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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种基于多尺度邻域的大型蒙皮边缘缺陷检测方法。该方法通过构建一种多尺度空间搜索方法，更好的判断对应关键点的空间信息，并以此为依据优化搜索方向以及识别三维点云边缘点，极大的提升了三维图像边缘识别的运行效率，提高了识别成功率；同时，对提取的边界点有序化，并用遮罩特征值变化检测缺陷。该方法能够在更短的时间内更加精确地实现点云图像的边缘缺陷检测，具有极高的算法鲁棒性，能够应用于大尺度、结构复杂且效率要求高的精密检测领域。

主权项：1.一种基于多尺度邻域的大型蒙皮边缘缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S100：获取大型蒙皮的三维点云坐标，根据所述三维点云坐标计算多尺度邻域近邻点集；步骤S200：在各个尺度下，计算所述邻域近邻点集在三个预设的参考平面上的二维投影向量，在各预设参考平面的投影特征平面计算并排列所有相邻向量的夹角，从对应各投影特征平面排列后的所有相邻向量的夹角中得到对应各投影特征平面的最大夹角，并根据所述最大夹角得到各投影平面的空间空缺百分比；步骤S300：根据所述各投影平面的空间空缺百分比和预设的超参数阈值得到三投影平面总和特征值，根据所述三投影平面总和特征值获取点云边界点集合；步骤S400：根据所述点云边界点集合，根据视角方向搜索机制将点云聚类并有序化，输出多个带标记点的有序点云类集合；步骤S500：利用步骤S400中的有序点云类集合，加入局部一维遮罩，计算遮罩前后的特征向量角度变化值，取所述特征向量角度变化值小于预设的角度阈值的标记点区间段点集，测量所述区间段的缺损参数，实现大型蒙皮边缘缺陷；步骤S100具体为：在点P0取P0的邻域半径rn内的所有点集，具体为：Srn＝{Pi|||Pi–P0||∈rn} 其中，rnn＝1,2,…,L，L为自然数在多个尺度半径依次为：rr1,r1rr2,…,rL-1rrL，xpi,ypi,zpi为点Pi的三维点云坐标，xp0,yp0,zp0为点P0的三维点云坐标；步骤S200中在各个尺度下，计算所述邻域近邻点集在三个预设的参考平面上的二维投影向量，具体为：对邻域点集Srn＝{Pi|||Pi–P0||∈rn}中所有点Pi以P0为原点建立相对距离新点集，具体为：Pi_new＝Pi–P0,Pi_new∈R3x1其中，R3x1表示3乘1的实数域向量；将Pi_new＝xi,yi,zi简记为Pni；所述三个预设的参考平面为：以过向量组a,b＝{a＝1,0,0,b＝0,1,0}向量的x-y参考平面,以过向量组a,b＝{a＝1,0,0,b＝0,0,1}的x-z参考平面,以过向量组a,b＝{a＝0,1,0,b＝0,0,1}的y-z参考平面；所述邻域近邻点集在对应的参考平面上投影后的向量记为：aj,bj＝Pni.*a,Pni.*b其中，aj,bj表示邻域近邻点集在对应的参考平面上投影后的向量，.*表示向量点乘；步骤S200中在各投影特征平面计算并排列所有相邻向量的夹角，从对应各投影特征平面排列后的所有相邻向量的夹角中得到对应各投影特征平面的最大夹角，并根据所述最大夹角得到所述三个预设的参考平面的空间空缺百分比，包括：步骤S210：以各投影特征平面的向量组a,b第一个向量投影后的二维向量为参考向量，计算所有邻域近邻点集中点Pni在对应投影特征平面上投影后的向量与所述参考向量的夹角αj，具体为：αj＝tanbjaj|j∈1,2,…,m其中，m为该领域点的数量；步骤S220：将所有αj|j∈1,2,…,m按照αj数值升序排列得到α1,α2,…,αm，得到邻近投影向量的角度差夹角θ1,θ2,…,θm＝α2-α1,α3-α2,…,αm-αm-1,α1-αm+2π；步骤S230：从对应各投影特征平面排列后的所有相邻向量的夹角中得到对应各投影特征平面的最大夹角，具体为：θmax＝maxθ1,θ2,…,θm根据所述最大夹角得到所述三个预设的参考平面的空间空缺百分比，具体为：

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百度查询： 湖南大学 一种基于多尺度邻域的大型蒙皮边缘缺陷检测方法