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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于跨模态数据的预制体缠绕成形表面检测方法，主要包括以下步骤：通过系统标定优化测量系统，并完成对点云数据和图像数据的采集；构建点云数据和图像数据的映射关系；构建预制体缠绕成形表面质量检测网络模型，将点云数据和图像数据分别输入该模型得到缺陷检测结果和纤维分割结果；根据所得结果实现对预制体表面的缺陷检测和对预制体单根纤维直径、密度的计算。本发明综合利用不同模态数据的特点，并与深度学习网络相结合，解决了现有技术下人工目视检测存在死角、工作量巨大、耗时长、精度低的问题，提升了三维织造的自动化水平。
主权项：1.一种基于跨模态数据的预制体缠绕成形表面检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、基于经系统标定后的测量系统优化模型，完成对点云数据和图像数据的采集；S2、基于测量系统优化模型构建点云数据和图像数据的映射关系；S3、构建预制体缠绕成形表面质量检测网络模型，将图像数据和点云数据输入该模型中得到缺陷检测结果和纤维分割结果；S4、基于预制体缠绕成形表面质量检测网络模型的结果实现对预制体缠绕成形表面的缺陷检测和对预制体单根纤维直径、密度的计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于跨模态数据的预制体缠绕成形表面检测方法
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