目前對于具有復雜曲面的工業(yè)部件的檢測，傳統(tǒng)的檢具檢測方法耗時長，精度低，難度大，人工成本高。隨著計算機的發(fā)展和遙感測量學科的興起，三維掃描測量技術(shù)飛速發(fā)展，能夠滿足工業(yè)產(chǎn)品檢測的數(shù)字化、可視化及自動化需求，并逐步向?qū)崟r化、在線化檢測發(fā)展，正逐漸取代傳統(tǒng)的檢具檢測方法成為主流的質(zhì)量檢測方法。但是其點云數(shù)據(jù)的分析和處理以及尺寸信息的自動提取方法仍需要進一步研究，使三維掃描檢測技術(shù)更加智能化。
解決方案具體實施步驟
1) 數(shù)據(jù)采集
分析汽車骨架的尺寸大小，選取合適分辨率。明確需要檢測的部位和結(jié)構(gòu)，考慮是否會存在死角，調(diào)節(jié)快門達到最佳快門參數(shù)，使用ZGScan手持式三維激光掃描儀對貼點部分進行掃描，在圖形工作站上實時顯示掃描進度和完整度，著重掃描復雜部分。
2) 數(shù)據(jù)處理
由于實際掃描中受到各種背景信息影響，使得掃描結(jié)果包含雜點、噪聲點和冗余點；為了獲取細節(jié)信息，掃描一般采用高精度掃描模式，但在數(shù)據(jù)分析階段，過大的點云數(shù)據(jù)量會影響數(shù)據(jù)分析的效率，需要對原始點云數(shù)據(jù)進行采樣。首先，利用PCL體素化網(wǎng)格方法（VoxelGrid）實現(xiàn)點云數(shù)據(jù)重采樣，通過RANSAC方法實現(xiàn)汽車骨架與背景點云的分割，再利用聚類方法（EuclideanClusterExtraction）提取汽車骨架主要部件，通過RadiusOutlierRemoval 刪除離群點，利用泊松構(gòu)網(wǎng)實現(xiàn)文物的三維建模，最終獲得完整的汽車骨架的三維模型模型。
將汽車骨架的成品三維模型與汽車骨架的設(shè)計三維點云模型進行ICP配準，設(shè)定檢測標準公差范圍進行檢測創(chuàng)建誤差圖，輸出3D比較圖、2D截面圖和其他汽車檢測參數(shù)，輸出工業(yè)檢測報告。
