基于工業三維檢測的點云配準技術研究進展

王水仙 鄧朝暉 葛吉民 劉偉

摘要 隨著制造業的發展，所需零件逐漸向大尺寸、復雜形狀、表面加工質量高等方向發展，且在加工過程中對零件質量進行檢測是必不可少的環節。為提高質量檢測的精度、速率以及自動化程度等，基于模型分析的三維檢測取代了傳統的手工檢測和二維檢測，成了工業檢測領域的重要手段。點云配準作為三維檢測中的關鍵環節，其精度直接影響檢測結果的準確性。因此，對國內外學者在點云配準技術方面的主要研究成果進行綜述，從算法原理出發，將目前的配準方法歸納為傳統配準方法、基于仿生群智能優化算法的配準方法和基于深度學習的配準方法。詳細介紹了各類方法的特點、優缺點、典型算法及其變體，總結了點云配準的技術難點并對未來的發展趨勢進行了展望。

關鍵詞 三維檢測；點云配準；仿生群智能；深度學習

中圖分類號 TG58; TP311; TP391 文獻標志碼 A

文章編號 1006-852X（2023）03-0285-13

DOI 碼 10.13394/j.cnki.jgszz.2022.0164收稿日期 2022-09-28 修回日期 2023-01-17