长沙理工大学
摘要
针对三维激光扫描仪获取的镁合金焊缝点云数据有大量的噪点存在，这些噪点会对后续的检测任务造成较大的影响，对此，本文提出一种镁合金焊缝点云去噪算法。
0、引言
随着三维激光扫描技术的发展，3d视觉已经广泛的应用到了镁合金焊缝缺陷检测领域中，但由于受环境、设备等因素的影响，3维激光扫描仪获取的三维点云中存在有大量的噪点，如果不对这些噪点进行处理，会对后续的检测任务产生极大的影响。目前针对镁合金焊缝的点云数据处理，还在初始阶段，无法满足工业领域高效率、高精度的要求。
1、镁合金焊缝点云噪声去除算法
双边滤波是一种常用的图像处理手段，结合空间距离和像素相似性进行滤波处理，其可以在平滑图像的同时保留图像边缘和细节信息。在点云处理中，双边滤波同样也可以被应用，但需要考虑点云数据的特殊性，比如点的位置信息、法向量等。双边滤波算法通常用于去除图像中的噪声，并且能够在保持图像细节的同时进行平滑处理。
基于改进双边滤波的镁合金焊缝点云去噪算法步骤如下：
1、构建基于镁合金焊缝点云的KD-tree拓扑关系。
2、对于镁合金焊缝点云中的任意一个点p，计算其k个近邻点集合。
3、计算出邻域内任意一点qi到点p之间的欧式距离。
4、计算出双边滤波因子。
5、得到点p经过滤波后的点p，更新点p在点云中的几何位置。
6、重复上述步骤，直到遍历完点云内的所有点，输出精确去噪之后的点云数据。
3、镁合金焊缝点云数据去噪实验
3.1、实验环境与数据
本文所有实验均在一台高性能计算机上实现，主要硬件配置为：型号为AMD R9 5950X的CPU与型号为RTX 3090（24GB显存）的GPU；GPU由英伟达（NVIDIA）公司生产。实验数据为3.2介绍的数据采集系统采集的镁合金焊缝点云数据，如图(9)所示，镁合金焊缝点云数据点的数量为1021680个。
图9、镁合金焊缝点云数据
3.2、实验结果
算法 | 点云数量 | 去噪后的点云数量 | 精度指数(ACC)/% | 时间/s |
本文算法 | 1021680 | 921973 | 98.9 | 11.93 |
4、结论
为了解决镁合金焊缝点云的去噪问题，本文提出了一种基于双边滤波的镁合金焊缝点云去噪算法，通过实验验证，本文提出的点云去噪算法可以在保护特征区域信息的同时，高效效的去除镁合金焊缝点云中的噪声，综上所述，本文提出的去噪算法是一种精度高、鲁棒性强的算法。
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