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申请/专利权人：青岛吉安泰耐磨密封材料有限公司

摘要：本发明涉及图像数据处理领域，具体涉及一种基于三维点云数据的防垢防腐套管缺陷检测方法，包括：获取防垢防腐套管的三维点云数据，根据每个数据点的局部空间中数据点的数量、距离以及密度程度，获得每个数据点的缺陷第一程度，根据每个数据点在不同激光探测角度的激光反射强度、局部空间中数据点的数量以及距离，获得每个数据点的缺陷第二程度，根据每个数据点的缺陷第一程度和第二程度，获得每个数据点的缺陷参数指标，进而获得每个数据点的异常得分，当任意一个数据点的异常得分大于预设异常阈值时，判定防垢防腐套管中存在缺陷。本发明通过获得孤立森林每次分裂的最优分裂值，提高了孤立森林对异常数据的检测的准确性。

主权项：1.基于三维点云数据的防垢防腐套管缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取防垢防腐套管的三维点云数据；在三维点云数据中构建每个数据点对应的局部空间；在三维点云数据中构建每个数据点对应的球体空间，根据每个数据点对应的球体空间，得到每个数据点的密度程度；根据三维点云数据中每个数据点所处局部空间中数据点的数量、数据点之间的距离以及密度程度，获得每个数据点的局部空间的缺陷第一程度；获取三维点云数据中每个数据点在不同激光探测角度下的激光反射强度；根据三维点云数据中每个数据点在不同激光探测角度的激光反射强度、局部空间中数据点的数量以及数据点之间的距离，获得每个数据点的局部空间的缺陷第二程度；根据每个数据点的局部空间的缺陷第一程度和第二程度，获得每个数据点的缺陷参数指标；根据三维点云数据中每个数据点的缺陷参数指标，获得三维点云数据中每个数据点的异常得分；当三维点云数据中任意一个数据点的异常得分大于预设异常阈值时，判定防垢防腐套管中存在缺陷；所述根据三维点云数据中每个数据点在不同激光探测角度的激光反射强度、局部空间中数据点的数量以及数据点之间的距离，获得每个数据点的局部空间的缺陷第二程度，包括的具体步骤如下：在第个激光探测角度对应的第个数据点的局部空间内，以每个数据点到第个数据点的距离为横轴，以每个数据点的激光反射强度为纵轴，使用最小二乘法对所有数据点进行曲线拟合，得到第个激光探测角度对应的第个数据点对应的拟合曲线；计算第个激光探测角度对应的第个数据点对应的拟合曲线的二阶导数，得到第个激光探测角度对应的第个数据点对应的拟合曲线中的极值点；在所有激光探测角度中，将任意两个不重复的激光探测角度构成一个组合，得到若干个组合；根据每个数据点在不同激光探测角度的激光反射强度、局部空间中数据点的数量以及组合中两个激光探测角度对应的每个数据点对应的拟合曲线中的极值点，得到每个数据点的局部空间的缺陷第二程度；所述根据每个数据点在不同激光探测角度的激光反射强度、局部空间中数据点的数量以及组合中两个激光探测角度对应的每个数据点对应的拟合曲线中的极值点，得到每个数据点的局部空间的缺陷第二程度，对应的具体计算公式为： 其中，表示第个数据点的局部空间的缺陷第二程度；表示激光探测角度的数量；表示在第个激光探测角度对应的三维点云数据中第个点的局部空间内所有数据点的激光反射强度的标准差；表示第个数据点的局部空间中的数据点数量；表示在第个激光探测角度对应的三维点云数据中第个点的局部空间内，第个数据点与其最近的数据点的激光反射强度差值的绝对值；表示组合的数量；表示第个组合中两个激光探测角度分别对应的第个数据点对应的拟合曲线中的极值点数量中的最小值；表示第个组合中两个激光探测角度分别对应的第个数据点对应的拟合曲线中第个极值点的横坐标的差值绝对值；表示第个组合中两个激光探测角度分别对应的第个数据点对应的拟合曲线中第个极值点的激光反射强度差值绝对值。

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