1.一種基于三維圖像處理的車刀磨損缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，所述車刀磨損檢測(cè)方法至少包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維圖像處理的車刀磨損缺陷檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟s1中，定義得到三個(gè)不同頻率下十二幅不同相位的光柵圖，然后通過(guò)標(biāo)定板上地角點(diǎn)坐標(biāo)和該點(diǎn)的相位值結(jié)合八參數(shù)法進(jìn)行求取該點(diǎn)的世界坐標(biāo)，由于角點(diǎn)在標(biāo)定板表面，世界坐標(biāo)系是建立在標(biāo)定板表面的，所以位于標(biāo)定板上的點(diǎn)的z坐標(biāo)可以看作為0，通過(guò)像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)化成相機(jī)坐標(biāo)再經(jīng)過(guò)預(yù)先得到旋轉(zhuǎn)、平移矩陣和相位值就可以計(jì)算出a1-a8的數(shù)值完成結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)的標(biāo)定。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維圖像處理的車刀磨損缺陷檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟s2中，選取全新標(biāo)準(zhǔn)刀頭和帶有已知磨損信息的刀頭等三個(gè)不同程度的刀頭進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，將12幅不同相位的光柵圖投射在車刀表面,由相同頻率不同相位的光柵圖求解得出的對(duì)應(yīng)頻率下的包裹相位圖像，然后由三幅包裹相位圖像求解得出絕對(duì)相位圖像結(jié)合已經(jīng)標(biāo)定好的系統(tǒng)參數(shù)求取圖像中每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)每個(gè)點(diǎn)的三維坐標(biāo)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維圖像處理的車刀磨損缺陷檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟s3中，采用cloudcompare模塊進(jìn)行可視化點(diǎn)云，獲取點(diǎn)云信息后將背景點(diǎn)云和車刀點(diǎn)云進(jìn)行分割，去除由于結(jié)構(gòu)光成像系統(tǒng)造成的背景噪音。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于三維圖像處理的車刀磨損缺陷檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟s4中，對(duì)車刀點(diǎn)云進(jìn)行等二次分割處理，分割出刀片磨損區(qū)域點(diǎn)云、三角墊片點(diǎn)云、車刀其余部分點(diǎn)云。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維圖像處理的車刀磨損缺陷檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟s5中，獲取三角墊片點(diǎn)云后采取基于ransac平面擬合算法，選取三種不同磨損程度的刀頭進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)來(lái)測(cè)試此方法的精確程度，隨機(jī)從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中抽取三個(gè)點(diǎn)進(jìn)行一個(gè)平面擬合，然后推算出符合該平面最多樣本數(shù)量的平面為擬合平面。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維圖像處理的車刀磨損缺陷檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟s7中，為了減少其他因素對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)量塊的測(cè)量誤差，將兩塊所述標(biāo)準(zhǔn)量塊疊加擺放，然后進(jìn)行分別求取兩塊所述標(biāo)準(zhǔn)量塊的上表面平面擬合參數(shù)，最后求取兩個(gè)所述標(biāo)準(zhǔn)量塊的擬合平面的高度，通過(guò)標(biāo)定卡尺測(cè)得量塊的物理高度為9.08mm，然后將兩個(gè)所述標(biāo)準(zhǔn)量塊上表面分別進(jìn)行多次擬合處理，通過(guò)多次距離均值求得最終量塊相差高度。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維圖像處理的車刀磨損缺陷檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟s8中，通過(guò)游標(biāo)卡尺測(cè)量得量塊的物理高度，將兩個(gè)量塊上表面分別進(jìn)行多次擬合處理，通過(guò)多次距離均值求得最終量塊相差高度，以此來(lái)?yè)Q算比例。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維圖像處理的車刀磨損缺陷檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟s9中，對(duì)已知磨損信息的刀頭點(diǎn)云到墊片擬合平面距離求解，根據(jù)統(tǒng)計(jì)得知最大距離為0.0188mm，重復(fù)此步驟對(duì)獲取的三個(gè)對(duì)象進(jìn)行處理求得最大磨損深度信息。