面向工业物联网的蒸汽发生器管板圆孔智能识别方法研究OA
为解决工业物联网场景中蒸汽发生器管板圆孔高精度三维识别的技术难题,克服传统点云分割方法在复杂密集结构下易产生的过分割与欠分割问题,文中提出一种融合随机采样一致性(RANSAC)与连接分量聚类的改进区域生长分割算法.该方法基于PCL库,首先通过k-d树构建点云空间拓扑并估算法向量与曲率,以此作为区域生长的几何约束进行初步分割;进而引入RANSAC算法对候选区域进行圆模型拟合以精化边界,并采用连接分量聚类优化拓扑连通性,从而实现对相邻圆孔的精准分离.实验结果表明,本方法对管板圆孔的识别精确率超过94%,其欠分割率与过分割率分别为5.73%和5.81%,均显著优于传统算法,有效提升了分割的完整性与精确性.
李瑞瑞;唐德文;罗彪;符纯明
南华大学 机械工程学院,湖南 衡阳 421001||湖南省核设施应急安全技术与设备重点实验室,湖南 衡阳 421001南华大学 机械工程学院,湖南 衡阳 421001||湖南省核设施应急安全技术与设备重点实验室,湖南 衡阳 421001南华大学 机械工程学院,湖南 衡阳 421001||湖南省核设施应急安全技术与设备重点实验室,湖南 衡阳 421001南华大学 机械工程学院,湖南 衡阳 421001||湖南省核设施应急安全技术与设备重点实验室,湖南 衡阳 421001
信息技术与安全科学
工业物联网蒸汽发生器深度学习点云分割区域生长机器视觉
《物联网技术》 2026 (10)
13-15,3
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