论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李宇萌,段欣伯,马蓬勃
关键词: 机器视觉,点云数据,缺陷检测,点云配准,工件特征
来源: 计算机与现代化 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用
单位: 南开大学计算机学院
基金: 天津市智能制造专项资金资助项目(201707105,201707108,201810602,201907206,201907210),天津市互联网先进制造专项资金资助项目(18ZXRHGX00110)
分类号: TP391.41;TG115.28
页码: 101-107
总页数: 7
文件大小: 1712K
下载量: 245
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