3D+2D视觉手段联合检测钢管外表缺陷的研究  

Research on the joint detection of steel pipe surface defects using 3D+2D visual techniques

作　　者：刘小楠[1,2] 窦曼莉 聂建华[1,2] 鲍磊 LIU Xiao-nan;DOU Man-li;NIE Jian-hua;BAO Lei

机构地区：[1]中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088 [2]合肥公共安全技术研究院,安徽合肥230088

出　　处：《工程与建设》2023年第2期635-637,共3页Engineering and Construction

摘　　要：对比分析三维轮廓检测(3D)、平面照片(2D)这两种视觉手段在钢管外表面缺陷检测中的应用以及各自的优缺点,重点阐述了两种视觉手段联合使用的优势,并通过实际案例加以验证。案例为在钢管外表三维缺陷检测过程中,对3D缺陷中的水滴误报进行2D照片判断,通过2D照片深度学习模型建立与训练,对因为水滴造成的3D检测报警进行二次识别,最终减少3D钢管检测中的水滴误报。

关 键 词：无缝钢管 表面检测 三维缺陷检测 2D图像 深度学习 

分 类 号：TG335.7[金属学及工艺—金属压力加工] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]