【源码】基于自注意力机制深度学习的点云缺陷检测系统

项目简介

本项目致力于开发一个高效、准确的点云缺陷检测系统，着重针对新能源汽车电池的焊道缺陷展开检测工作。项目融合深度学习技术，尤其是自注意力机制，有效提升了检测的准确性与效率。通过对比传统算法和深度学习方法，凸显了自注意力机制在点云特征提取方面的优势。

项目的主要特性和功能

1. 点云数据处理：能读取和预处理点云数据，涵盖过滤、降采样和平面分割操作，还可计算点云的表面法向量和局部特征描述符。
2. 深度学习模型：采用ResNet34架构结合自注意力机制进行点云特征提取，并通过消融实验验证自注意力机制和法向量特征的重要性。
3. 模板匹配：实现3D点云的模板匹配，找出与目标点云最匹配的模板，同时计算转换矩阵以完成点云对齐。
4. 数据格式转换：可将CSV格式的点云数据转换为二进制点云格式（OBJ格式）。
5. 模型训练与评估：运用PyTorch框架进行模型训练，支持GPU加速，能计算并保存训练过程中的损失曲线和模型准确率。

安装使用步骤

环境配置

确保已安装Python 3.x，并安装必要的Python库： bash pip install pandas pyntcloud torch torchvision pcl

数据准备

将点云数据文件放置在指定路径下，文件格式需为CSV或OBJ。

运行数据转换脚本

使用 csv2bin.py 脚本将CSV文件转换为OBJ格式： bash python csv2bin.py

运行点云处理程序

使用 depth_vec.cpp 程序进行点云数据处理和模板匹配： bash g++ -o depth_vec depth_vec.cpp -I/usr/include/pcl-1.10 -lpcl_common -lpcl_io -lpcl_visualization ./depth_vec

训练深度学习模型

使用 train.py 脚本进行模型训练： bash python train.py

模型评估

训练完成后，模型会自动在测试集上进行评估，并输出准确率。

下载地址

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