(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210275374.9 (22)申请日 2022.03.21 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114354639 A (43)申请公布日 2022.04.15 (73)专利权人 苏芯物联技 术 （南京） 有限公司 地址 210000 江苏省南京市玄武区板 仓街9 号 (72)发明人 田慧云　李波　 (74)专利代理 机构 南京苏创专利代理事务所 (普通合伙) 32273 专利代理师 石嘉蓉 (51)Int.Cl. G01N 21/88(2006.01) G06T 7/00(2017.01)G06T 7/521(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06K 9/62(2022.01) 审查员 唐艳艳 (54)发明名称 一种基于3D点云的焊缝缺陷实时检测方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于3D点云的焊缝缺陷 实时检测方法及系统， 该方法包括： 基于历史数 据设定正常焊缝轮廓模板； 通过线激光对焊缝横 截面进行扫描， 实时采集焊缝3D点云数据， 记线 激光实时扫描得到的初始 轮廓数据为data； 基于 DBSCAN密度聚类算 法进行拐点检测， 确定当前焊 缝轮廓数据； 通过DTW算法计算当前焊缝轮廓数 据与正常焊缝轮廓模板之间的距离d， 由此判断 焊缝表面是否存在缺陷。 本发明无需构建复杂的 机器学习或神经网络模型， 即可有效辨别出焊缝 表面是否存在缺陷， 大大节约计算资源， 同时做 到快速准确的实时检测， 从而在实际的生产中尽 早发现缺陷， 减少损失， 避免焊缝报废， 降低返修 成本， 具有较高的生产价 值。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 114354639 B 2022.06.10 CN 114354639 B 1.一种基于 3D点云的焊缝缺陷实时检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1、 基于历史数据设定正常焊缝轮廓模板； 步骤2、 通过线激光对焊缝横截面进行扫描， 实时采集焊缝3D点云数据， 记线激光实时 扫描得到的初始轮廓数据为data； 步骤3、 基于DBSCAN密度聚类算法进行拐点检测， 确定当前焊缝轮廓数据； 步骤4、 通过DTW算法计算当前焊缝轮廓数据与正常焊缝轮廓模板之间的距离d， 并与设 定阈值th进行比较， 由此判断焊缝表面是否存在缺陷； 所述步骤3具体包括： 步骤3.1、 计算data的一阶差分， 并筛选出一阶差分值大于阈值th2的数据 点， 将其对应 的X轴坐标加入到焊缝轮廓开始点备选列表star t_list内； 步骤3.2、 基于列表start_list采用DBSCAN算法构建密度聚类模型， 除去噪声点， 聚类 结果中的每个类别对应一条焊缝轮廓， 分别取每个类别内的最小坐标， 即为该焊缝轮廓的 起始点位置star t_index； 步骤3.3、 设定焊缝轮廓的宽度为L， 则该焊缝轮廓的终点位置end_index=start_index +L， 由此从data 中截取到当前焊缝轮廓数据。 2.根据权利要求1所述的一种基于3D点云的焊缝缺陷实时检测方法， 其特征在于， 所述 步骤2具体包括： 以焊缝纵向为Y轴方向， 横截面方向为X轴方向， 高度为Z轴方向， 则线激光 沿Z轴方向对X轴方向的焊缝截面进行扫描， 并沿Y轴方向移动， 设线激光每次扫描产生N个 点， 由N个点的Z轴数据构成初始轮廓数据data。 3.根据权利要求1所述的一种基于3D点云的焊缝缺陷实时检测方法， 其特征在于， 所述 步骤2还包括数据异常值处理： 对于 data中大于阈值th1的数据点， 用该点前面最近的一个 小于th1的数据进行替换。 4.根据权利要求1所述的一种基于3D点云的焊缝缺陷实时检测方法， 其特征在于， 所述 步骤1还包括模板数据预处 理： 步骤1.1、 按照 η 的倍 率对正常焊缝轮廓模板进行降采样； 步骤1.2、 对降采样之后的数据进行归一 化处理， 得到最终模板数据。 5.根据权利要求4所述的一种基于3D点云的焊缝缺陷实时检测方法， 其特征在于， 所述 步骤4具体包括： 步骤4.1、 按照 η 的倍 率对当前焊缝轮廓数据进行降采样； 步骤4.2、 对降采样之后的当前焊缝轮廓数据进行归一 化处理； 步骤4.3、 基于DTW模型计算当前焊缝轮廓数据和最终模板数据之间的距离d； 步骤4.4、 比较距离d与阈值th的大小， 若d≤th则表示实时捕获的焊缝轮廓数据为正常 焊缝， 否则表示实时捕获的焊缝轮廓表面存在缺陷。 6.一种焊缝缺陷实时检测系统， 其特征在于， 包括数据采集模块和数据处理模块， 其中 数据处理模块采用权利要求1~5任一所述检测方法， 根据数据采集模块所采集的3D点云数 据进行焊缝缺陷的实时检测。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114354639 B 2一种基于3D 点云的焊缝缺陷 实时检测方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及一种基于3D 点云的焊缝缺陷实时检测方法及系统， 属于智能化焊接技 术领域。 背景技术 [0002]焊接过程中的质量检测非常重要， 决定着焊缝是否合格及满足使用要求。 目前对 焊缝的质量检测主要包括： 焊缝外观形状和表面缺陷检测、 焊缝内部缺陷检测、 焊缝性能检 测等方面。 其中， 焊缝内部缺陷的检测主要采用X射线、 超声波探伤 等无损检测方法实现， 上 述方法主要应用于压力容器以及重要承载结构 焊缝的检测中， 目前已具有完善严格的质量 检测标准； 焊缝性能检测包括力学性能、 腐蚀性能等检测， 主要用于焊接工艺评定和材料焊 接性实验； 而焊缝外观形状和表面缺陷检测应用需求最广， 基本所有的焊缝都要进行外观 和表面缺陷检测 。 目前， 在核电、 化学工业容器、 高铁制造、 汽车轮船等重要行业的焊接中， 除了内部检测要求外， 均需要 进行严格的焊缝外观形状和表面 缺陷检测。 [0003]但到目前为止， 焊缝表面缺陷检测大多还停留在需要依靠肉眼观察和简单测量来 实现， 效率较低， 且其科学性、 精确性 都极易受到检验人员主观因素的影响， 难以满足快速、 准确检测的工业要求， 另外传统的检测方式都是焊后检测， 时效性低， 且返修成本较高， 难 以具备较高生产价 值。 [0004]线激光扫描方法是目前工业应用中比较先进的非接触轮廓检测方法， 通过线激光   扫描方法， 可以得到物体的轮廓， 进而得到物体的形貌信息， 是一种很好的三维测量方法。 专利CN201510074062.1公开了一种基于线激光扫描的焊缝外观形状及表 面缺陷检测方法， 该专利在进行焊缝的拐点检测时， 使用的方法为采用最小二乘法对焊缝截面的实际轮廓曲 线进行高维拟合， 得到焊缝截面的拟合轮廓曲线， 其中高维拟合为八阶拟合至十五阶拟合 之一， 然后再对拟合 曲线进行一阶求导。 这种 方法计算复杂， 需要消耗大量的计算资源， 难 以做到实时监测。 发明内容 [0005]发明目的： 针对现有技术所存在的问题， 本发明提供一种基于3D点云的焊缝缺陷 实时检测方法及系统， 无需构建复杂的机器学习或神经网络模型， 即可有效辨别出焊缝表 面是否存在缺陷， 大大节约计算资源， 同时在一定的相机帧率下， 可以做到快速准确的实时 检测， 从而在实际的生产中尽早 发现缺陷， 减少损失， 避免焊缝报废， 降低返修成本， 具有较 高的生产价 值。 [0006]技术方案： 为实现上述目的， 本发明提供一种基于3D点云的焊缝缺陷实时检测方 法， 包括以下步骤： [0007]步骤1、 基于历史数据设定正常焊缝轮廓模板； [0008]步骤2、 通过线激光对焊缝横截面进行扫描， 实时采集焊缝3D点云数据， 记线激光 实时扫描得到的初始轮廓数据为data；说　明　书 1/4 页 3 CN 114354639 B 3