激光再制造机器人浅斑缺陷三维识别技术

"基于激光再制造机器人的表面浅斑缺陷识别研究" 这篇研究论文主要探讨了如何使用机器视觉系统来提升激光机器人再制造过程的质量，特别是针对表面浅斑类缺陷的识别与定位。激光技术在再制造领域具有广泛应用，但传统方法在处理点云数据时难以准确识别和定位浅斑缺陷。因此，研究者开发了一种专门的缺陷识别系统，它结合了二维图像处理和三维点云数据，以实现缺陷的三维检测。 首先，系统对获取的灰度图像进行处理，包括图像频域增强、区域标记和区域合并等步骤，这些图像处理技术有助于在二维图像中准确地定位缺陷。接着，通过双目立体视觉系统扫描再制造零件的表面，得到零件的三维点云数据。然后，将二维图像中的缺陷边界转化为三维空间中的缺陷边界，从而在点云数据中实现缺陷的精确定位。 实验结果显示，这套系统能够有效地识别出浅斑类缺陷，并且保证了再制造的高精度。这表明，该方法对于改善激光再制造工艺的缺陷检测和提高产品质量具有显著效果。关键词涵盖了激光技术、机器视觉、检测、再制造以及图像处理等领域，强调了这些技术在解决实际工程问题中的融合应用。 此研究的贡献在于提出了一种新的缺陷检测策略，它不仅提升了再制造的自动化水平，还为复杂工件表面缺陷的识别提供了新的解决方案，对于推动激光再制造技术的进步有着积极的影响。