[发明专利]一种基于点云配准的缺陷检测方法、装置以及设备

说明书

本发明公开了一种基于点云配准的缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，其包括：获取工业产品的标准CAD设计图，并转为点云，得到第一点云数据；获取生产产品的深度图，并转为点云，得到第二点云数据，其中，所述生产产品为通过相机拍摄生产线上的实际产品；确定所述第二点云数据的缺陷点云；根据包围盒计算所述缺陷点云的缺陷信息，根据检测阈值对所述缺陷信息进行过滤，得到目标缺陷。能够实现快速检测出小批量、多种类的工业产品缺陷，更好地满足产品快速更新换代的生产需求，实现自动化精细检测的目标。

技术领域

本发明涉及锂电池技术领域，尤其涉及一种基于点云配准的缺陷检测方法、装置以及设备。

背景技术

质检是工业产品生产中的重要一环，确保产品安全，质量合格是企业发展的重中之重。现有的产品质检方式主要由人工质检和自动化检测两种，人工质检方式存在质检人员培养周期长，且主观性强，缺少直观可靠的数据来检验产品，检测规格多变，难以确保产品检测标准化，符合产品需求。而自动化检测可以极大节省企业成本，检测效果稳定可靠，并可以为企业提供准确的产品数据，为企业优化产品生产工艺提供参考。但目前工业生产偏向多种类、小批量生产，产品更新换代快，自动化检测方案却需要专业人员开发，开发周期长，开发成本高，难以满足快速更新的生产需求。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于点云配准的缺陷检测方法、装置以及设备，旨在解决上述问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于点云配准的缺陷检测方法，所述方法包括：

获取工业产品的标准CAD设计图，并转为点云，得到第一点云数据；

获取生产产品的深度图，并转为点云，得到第二点云数据，其中，所述生产产品为通过相机拍摄生产线上的实际产品；

确定所述第二点云数据的缺陷点云；

根据包围盒计算所述缺陷点云的缺陷信息，根据检测阈值对所述缺陷信息进行过滤，得到目标缺陷。

优选的，所述确定所述第二点云数据的缺陷点云，包括：

计算所述第二点云数据的质心，基于所述第二点云数据的质心将所述第一点云数据进行平移变换，得到第一变换数据；

将所述第一变换数据与所述第二点云数据进行配准，得到第三点云数据；

基于预设双向距离配准法将所述第三点云数据与所述第二点云数据进行二次匹配，得到匹配点云数据；

利用最邻近搜索法，通过遍历所述第二点云数据中的每一点在所述匹配点云数据中查找邻近点，并计算两点之间的距离，当距离大于距离阈值时，则将对应的点作为所述缺陷点云。

优选的，所述将所述第一变换数据与所述第二点云数据进行配准，得到第三点云数据，包括：

分别计算所述第一变换数据以及所述第二点云数据中每一点的曲率值；

判断所述曲率值大于曲率阈值时，将所述曲率值所对应的点作为强曲率点，否则作为弱曲率点，并根据所述强曲率点以及所述弱曲率点确定对应的强曲率特征区域以及弱曲率特征区域；

确定所述强曲率特征区域以及所述弱曲率特征区域的特征信息，根据所述特征信息在所述第二点云数据中查找对应所述第一变换数据的配对区域；

基于所述配对区域，对所述第一变换数据进行旋转平移后，得到第二变换数据；

计算所述第二变换数据中每一点与所述第二点云数据中的邻近点的距离误差，若所述距离误差小于误差阈值时，将所述第二变换数据作为所述第三点云数据。

优选的，所述根据所述强曲率点确定强曲率特征区域，包括：

根据分割阈值对所述强曲率点进行分割，将相邻距离小于所述分割阈值的所述强曲率点作为所述强曲率特征区域。

优选的，所述特征信息包括所述强曲率点的点数、质心、曲率平均值；所述根据所述特征信息在所述第二点云数据中查找对应所述第一变换数据的配对区域，包括：