基于点云的转子表面缺陷检测方法

• 作者: 李宇萌 段欣伯 马蓬勃
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 点云数据 缺陷检测 点云配准 工件特征
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 101-107
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6389字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.10.019

摘要

转子缺陷影响鼓风机运转,降低工作性能,为工业生产带来安全隐患.传统人工检测费时费力,检测和标注精度低,且难以进行缺陷精准分类.因此,本文基于机器视觉获取点云数据,对其进行预处理,并对比基于点云配准和基于工件特征的2种缺陷检测方法.实验结果表明,基于工件特征的缺陷检测能得到更精确的缺陷标注和分类效果,并为缺陷检测方法研究工作提供了新的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宇萌	南开大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
2	段欣伯	南开大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
3	马蓬勃	南开大学计算机学院	1	0	0.0	0.0