基于点云处理的产品表面质量缺陷识别研究综述

作     者：赵文慈 闫岩 汪红兵 韩荃 周佳妮 高国航 ZHAO Wenci;YAN Yan;WANG Hongbing;HAN Quan;ZHOU Jiani;GAO Guohang

作者机构：北京科技大学计算机与通信工程学院 中船第九设计研究院工程有限公司 鞍钢股份-大船重工大连钢材加工配送有限公司 

出 版 物：《冶金自动化》 (Metallurgical Industry Automation)

年 卷 期：2022年第46卷第5期

页      面：20-35+102页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主　　题：三维点云 缺陷识别 点云配准 局部特征 点云分割 

摘      要：产品表面质量缺陷识别是工业生产过程中至关重要的环节。随着机器视觉技术的发展，三维点云应用于缺陷识别已经引起越来越多的关注，特别是需要对缺陷进行深度测量的应用或需要融合三维点云与二维图像信息以进行更准确的识别的应用。首先，比较分析了二维图像与三维点云数据的不同特点，从工业场景的产品表面质量检测的功能和性能需求出发，梳理了点云数据及获取方式、点云数据的组织方式、去噪和下采样相关方法，并给出了使用建议；其次，对近年来基于点云处理的产品表面质量缺陷识别方法进行了归纳总结，划分为基于点云配准的缺陷检测、基于局部特征的缺陷检测和缺陷分割三大部分，并对每种缺陷识别方法的适用性进行了讨论；最后，分析了基于点云处理的产品表面质量缺陷检测的关键问题，包括点云采集硬件、处理软件、处理精度及处理性能等问题。