【摘 要】
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3D打印技术发展迅速,表面缺陷检测作为其质量保障的重要方法之一,受到越来越多的关注。在3D打印过程中,对零件表面打印层进行缺陷检测,能及时发现打印中存在的形貌质量问题,并且能够避免后续产生严重的冶金缺陷质量问题。本文利用三维视觉获取的打印零件表面点云数据,结合深度学习技术,实现对3D打印零件表面的缺陷检测。针对3D打印场景及零件表面特性,设计了零件表面点云数据获取及处理方法。针对原始采集的零件表面
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3D打印技术发展迅速,表面缺陷检测作为其质量保障的重要方法之一,受到越来越多的关注。在3D打印过程中,对零件表面打印层进行缺陷检测,能及时发现打印中存在的形貌质量问题,并且能够避免后续产生严重的冶金缺陷质量问题。本文利用三维视觉获取的打印零件表面点云数据,结合深度学习技术,实现对3D打印零件表面的缺陷检测。针对3D打印场景及零件表面特性,设计了零件表面点云数据获取及处理方法。针对原始采集的零件表面点云数据存在噪点和数据量过大等问题,使用基于统计滤波算法和体素网格降采样方法对原始点云数据进行去噪和精简。为了从包含基板等其他信息的点云数据中分割出当前打印层点云数据,提出改进的RANSAC点云平面分割算法,从采样点选取和分割结果优化两方面进行改进。实验结果表明,相比传统的RANSAC算法,改进的RANSAC点云平面分割算法在时间效率和精度上都有着较大的提升。建立了一种非线性映射变换将三维点云数据转换成二维深度图像,并设计了改进的U-Net缺陷分割算法,采用残差网络结构替换原有普通卷积、嵌入结合通道和空间的注意力机制模块以及使用根据缺陷占比的带权交叉熵损失函数和Adam优化算法等方法对U-Net进行改进和优化。通过多组对比实验,结果表明改进的U-Net缺陷分割算法能够有效地分割出二维深度图上的缺陷区域,并对缺陷进行分类,实现对3D打印零件表面的缺陷检测和识别。
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