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摘要：本发明涉及一种基于三维点云曲率突变的管道异物检测方法。先通过相机参数标定获得内、外参数矩阵。其次，根据管道内截面变化特征将待检测管道分类分段，采用视觉伺服控制将深度相机对准每段管道内表面，并采集该段管道内表面的原始点云。进一步，通过滤波降噪方法对原始点云进行预处理，并采用体素化点云优化方法压缩预处理后的平滑点云。再次，使用动态曲率阈值分割法提取压缩点云中的异物点数据，获得异物点集合，并采用区域生长法进行异物的聚类分割，获得每个异物的异物点云，进而通过计算每组异物点云的质心坐标以确定每个异物的位置。该方法不依赖异物的先验信息，可实现多种管道内不同异物的高效检测、准确识别和精确定位。

主权项：1.一种基于三维点云曲率突变的管道异物检测方法，其特征在于，包括步骤：步骤1：相机参数标定：将深度相机安装于巡检机械臂末端的法线方向，采用张正友标定法计算深度相机的内参矩阵、畸变参数、外参矩阵；步骤2：管道截面分类：根据理论管道模型内截面变化特征，应用端截面分类法沿轴线方向将理论管道模型进行分类分段，分别对每类每段管道进行相机位姿对准和点云采集处理；步骤3：相机位姿对准：采用视觉伺服控制方法将巡检机械臂末端对准每段管道中心轴线，将深度相机坐标系Z轴对准该段管道待测表面的法线方向，并保证深度相机坐标系X轴对准该段管道轴线方向；步骤4：原始点云采集：通过深度相机捕获该段管道待测表面的深度图像，并转化为原始点云数据；步骤5：原始点云预处理：采用滤波降噪方法对原始点云进行预处理，获得数据量为N的平滑点云；步骤6：平滑点云压缩：对预处理后的平滑点云进行压缩，采用体素化点云优化方法在保留主要形状特征的同时减少数据量，获得压缩点云；步骤7：异物点集合提取：针对压缩点云，使用动态曲率阈值分割法提取管道内表面的异物点数据，获得异物点集合；步骤8：异物点云聚类分割：针对异物点集合，采用区域生长法进行异物的聚类分割，获得每个异物的异物点云；步骤9：异物位置估计：针对每个异物点云，在相机坐标系下使用质心法计算该异物质心的相机坐标，并通过坐标变换法获得其在世界坐标下的异物位置。

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