[發(fā)明專利]一種確定工件表面磨損的方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110239181.3
• 申請日: 2021-03-04
• 公開（公告）號: CN113096067B
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王維林;文杰
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市道通科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/521;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市六加知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44372
• 代理人: 孟麗平

1.一種確定工件表面磨損的方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測工件表面的點云圖，所述點云圖包括點云曲線和參考線，所述點云曲線為投射在所述待檢測工件表面上的激光線所包括的光斑位置集合，所述點云曲線的第一坐標(biāo)軸為所述激光線的長度，所述點云曲線的第二坐標(biāo)軸為所述激光線投射在所述待檢測工件表面的深度，所述參考線為用于反映所述點云曲線的平坦區(qū)域的一致性的線；

根據(jù)所述點云圖，確定所述待檢測工件表面磨損所屬的磨損類別；

根據(jù)所述磨損類別，確定預(yù)先訓(xùn)練好的細(xì)分類別識別模型；

采用所述細(xì)分類別識別模型，識別所述待檢測工件表面磨損所屬的細(xì)分類別；

根據(jù)所述細(xì)分類別，確定對應(yīng)的測量算法，所述測量算法與所述細(xì)分類別具有對應(yīng)關(guān)系；

根據(jù)所述測量算法，確定所述待檢測工件表面的磨損程度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述點云圖，確定所述待檢測工件表面磨損所屬的磨損類別，包括：

若所述點云曲線中包括所述點云曲線的最大值的第一預(yù)設(shè)曲線區(qū)域位于所述參考線的上方，則確定所述待檢測工件表面磨損所屬的磨損類別為第一類別；

若所述點云曲線中包括所述點云曲線的最大值的第二預(yù)設(shè)曲線區(qū)域與所述參考線之間的距離小于或等于預(yù)設(shè)距離閾值，則確定所述待檢測工件表面磨損所屬的磨損類別為第二類別；

若所述點云曲線的最大值與最小值之間的斜率的絕對值大于第一預(yù)設(shè)斜率閾值，則確定所述待檢測工件表面磨損所屬的磨損類別為第三類別。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取多個第一訓(xùn)練點云圖，所述多個第一訓(xùn)練點云圖對應(yīng)的磨損類別均屬于所述第一類別，各所述第一訓(xùn)練點云圖均標(biāo)注有第一真實標(biāo)簽，所述第一真實標(biāo)簽為所述第一類別下的細(xì)分類別；

將所述多個第一訓(xùn)練點云圖作為第一訓(xùn)練集，對第一預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，以獲取所述第一類別對應(yīng)的第一細(xì)分類別識別模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將所述多個第一訓(xùn)練點云圖作為第一訓(xùn)練集，對第一預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，以獲取所述第一類別對應(yīng)的第一細(xì)分類別識別模型，包括：

對各所述第一訓(xùn)練點云圖中的第一點云曲線均在第一預(yù)設(shè)區(qū)間內(nèi)按第一預(yù)設(shè)采樣率采集多個第一采樣點，其中，所述第一預(yù)設(shè)區(qū)間為所述第一點云曲線的第一坐標(biāo)軸上的區(qū)間，并且位于所述第一預(yù)設(shè)區(qū)間內(nèi)的第一點云曲線包括所述第一點云曲線的最大值和最小值；

將各所述第一訓(xùn)練點云圖對應(yīng)的多個第一采樣點，輸入所述第一預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，以獲取所述第一細(xì)分類別識別模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在所述將各所述第一訓(xùn)練點云圖對應(yīng)的多個第一采樣點，輸入所述第一預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，以獲取所述第一細(xì)分類別識別模型的步驟之前，還包括：

對各所述第一訓(xùn)練點云圖對應(yīng)的多個第一采樣點進行歸一化處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一預(yù)設(shè)采樣率為動態(tài)調(diào)整的值。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取多個第二訓(xùn)練點云圖，所述多個第二訓(xùn)練點云圖對應(yīng)的磨損類別均屬于所述第二類別，各所述第二訓(xùn)練點云圖均標(biāo)注有第二真實標(biāo)簽，所述第二真實標(biāo)簽為所述第二類別下的細(xì)分類別；

將所述多個第二訓(xùn)練點云圖作為第二訓(xùn)練集，對第二預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，以獲取所述第二類別對應(yīng)的第二細(xì)分類別識別模型。