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申请/专利权人：大连金瑞德机械制造有限公司
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于机器视觉的模锻件质量快速检测方法及系统。该方法首先获取模锻件的模锻件点云数据；对模锻件点云数据中每个点的局部空间内点进行规整性和完整性分析，得到综合结构规整性；基于综合结构规整性，结合每个点的局部空间内的曲率情况，对整体结构规整性进行调整，得到邻域调整权重；通过邻域调整权重，对初始的预设邻域半径进行自适应调整，得到每个点的自适应邻域；基于自适应邻域，通过布料滤波算法对模锻件点云数据进行缺陷检测。该方法提升了布料滤波算法对模锻件质量检测的精准度和适应性。
主权项：1.一种基于机器视觉的模锻件质量快速检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取模锻件的模锻件点云数据；对所述模锻件点云数据中每个点的局部空间内点进行规整性分析，得到每个点的局部结构规整性；结合所述模锻件点云数据中每个点与其对应的空间对称点的实际分布情况，得到每个点的局部点云完整度；根据所述局部点云完整度和所述局部结构规整性，得到每个点的综合结构规整性；基于所述综合结构规整性，结合每个点的局部空间内的曲率情况，对整体结构规整性进行调整，得到邻域调整权重，所述整体结构规整性是由模锻件点云数据中所有点的综合结构规整性的整体情况得到的；通过所述邻域调整权重，对初始的预设邻域半径进行自适应调整，得到每个点的自适应邻域；基于自适应邻域，通过布料滤波算法对所述模锻件点云数据进行缺陷检测；其中，每个点的局部结构规整性的获取方法为：获取所述模锻件点云数据中每个点的局部空间；以模锻件点云数据中任意点作为目标点，根据目标点的局部空间内的不同点类别以及同一点类别的点之间的位置分布，确定目标点的规整调整系数；根据目标点的局部空间内不同点类别中点数量的差异，确定目标点的初始结构规整性；对于模锻件点云数据中每个点，通过所述规整调整系数，对所述初始结构规整性进行调整，得到每个点的局部结构规整性。
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权利要求：
百度查询： 大连金瑞德机械制造有限公司 基于机器视觉的模锻件质量快速检测方法及系统
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