一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的木材破損類缺陷檢測(cè)方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的木材破損類缺陷檢測(cè)方法，具體步驟如下：步驟1：數(shù)據(jù)采集；步驟2：預(yù)處理；步驟3：有效數(shù)據(jù)提取；得到為點(diǎn)云數(shù)據(jù)的輪廓數(shù)據(jù)；步驟4：將每個(gè)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行多次均值濾波，并提取殘差值；步驟5：缺陷判定；檢測(cè)缺陷的閾值設(shè)定為C，將殘差值與設(shè)定閾值作比較；檢測(cè)缺陷的閾值設(shè)定為C；當(dāng)殘差值有大于設(shè)定閾值C的部分時(shí)，則判斷對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云輪廓具有缺陷，否則判斷為正常點(diǎn)云輪廓；應(yīng)用本技術(shù)方案可有效地提高在林木業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的破損類缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性與生產(chǎn)效率，不再需要依靠人工標(biāo)記缺陷處，大大節(jié)約了人力資源成本。大大節(jié)約了人力資源成本。大大節(jié)約了人力資源成本。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的木材破損類缺陷檢測(cè)方法


[0001]本專利技術(shù)涉及木材缺陷檢測(cè)
，特別是一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的木材破損類缺陷檢測(cè)方法。

技術(shù)介紹

[0002]在木材家具行業(yè)中，木材家具的生產(chǎn)必須保證木材的強(qiáng)度和結(jié)構(gòu)上的完整性；使用優(yōu)質(zhì)的木材原料能夠有效提高家具的生產(chǎn)效率與品質(zhì)，因此，準(zhǔn)確且快速地檢測(cè)出木材上的破損類缺陷處成為工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的重要一環(huán)。
[0003]目前，許多木材加工廠在生產(chǎn)過(guò)程中仍然使用人工來(lái)標(biāo)記缺陷位置，這種方法不僅效率低下、精度差并且還帶有主觀性，如木材上的污漬也會(huì)對(duì)判斷造成一定影響。雖然基于機(jī)器視覺的檢測(cè)方法已經(jīng)被應(yīng)用于檢測(cè)木材缺陷區(qū)域，但是該方法無(wú)法測(cè)量出由破損缺陷帶來(lái)的木材表面深度變化。因此，開發(fā)一種木材破損類缺陷檢測(cè)方法對(duì)木材工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程具有重要意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

[0004]有鑒于此，本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的木材破損類缺陷檢測(cè)方法，根據(jù)3D激光傳感器所采集到的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)所提供的木材表面深度信息來(lái)判斷是否存在破損類缺陷。首先通過(guò)迭代的方式對(duì)每一個(gè)3D點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行多次均值濾波，構(gòu)建得出接近于正常木材表面的支撐輪廓。再將支撐輪廓數(shù)據(jù)與實(shí)際輪廓數(shù)據(jù)作差來(lái)提取輪廓的殘差值作為木材的破損缺陷的感興區(qū)域。通過(guò)輪廓的殘差值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，從而判定該輪廓是否包含缺陷。在對(duì)3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的所有輪廓數(shù)據(jù)都進(jìn)行判斷后，利用合并與濾除算法計(jì)算獲取最終的缺陷檢測(cè)結(jié)果。
[0005]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采用如下技術(shù)方案：一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的木材破損類缺陷檢測(cè)方法，具體步驟如下：
[0006]步驟1：數(shù)據(jù)采集；木板通過(guò)傳送帶傳送到數(shù)據(jù)收集區(qū)域，并觸發(fā)激光傳感器開關(guān)；然后激光傳感器以固定的采樣頻率掃描木材上下表面并生成3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0007]步驟2：預(yù)處理；將采集到的H
×
W尺寸點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)四分位法對(duì)木材點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行濾除，得到有效的木材點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0008]步驟3：有效數(shù)據(jù)提取；對(duì)H
×
N尺寸的點(diǎn)云數(shù)據(jù)按照H維進(jìn)行劃分，得到W
i
{i＝0，1，...，H}為點(diǎn)云數(shù)據(jù)的輪廓數(shù)據(jù)；
[0009]步驟4：將每個(gè)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)單獨(dú)使用一維卷積計(jì)算進(jìn)行多次均值濾波，構(gòu)建支撐輪廓并提取殘差值；
[0010]步驟5：缺陷判定；檢測(cè)缺陷的閾值設(shè)定為C，將殘差值R
i
＝(r1，r2，...，r
N
)與設(shè)定閾值作比較來(lái)判定缺陷；檢測(cè)缺陷的閾值設(shè)定為C；當(dāng)殘差值有大于設(shè)定閾值C的部分時(shí)，則判斷對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云輪廓具有缺陷，否則判斷為正常點(diǎn)云輪廓。
[0011]在一較佳的實(shí)施例中，殘差值的計(jì)算步驟如下：
[0012]均值濾波：利用對(duì)每個(gè)輪廓進(jìn)行濾波從而構(gòu)建支撐輪廓；其中S
i
＝s1，s2，...，s
N
為濾波后結(jié)果，支撐輪廓數(shù)據(jù)G
i
＝(g1，g2，...，g
N
)為初始的點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)W
i
＝(w1，w2，...，w
N
)，{i＝0，1，...，H}，并在迭代過(guò)程中為更新G
i
的值；
[0013]設(shè)置一維卷積核f(m)的大小設(shè)定為K，W
i
為初始點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)，N為輪廓W
i
的點(diǎn)云個(gè)數(shù)；
[0014]構(gòu)建支撐輪廓：比較卷積所得的濾波數(shù)據(jù)S
i
與點(diǎn)云支撐輪廓數(shù)據(jù)G
i
，通過(guò)
[0015][0016]將這兩者數(shù)據(jù)中的較大值作為新的支撐輪廓G
′
i
；
[0017]將計(jì)算得到新的支撐輪廓G
′
i
，將G
′
i
賦值給G
i
，并重復(fù)進(jìn)行步驟(5)
?
(7)T次，得到最終的木材支撐輪廓G
i
；
[0018]將最終木材支撐輪廓G
i
＝(g1，g2，...，g
N
)與初始點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)W
i
＝(w1，w2，...，w
N
)相減得到殘差值R
i
＝(r1，r2，...，r
N
)＝(g1?
w1，g2?
w1，...，g
N
?
w
N
)。
[0019]在一較佳的實(shí)施例中，具體來(lái)說(shuō)，缺陷檢測(cè)結(jié)果由0與1的序列構(gòu)成記作A＝(a0，a1，
…
，a
h
)，0代表無(wú)缺陷輪廓，1代表缺陷輪廓；后處理中使用合并操作對(duì)檢測(cè)的缺陷輪廓進(jìn)行合并，當(dāng)兩個(gè)缺陷數(shù)據(jù)輪廓之間的距離小于設(shè)定值M時(shí)，將其合并為一個(gè)缺陷區(qū)域；合并過(guò)后，當(dāng)存在缺陷區(qū)域小于設(shè)定值D時(shí)，將該缺陷區(qū)域作為噪聲進(jìn)行濾除，從而得到最后的木材破損類缺陷檢測(cè)結(jié)果。
[0020]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)具有以下有益效果：
[0021]1)本專利技術(shù)有效提高了在工業(yè)加工生產(chǎn)過(guò)程中木材破損類缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性與生產(chǎn)效率，不再需要依靠人工標(biāo)記缺陷處，大大節(jié)約了人力資源成本。
[0022]2)依靠獲取木材三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)來(lái)分析木材表面的深度變化進(jìn)而檢測(cè)木材的破損類缺陷，能夠減少基于傳統(tǒng)機(jī)器視覺的缺陷檢測(cè)方法容易出現(xiàn)誤檢的問題。
[0023]3)采取對(duì)點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)的逐一檢測(cè)并且通過(guò)合并和濾除的操作對(duì)最終的結(jié)果進(jìn)行修正，有效保證缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
附圖說(shuō)明
[0024]圖1為本專利技術(shù)優(yōu)選實(shí)施例的支撐輪廓均值濾波算法流程圖；
[0025]圖2為本專利技術(shù)優(yōu)選實(shí)施例的木材破損類缺陷檢測(cè)流程圖。
具體實(shí)施方式
[0026]下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本專利技術(shù)做進(jìn)一步說(shuō)明。
[0027]應(yīng)該指出，以下詳細(xì)說(shuō)明都是例示性的，旨在對(duì)本申請(qǐng)?zhí)峁┻M(jìn)一步的說(shuō)明。除非另有指明，本文使用的所有技術(shù)和科學(xué)術(shù)語(yǔ)具有與本申請(qǐng)所屬
的普通技術(shù)人員通常理解的相同含義。
[0028]需要注意的是，這里所使用的術(shù)語(yǔ)僅是為了描述具體實(shí)施方式，而非意圖限制根據(jù)本申請(qǐng)的示例性實(shí)施方式；如在這里所使用的，除非上下文另外明確指出，否則單數(shù)形式
也意圖包括復(fù)數(shù)形式，此外，還應(yīng)當(dāng)理解的是，當(dāng)在本說(shuō)明書中使用術(shù)語(yǔ)“包含”和/或“包括”時(shí)，其指明存在特征、步驟、操作、器件、組件和/或它們的組合。
[0029]一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的木材破損類缺陷檢測(cè)方法，整體流程如圖1所示，具體步驟如下：
[0030]步驟1：數(shù)據(jù)采集：木板通過(guò)傳送帶傳送到數(shù)據(jù)收集區(qū)域，并觸發(fā)激光傳感器開關(guān)。然后上下激光傳感器以固定的采樣頻率掃描木材表面并生成3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)。接著將生成的數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中進(jìn)行后續(xù)處理。
[0031]步驟2：預(yù)處理：對(duì)采集到4000
×
450尺寸的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)四分位法對(duì)木材點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行濾除，得到有效的木材點(diǎn)云數(shù)據(jù)。...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的木材破損類缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，具體步驟如下：步驟1：數(shù)據(jù)采集；木板通過(guò)傳送帶傳送到數(shù)據(jù)收集區(qū)域，并觸發(fā)激光傳感器開關(guān)；然后激光傳感器以固定的采樣頻率掃描木材上下表面并生成3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟2：預(yù)處理；將采集到的H
×
W尺寸點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)四分位法對(duì)木材點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行濾除，得到有效的木材點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟3：有效數(shù)據(jù)提取；對(duì)H
×
N尺寸的點(diǎn)云數(shù)據(jù)按照H維進(jìn)行劃分，得到W
i
{i＝0，1，...，H}為點(diǎn)云數(shù)據(jù)的輪廓數(shù)據(jù)；步驟4：將每個(gè)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)單獨(dú)使用一維卷積計(jì)算進(jìn)行多次均值濾波，構(gòu)建支撐輪廓并提取殘差值；步驟5：缺陷判定；檢測(cè)缺陷的閾值設(shè)定為C，將殘差值R
i
＝(r1，r2，...，r
N
)與設(shè)定閾值作比較來(lái)判定缺陷；檢測(cè)缺陷的閾值設(shè)定為C；當(dāng)殘差值有大于設(shè)定閾值C的部分時(shí)，則判斷對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云輪廓具有缺陷，否則判斷為正常點(diǎn)云輪廓。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的木材破損類缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，殘差值的計(jì)算步驟如下：均值濾波：利用對(duì)每個(gè)輪廓進(jìn)行濾波從而構(gòu)建支撐輪廓；其中S
i
＝s1，s2，...，s
N
為濾波后結(jié)果，支撐輪廓數(shù)據(jù)G
i
＝(g1，g2，...，g
N
)為初始的點(diǎn)云輪廓數(shù)據(jù)W
i
＝(w1，w2，...，w
N
)，{i＝0，1，...，H}，并在迭代過(guò)程中為更新G
i
的值；設(shè)置一維卷積核f(m)的大小設(shè)定為K，W
i...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：徐哲壯，林燁，艾志杰，張瀅，朱宇航，張浩然，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：福州大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：