基于3D点云的钢管表面缺陷检测系统

摘要：

钢管外表面视觉成像时容易出现灰度不均、局部过曝光等问题,致使利用二维灰度图像进行表面缺陷检测过程中漏检、误报等情况严重.为此,设计了基于3D点云的钢管外表面缺陷检测系统,通过围绕被测钢管环形布置多组3D相机获取到表征钢管轮廓的点云,收集样本构建出钢管缺陷数据集,训练PointNet++模型进行点云分割,输出代表缺陷的数据点集合,集合所涵盖的范围即为缺陷位置,数据点相对标定基准面的距离信息表示缺陷深度.本系统应用于工业现场,在完成缺陷检测的同时实现了深度方向的量化,对于钢管外表面缺陷的检测能力与探伤机相当,且具备更低的误报率、更少的设备安装维护成本,同时系统可扩展应用到类似的智能化检测场景.

关键词：钢管、缺陷检测、3D点云、PointNet++

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.41;TG142.4;G206

资助基金：广西科技重大专项项目AA22068080

在线出版日期：2024-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：113-118,126