工业物体腐蚀检测：从多传感器系统到 5D 特征空间
计算机视觉与模式识别
2022-05-17 v1
摘要
腐蚀是工业应用中金属制物体表面常出现的一种损伤形式。根据所用物体的用途，这些损伤可能是关键的。基于光学的检测系统提供了一种非接触式数据采集形式，所采集的数据随后可用于分析物体表面。在工业图像处理领域，这被称为表面检测。我们提供了一种测试装置，包括一个将物体旋转 360 度的转台，以及用于采集 2D 和 3D 数据的工业 RGB 相机和激光三角测量传感器，作为我们的多传感器系统。这些传感器在待测物体完成一次完整旋转时采集数据。此外，应用数据增强来制备新数据或增强已采集的数据。为了评估激光三角测量传感器对腐蚀检测的影响，一个挑战是首先融合两个域的数据。在数据融合过程之后，可利用 5 个不同通道来创建 5D 特征空间。除了图像的红、绿、蓝通道（1-3）外，还引入了来自激光三角测量传感器的额外距离数据（4）。作为第五通道，该传感器提供额外的强度数据（5）。通过多通道图像分类，5D 特征空间相较于仅由图像 RGB 通道组成的 3D 特征空间将带来略优的结果。
引用
@article{arxiv.2205.07075,
title = {Corrosion Detection for Industrial Objects: From Multi-Sensor System to 5D Feature Space},
author = {Dennis Haitz and Boris Jutzi and Patrick Huebner and Markus Ulrich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07075},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 4 figures