[发明专利]一种基于三维测量点云的零件表面缺陷识别与评估方法

说明书

本发明属于工业自动化测量领域，并具体公开了一种基于三维测量点云的零件表面缺陷识别与评估方法，其包括如下步骤：利用光栅式面阵扫描仪采集待测零件的表面点云数据；将采集的点云数据与零件设计模型点云数据进行匹配，获取点云数据的最近点集合数据；根据点云数据与最近点集合数据计算3D误差，并根据3D误差生成误差色谱图，依据误差色谱图预判出缺陷区域；对预判的缺陷区域进行平面度拟合，求解出缺陷区域的平面度；将预判的缺陷区域转化为二维灰度图像并进行边缘提取，然后进行区域填充以计算缺陷区域的面积s，以此完成零件表面缺陷的识别与评估。本发明解决了二维图像不能获取缺陷深度和误差色谱不能获取缺陷大小的不足，适用性广。

技术领域

本发明属于工业自动化测量领域，更具体地，涉及一种基于三维测量点云的零件表面缺陷识别与评估方法。

背景技术

在航空航天与核电领域，环形零件非常常见，如核主泵密封面，航空发动机的环形零部件等，在长时间的服役之后，易产生尺寸变形，表面材料脱落等缺陷，需要定时对其表面进行全面的检测，以便及时检修。一般的检测方式使用三坐标测量仪，这种仪器检测精度较高，但是对于微小的划痕不便于测量深度信息，同时检测效率很慢，检测效率低。另外一种检测方式是利用二维图像识别的方式对零件表面采集图像，通过图像处理以及神经网络的方式对缺陷进行识别，这种方式检测效率高，能够获取较为准确的缺陷大小，但是由于使用的是二维图像识别，丢失了第三维的信息，所以不能识别缺陷的深度。

为了克服上述检测方式的不足，出现了基于三维测量点云的零件表面检测方法，其通过光栅式面阵扫描仪获取零件表面的点云数据，点云数据是空间中零件三维点的集合，通常数据规模达到百万级，通过点云可以提取出关键的三维信息及二维尺寸。现有的点云处理方法多采用Geomagic、GomInspect等通用点云处理软件，这些软件具备点云的显示、删除、精简、点云三维模型匹配、误差色谱显示等通用功能，但缺乏专用缺陷识别功能，无法满足零件表面的缺陷识别需求。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于三维测量点云的零件表面缺陷识别与评估方法，通过三维测量点云匹配的方式获取误差色谱图，再通过色谱图识别缺陷深度和大小，解决了二维图像不能获取缺陷深度和误差色谱不能获取缺陷大小的不足，综合了两种方法的优势，能适用于测量表面为平面的情况，适用性非常广，对核电法兰密封面的缺陷检测有着很重要的意义，同时也可以用于其他平面类的零件缺陷识别。

为实现上述目的，本发明提出了一种基于三维测量点云的零件表面缺陷识别与评估方法，其包括如下步骤：

S1利用光栅式面阵扫描仪采集待测零件的表面点云数据；

S2将采集的点云数据与零件设计模型点云数据进行匹配，获取点云数据的最近点集合数据；

S3根据点云数据与最近点集合数据计算3D误差，并根据3D误差生成误差色谱图，然后依据误差色谱图预判出缺陷区域；

S4对预判的缺陷区域进行平面度拟合，以求解出缺陷区域的深度d；

S5将预判的缺陷区域转化为二维灰度图像并进行边缘提取，然后进行区域填充以计算缺陷区域的面积s，以此完成零件表面缺陷的识别与评估。

作为进一步优选的，步骤S2中点云数据的最近点集合数据采用如下方式获得：