【摘 要】
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目前,对于结构体内表面缺陷的检测是无损检测领域的难题之一。γ光子成像检测技术是一种新的无损检测手段,非常适合用于对密闭腔体内部的成像,利用γ光子成像技术可以实现对结构体内腔的三维成像,从而实现对结构体内腔表面的缺陷检测。但是,利用γ光子三维成像技术对结构体内腔检测时只能通过人工识别缺陷,这种方法误差大、耗时长并且对检测人员要求高,因此,本文提出了一种利用点云配准的技术实现γ光子三维图像的点云与结构
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目前,对于结构体内表面缺陷的检测是无损检测领域的难题之一。γ光子成像检测技术是一种新的无损检测手段,非常适合用于对密闭腔体内部的成像,利用γ光子成像技术可以实现对结构体内腔的三维成像,从而实现对结构体内腔表面的缺陷检测。但是,利用γ光子三维成像技术对结构体内腔检测时只能通过人工识别缺陷,这种方法误差大、耗时长并且对检测人员要求高,因此,本文提出了一种利用点云配准的技术实现γ光子三维图像的点云与结构件CAD模型的点云配准的方法,利用配准结果进行缺陷检测,提高缺陷识别的准确性和快速性。利用灌注法对结构件进行γ光子探测成像,通过搭建的三维可视化和数据处理平台显示结构件内腔γ光子三维图像并转换成检测点云,利用点云配准算法实现检测点云和待检测工件内腔的CAD模型转换得到的点云配准,实现对被测结构件的内腔缺陷检测。为了提高点云配准的精度,对正电子检测点云数据进行了预处理,在保证结构不变的情况下通过降采样减少点云的数量以提高算法的效率,利用离群点滤波算法去除因散射等原因造成的离群点以提高算法的精度。重点对点云粗配准和精确配准算法进行了研究,针对主成分分析法（PCA）主轴方向错误导致粗配准结果出现180°偏差的现象,提出了利用校正矩阵调整点云方向的改进PCA算法,用于粗配准,解决了粗配准方向偏差的问题;针对目前最近迭代点（ICP）算法过度依赖初始点的选取以及ICP算法迭代计算效率和查找效率不高的问题,采用kd-tree重新对点云进行空间划分,并引入列文伯格-马夸尔特算法用于优化目标函数,提高了点云配准的效率。设计了两组现场实验,实验结果表明,改进的PCA-ICP算法在时间复杂度和精确性上均优于经典的PCA-ICP点云配准算法,在γ光子检测点云的配准中,有效提高检测的效率和准确性。
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