目前對(duì)于具有復(fù)雜曲面的工業(yè)部件的檢測(cè)，傳統(tǒng)的檢具檢測(cè)方法耗時(shí)長(zhǎng)，精度低，難度大，人工成本高。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和遙感測(cè)量學(xué)科的興起，三維掃描測(cè)量技術(shù)飛速發(fā)展，能夠滿(mǎn)足工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)的數(shù)字化、可視化及自動(dòng)化需求，并逐步向?qū)崟r(shí)化、在線(xiàn)化檢測(cè)發(fā)展，正逐漸取代傳統(tǒng)的檢具檢測(cè)方法成為主流的質(zhì)量檢測(cè)方法。但是其點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分析和處理以及尺寸信息的自動(dòng)提取方法仍需要進(jìn)一步研究，使三維掃描檢測(cè)技術(shù)更加智能化。
解決方案具體實(shí)施步驟
1) 數(shù)據(jù)采集
分析汽車(chē)骨架的尺寸大小，選取合適分辨率。明確需要檢測(cè)的部位和結(jié)構(gòu)，考慮是否會(huì)存在死角，調(diào)節(jié)快門(mén)達(dá)到最佳快門(mén)參數(shù)，使用ZGScan手持式三維激光掃描儀對(duì)貼點(diǎn)部分進(jìn)行掃描，在圖形工作站上實(shí)時(shí)顯示掃描進(jìn)度和完整度，著重掃描復(fù)雜部分。
2) 數(shù)據(jù)處理
由于實(shí)際掃描中受到各種背景信息影響，使得掃描結(jié)果包含雜點(diǎn)、噪聲點(diǎn)和冗余點(diǎn)；為了獲取細(xì)節(jié)信息，掃描一般采用高精度掃描模式，但在數(shù)據(jù)分析階段，過(guò)大的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的效率，需要對(duì)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。首先，利用PCL體素化網(wǎng)格方法（VoxelGrid）實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)重采樣，通過(guò)RANSAC方法實(shí)現(xiàn)汽車(chē)骨架與背景點(diǎn)云的分割，再利用聚類(lèi)方法（EuclideanClusterExtraction）提取汽車(chē)骨架主要部件，通過(guò)RadiusOutlierRemoval 刪除離群點(diǎn)，利用泊松構(gòu)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)文物的三維建模，最終獲得完整的汽車(chē)骨架的三維模型模型。
將汽車(chē)骨架的成品三維模型與汽車(chē)骨架的設(shè)計(jì)三維點(diǎn)云模型進(jìn)行ICP配準(zhǔn)，設(shè)定檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)公差范圍進(jìn)行檢測(cè)創(chuàng)建誤差圖，輸出3D比較圖、2D截面圖和其他汽車(chē)檢測(cè)參數(shù)，輸出工業(yè)檢測(cè)報(bào)告。
