[发明专利]一种基于点云数据的缺陷检测方法及装置

说明书

本申请的一种基于点云数据的缺陷检测方法，包括：分别对待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云数据进行数据采样，得到实际采样数据和模型采样数据；进行局部姿态匹配，得到候选匹配点对；通过约束条件对候选匹配点对进行筛选，得到匹配点对；对由匹配点对的3D几何特征所构成的候选局部匹配姿态进行投票，得到局部匹配姿态；基于局部匹配姿态对实际采样数据与模型采样数据进行变换，得到变换后的实际采样数据；确定最邻近点对；根据最邻近点对的距离判断待测物是否有缺陷。本申请通过对候选匹配点对增加约束条件的方法，减少点云数据的数据量的目的，提高了实际点云与标准点云的配准效率。本申请还提供一种基于点云数据的缺陷检测装置。

技术领域

本申请涉及缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于点云数据的缺陷检测方法及装置。

背景技术

表面缺陷检测是对待测物表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。表面缺陷检测包括：先通过3D扫描设备采集待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云；基于点云数据依次进行数据采样、配准，使待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云数据相匹配，进而再判断待测物有无缺陷。

随着3D扫描设备技术的发展，3D扫描设备的扫描精度越来越高，使得获取的实际点云数据和标准点云数据的数目量也越来越大。因此需要对获取的点云数据进行预处理。现有技术中通常采用数据预处理方法对采集的点云数据进行预处理，该数据预处理方法包括点云去噪声、点云简化、点云配准以及点云补洞等。通过数据预处理方法，可以剔除点云中的噪声和外点。

但采用该数据预处理方法将噪声或外点剔除之后，还仍然保留有大量的点云数据。当点云数据的数目较大时，将影响配准效率。

发明内容

本申请提供了一种基于点云数据的缺陷检测方法及装置，能够对匹配过程中生成的部分点云数据进行剔除，进而减小点云数据的数目量，提高配准效率。

本申请采用的技术方案如下：

一种基于点云数据的缺陷检测方法，包括以下步骤：

分别对待测物的实际点云数据和待测物标准件的标准点云数据进行数据采样，得到实际采样数据和模型采样数据；

基于所述实际采样数据与所述模型采样数据进行局部姿态匹配，得到候选匹配点对；

通过约束条件对所述候选匹配点对进行筛选，得到匹配点对；

对由所述匹配点对的3D几何特征所构成的候选局部匹配姿态进行投票，得到局部匹配姿态，所述局部匹配姿态为投票数大于投票数阈值的候选局部匹配姿态；

基于所述局部匹配姿态对所述实际采样数据与所述模型采样数据进行变换，得到变换后的实际采样数据；

在所述变换后的实际采样数据中，搜索与所述模型采样数据的模型点距离最近的实际点，所述模型点与所述实际点构成最邻近点对；

计算所述最邻近点对的距离；

在所述距离大于或等于预设距离阈值的情况下，判定所述待测物有缺陷。

进一步地，基于所述实际采样数据与所述模型采样数据进行局部姿态匹配，得到候选匹配点对，包括：

基于所述模型采样数据计算模型点对的3D几何特征，所述模型点对是所述模型采样数据中的模型点之间两两组合得到的；

建立所述3D几何特征与对应所述模型点对之间的查找表，所述查找表中包含索引值；

计算实际采样数据中实际点对的3D几何特征，所述实际点对是所述实际采样数据中的实际点之间两两组合得到的；

根据所述实际点对的3D几何特征计算所述实际点对的key值；