基于三维激光点云的零件表面缺陷检测

作者：朱秀敏; 黄磊^*

来源：仪表技术与传感器, 2022, (07): 56-60.

• 表面缺陷
• RANSAC平面分割
• SAC-IA粗配准
• Huber损失函数优化
• kd-tree加速的最邻近查找

为了获取零件表面缺陷的精确尺寸，提出了一种基于三维激光点云的零件表面缺陷检测方法。首先使用三维激光测量仪对受损零件进行三维测绘，对测得的原始点云经过离群点去除、RANSAC平面分割等操作后得到零件点云。通过基于SAC-IA的粗配准和基于Huber损失函数优化的ICP精确配准算法，将缺陷零件的点云和完整零件的点云(从CATIA中导出)进行配准，使2个点云对齐。最后利用kd-tree加速的最邻近查找算法得出零件缺陷部位点云。分别使用了含破洞、凹陷的零件验证算法的有效性。实验结果表明：论文提出的方法对零件表面缺陷的3D尺寸提取精准。为后续开展零件修复工作打下良好的基础。

• 单位
  电子工程学院; 南京林业大学