基于角点检测的焊缝图像ROI优化提取算法

于铁军; $2; $2; $2

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期刊信息

中国标准连：ISSN1005-2895
续出版物号： CN 33-1180/TH
主管单位：轻工业杭州机电设计研究院有限公司
主办单位：轻工业杭州机电设计研究院有限公司、中国轻工机械协会、中国轻工业机械总公司
社　　长：刘安江
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地　　址：杭州市余杭区高教路970号西溪联合科技广场4-711
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于铁军，刘立峰，邢彦锋，蒋世谊.基于角点检测的焊缝图像ROI优化提取算法[J].轻工机械,2021,39(4):80-83

基于角点检测的焊缝图像ROI优化提取算法

Optimized ROI Extraction Algorithm for Weld Image Based on Corner Detection

DOI：10.3969/j.issn.1005 2895.2021.04.015

中文关键词: 实时检测 Moravec算法角点检测 ROI提取

英文关键词:real time detection Moravec algorithm corner detection ROI（region of interest） extraction

基金项目:

作者	单位
于铁军，刘立峰，邢彦锋，蒋世谊	1.上海和达汽车配件有限公司，上海201799； 2.上海工程技术大学机械与汽车工程学院, 上海201600

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中文摘要:

为了解决焊缝表面缺陷检测中使用点云数据过于庞大而导致检测时间过长的问题，课题组针对Moravec角点检测算法进行优化，使用优化后的角点检测算法对激光中心线进行特征点提取并确定感兴趣区域（region of interest，ROI）。经过实验表明：优化后的角点检测算法能够有效避免伪角点的出现，提高了鲁棒性，同时经过ROI提取后的焊缝点云数据量减少了71.14%。该方法能够有效解决计算基于点云的焊缝表面缺陷检测数据量过大的问题。

英文摘要:

In order to solve the problem that the point cloud data used in the weld surface defect detection is too large [JP2]and the detection time is often too long, the Moravec corner detection algorithm was optimized and the optimized algorithm was used to extract feature points of the laser center line and determine the ROI. The experimental results show that the optimized corner detection algorithm can effectively avoid the appearance of false corner and improve the robustness. At the same time, the amount of weld point cloud data extracted by ROI can be reduced by 71.14%. This method can effectively solve the problem that the amount of weld surface defect detection data based on point cloud is too large.

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