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期刊號(hào)： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的產(chǎn)品缺陷檢測(cè)研究

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基于3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的產(chǎn)品缺陷檢測(cè)研究

李潮林1，陳仲生1,2，左旺1，侯幸林2
(1 湖南工業(yè)大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，湖南 株洲 412007；
2 常州工學(xué)院 汽車(chē)工程學(xué)院，江蘇 常州 213032)
 
    摘 要：傳統(tǒng) 2D 視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)存在效率低下、檢測(cè)精確度較低等不足，3D 視覺(jué)技術(shù)因能顯著提高缺陷檢測(cè)的效率和可靠性得到了高度關(guān)注和廣泛研究。對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)行了廣泛調(diào)研分析，介紹了 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的基本概念、獲取方式及其預(yù)處理方法，重點(diǎn)歸納了傳統(tǒng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺陷檢測(cè)方法和點(diǎn)云數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)方法，并探討了當(dāng)前研究中存在的問(wèn)題與挑戰(zhàn)。
    關(guān)鍵詞： 3D 視覺(jué)；缺陷檢測(cè)；點(diǎn)云數(shù)據(jù)
    中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.41     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A     文章編號(hào)：1007-3175(2023)01-0048-07
 
Research on Product Defect Detection Based on 3D Point Cloud Data
 
LI Chao-lin1, CHEN Zhong-sheng1,2, ZUO Wang1, HOU Xing-lin2
（1 School of Electrical and Information Engineering, Hunan University of Technology, Zhuzhou 412007, China;
2 School of Automotive Engineering, Changzhou Institute of Technology, Changzhou 213032, China）
 
    Abstract: The traditional 2D vision detection technology has disadvantages of low efficiency and detection accuracy, while 3D vision technology can significantly improve its detection efficiency and reliability, so it has been paid high attention and widely analyzed. After making extensive analysis of the existing literature, the paper introduces the basic concept, access and pretreatment method of 3D point cloud data, summarizes the traditional point cloud data defect detection method and point cloud data deep learning defect detection method, and finally discusses the problems and challenges of the current research.
    Key words: 3D vision; defect detection; point cloud data
 
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