[发明专利]一种连铸坯表面凹坑缺陷识别方法

权利要求书

1.一种连铸坯表面凹坑缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)拍摄修磨完成的连铸坯表面，获取连铸坯3D点云图像；

(2)使用下采样算法对3D点云图像进行简化处理；

(3)对每个点的邻域进行统计分析，根据经验设定标准值a，剔除大于标准值a的邻域点，以去除离散点；

(4)使用区域生长算法分割提取点云中的每一类，进行聚类分割；

(5)将标定板放在连铸坯的表面，拍摄获取标定板的3D点云图像，根据标定板的3D点云图像校准连铸坯的基准面；

(6)根据分割出的每一类结果的深度信息Z值和基准面，进行凹坑识别并判断凹坑深度。

2.根据权利要求1所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤(1)中，采用位置固定的3D相机拍摄获取连铸坯的3D点云图像。

3.根据权利要求1所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤(3)中，去除离散点的步骤包括：

(3.1)对于每个点，计算它到所有相邻点的平均距离；连铸坯3D点云图像的点云分布是高斯分布，计算出一个均值μ和一个标准差σ；

(3.2)这个邻域点集中，与其邻域距离在a＝μ+std_mul*σ区间之外的点都被视为离群点，从点云数据中去除；其中，std_mul是标准差倍数的一个经验阈值。

4.根据权利要求1所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤(4)中，聚类分割的步骤包括：

(4.1)根据点的曲率值对点云进行排序，定义曲率最小的点为初始种子点，区域生长算法从初始种子点开始生长；

(4.2)设置一空的聚类区域C和空的种子点序列Q，将选好的初始种子点加入种子点序列，并搜索该种子点的领域点，计算每一个领域点法线与种子点法线之间的夹角，小于设定的经验平滑阈值时，将领域点加入到聚类区域C中，同时判断该领域点的曲率值是否小于经验曲率阈值，将小于经验曲率阈值的领域点加入种子点序列Q中，在Q中重新选择新的种子点重复该步骤，直到Q中序列为空，完成聚类分割。

5.根据权利要求2所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤(5)中，基准面校准时，3D相机的位置保持与步骤(1)的位置一致。

6.根据权利要求5所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤(5)中，拍摄获取标定板的3D点云图像后，对标定板的3D点云图像进行步骤(2)、(3)、(4)的处理计算，得到3D相机与标定板的距离Z₁，计算得到3D相机与基准面的距离Z₃＝Z₁+Z₂，其中，Z₂为标定板的厚度。

7.根据权利要求6所述的连铸坯表面凹坑缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤(6)中，根据分割出的每一类结果计算其质心坐标(X,Y,Z)，得到其深度信息Z值，将深度信息Z值与Z₃进行差值计算，得到Z₄＝Z₃-Z，当Z₄0时，则判定该位置为凹坑，并根据Z₄的大小判断凹坑的深度，当Z₄＝0时，则判定该位置为平面。