【摘 要】
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增材制造技术是制造业研究的热门方向,而表面检测是增材制造质量控制工程中重要的一环。基于图像的检测方式无法获得工件表面的空间几何结构关系,同时气孔缺陷在工件表面上的分别是毫无规律的,这导致自动化检测工作难以推进。针对气孔这种空间起伏缺陷,三维点云具备非常好的描述能力,但是三维线激光扫描设备在获取工件表面点云信息时,存在运动倾斜、过度扫描等问题,故为了推动检测自动化,并提升检测自动化的运行效率和检测性
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增材制造技术是制造业研究的热门方向,而表面检测是增材制造质量控制工程中重要的一环。基于图像的检测方式无法获得工件表面的空间几何结构关系,同时气孔缺陷在工件表面上的分别是毫无规律的,这导致自动化检测工作难以推进。针对气孔这种空间起伏缺陷,三维点云具备非常好的描述能力,但是三维线激光扫描设备在获取工件表面点云信息时,存在运动倾斜、过度扫描等问题,故为了推动检测自动化,并提升检测自动化的运行效率和检测性能,对三维扫描系统、工件点云存储结构、搜索索引、去噪和简化算法以及缺陷检测算法上做了相应的研究。针对扫描系统存在角度偏差,采用坐标变化的方式实现了线激光扫描仪的位置校准。通过对比分析在半径搜索和k邻域搜索下的搜索速率,确定了基于栅格的点云存储方式。针对原始工件点云存在离群点的问题,对比分析了双边滤波、半径滤波和统计滤波的去噪效果,并采用了去噪效果最佳的半径滤波。针对传统体素滤波在点云简化时存在特征丢失的问题,提出了一种特征保持的点云简化方法,结合曲率给出特征参数进行特征栅格检测,对小于特征参数阈值的栅格采用质心替代的方式简化,对高于特征参数阈值的区域采用随机采样的方式进行原密度简化。提出了一种多尺度的语义分割模型,在半径为2mm、4mm、6mm三个尺度的距离邻域下使用pointnet特征提取网络生成高维特征向量并连接起来生成一个综合分类向量,对待检测区域进行语义分割。最后经过mean-shift聚类和切平面投影的手段,计算工件表面缺陷的个数、截面积和深度。通过实验,确定了深度模型的参数,并取得了94.46%的模型训练正确率。在现有数据集上,验证表面气孔缺陷检测模型的正确率在98.15%,采用点云简化后进行语义分割比直接进行语义分割检测的时间成本低。
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