基于PointNet的钢板毛坯垛点云分割
PointNet Based Point Cloud Segmentation of Steel Plate Blank Stack作者机构:福建三钢闽光股份有限公司福建三明365000
出 版 物:《机电工程技术》 (Mechanical & Electrical Engineering Technology)
年 卷 期:2025年第54卷第1期
页 面:152-156页
学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
摘 要:钢板毛坯垛拆垛工序中,钢板毛坯分层厚度的估计是推钢机准确且安全执行推钢动作的关键;当前不少企业此道生产工序仍主要靠操作员人工观察的方式估算钢板厚度及与传送辊道的相对高度,其估算不准易导致碰撞,造成输送设备损坏生产中断。提出一种钢板毛坯垛智能分层方法,该方法结合现场工况环境采用激光雷达,对钢板毛坯垛进行三维点云成像,然后对采集的点云数据,用PointNet神经网络框架进行特征识别、分层分割与提取,最后对分割的不同层根据标定值,换算成真实厚度。根据现场实验结果表明,PointNet对钢板毛坯垛分割的识别率达到了87.4%,厚度估算误差低于1.2cm,根据钢厂钢板毛坯规格表(3种规格150、160、180cm)可以准确估计出钢板毛坯厚度的规格,识别速度15帧/s,满足现场工况要求。