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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于张量投票的工业零件检测方法及系统，属于计算机图形学技术领域。方法包括：扫描工业零件得到点云集，采用张量投票算法对所述点云集进行分类，得到不同类别的点集；采用优化的Delaunay三角剖分算法，对所述不同类别的点集分别进行Delaunay三角剖分，得到各类别点集的Delaunay三角网格；对所述Delaunay三角网格进行融合与优化，重建所述工业零件的曲面；基于所述曲面进行所述工业零件的缺陷检测。该方法通过张量投票、贪婪投影算法与Delaunay三角剖分算法结合，重建工业零件的3D模型，能够再现工业零件表面缺陷，提高对工业零件缺陷检测的精度。
主权项：1.一种基于张量投票的工业零件检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：扫描工业零件得到点云集，采用张量投票算法对所述点云集进行分类，得到不同类别的点集；S2：采用优化的Delaunay三角剖分算法，对所述不同类别的点集分别进行Delaunay三角剖分，得到各类别点集的Delaunay三角网格；S3：对所述Delaunay三角网格进行融合与优化，重建所述工业零件的曲面；S4：基于所述曲面进行所述工业零件的缺陷检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于张量投票的工业零件检测方法及系统
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