【摘 要】
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针对无缝钢管斜轧穿孔顶头表面缺陷在线检测的现实需求，提出了一种基于激光扫描、空间点云数据处理及深度学习的非接触测量方法。根据无缝钢管产线特点确定了检测位置、系统构成和顶头轮廓数据采集方案，并引入迭代最近点（ICP）配准方法，实现了测量点云与标准CAD模型的配准。针对头部缺陷设计了相应的分类数集和渐变形态，使用点云深度学习方法实现了缺陷精确分类和量化预警。针对表面磨损缺陷，设置磨损深度上限阈值以实现
【基金项目】
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山西省科技重大专项（20191102009）； 河北省重点研发计划（20314402D）；
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针对无缝钢管斜轧穿孔顶头表面缺陷在线检测的现实需求，提出了一种基于激光扫描、空间点云数据处理及深度学习的非接触测量方法。根据无缝钢管产线特点确定了检测位置、系统构成和顶头轮廓数据采集方案，并引入迭代最近点（ICP）配准方法，实现了测量点云与标准CAD模型的配准。针对头部缺陷设计了相应的分类数集和渐变形态，使用点云深度学习方法实现了缺陷精确分类和量化预警。针对表面磨损缺陷，设置磨损深度上限阈值以实现磨损程度的精确监测。为验证系统可靠性，搭建了顶头检测物理模拟平台，并利用3D打印技术定制了含有不同缺陷特征的顶头实物模型。测试结果表明，表面轮廓检测误差在0.06 mm以内，头部缺陷分类精度可达97.7%、准确度可达98.1%,满足在线检测要求。
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