测点到缺陷的距离,从而确定缺陷的位置。实验研究中分别以线源位置和探测点位置为基点确定缺陷位置,结果表明以探测点位置确定缺陷位置时,定位相对误差为0.23%。     

基于锥束CT序列图像的三维缺陷检测方法

根据锥束CT序列图像各向同性及缺陷实体在序列图像层间位移和变化较小的特点,提出了一种适合锥束CT序列图像的三维缺陷检测方法。首先结合多目标跟踪思想,利用三维连通区域标记算法提取三维缺陷实体,并建立缺陷对应关系哈希表,以解决缺陷检测中目标轨迹的分叉;然后根据噪声目标的固有特性,对虚假缺陷信息进行有效删除,最终可获得真实缺陷目标实体,缺陷提取精度可达到像素。通过对空心涡轮叶片蜡模锥束CT图像进行实验,结果表明。该方法能准确地提取有较强噪声影响的序列图像的三维缺陷。