CN109523501A - 一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，属于机器视觉检测技术领域，获取待检测电池的三维点云数据，将点云数据进行降维；得到待检测电池的缺陷区域，提取缺陷区域点云数据；提取出标准电池相同区域的点云数据；对两片点云数据进行采样并匹配搜索；得到优化的特征点对应关系，计算大致刚性变换关系，实现粗配准；对粗配准结果进行约束性检测，进行正确性的验证；优化点云数据间的刚性变换关系，实现自动精确配准，判断电池外观是否合格。本发明通过降维算法将三维图像变为二维图像，在二维图像中利用平面缺陷检测技术，得到缺陷区域点云数据，将点云数据进行匹配，缩小检测范围，减少运行时间，提高准确率。

Description

一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及一种电池外观缺陷检测方法，特别是涉及一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，属于机器视觉检测技术领域。
背景技术
随着现代工厂生产量的增加及元件、零件等的微型化，很多人选择视觉检测系统来对大批量生产的工业零件产品进行检验，如：电子连接件、汽车零部件、SMT电路板和螺钉等产品，通过采集被检测物体的图像与标准品或计算机辅助设计时编制的检查程序进行比较，从而检验出瑕疵或缺陷，目前二维图像检测比较普遍，但二维图像检测非常容易受光源的影响，同样，手机电池表面检测非常容易受光源等因素的影响，有时不能有效地反映电池表面凹坑或凸节等缺陷信息，因为这些缺陷涉及到深度信息，二维图像处理无法检测出缺陷的深度信息，导致定位和提取这些缺陷特征比较困难，从而不能很好的检测出电池是否符合要求。
三维激光扫描技术可以连续、自动、不接触、快速地采集大量的目标物表面三维点数据，即建点云，三维模型在工业检测、文物保护、生物医学等领域都具有重要的意义，随着三维技术的发展，对点云模型的处理技术已经成为近年来研究的热点，点云处理中一个重要步骤就是将同一场景中不同视点获得的点云数据统一到同一坐标系，即点云配准。
现有的点云配准方法通常采用粗配准和精确配准相结合的方式，其中，粗配准一般通过计算点的特征寻找对应点，估计得到两幅点云间的初始位置关系；精确配准是采用ICP及其改进算法对粗配准结果进行进一步优化，实现点云数据的精确配准。
发明内容
本发明的主要目的是为了提供一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，简化点云的数据量，提高点云特征匹配可靠性。
本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：
一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，包括如下步骤：
步骤1：用3D相机获取待检测电池的三维点云数据；
步骤2：采用PCA降维算法将点云数据进行降维；
步骤3：采用二维平面缺陷检测技术，得到待检测电池的缺陷区域，提取缺陷区域的点云数据；
步骤4：根据待检测电池的缺陷区域，提取出标准电池相同区域的点云数据；
步骤5：读入采集到的待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q；
步骤6：分别计算点云P和点云Q的密度，并从点云P中随机选取若干个点构成特征点集S1，从点云Q中随机选取若干个点构成特征点集S2；
步骤7：分别计算特征点集S1和S2中每个特征点的局部旋转平移不变坐标系；
步骤8：根据局部旋转平移不变坐标系计算每个特征点的高维特征描述，对点云Q与点云P进行特征点匹配，获得初匹配点集C；
步骤9：利用随机采样一致算法去除初匹配点集C中的误匹配，利用奇异值分解法计算获得旋转矩阵R和平移矩阵T，得到待检测电池缺陷区域的点云和标准电池相同区域的点云的粗配准结果；
步骤10：判断粗配准结果是否满足刚性变换一致性条件，若是，则进入步骤11；若否，则判定配准失败，电池有缺陷，不符合要求；
步骤11：采用ICP算法优化所述旋转矩阵R和平移矩阵T，获得待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q的精确配准结果。
进一步的，步骤2中，采用PCA降维算法将点云数据进行降维包括如下步骤：
步骤2.1：采用PCA降维算法，设有m条3维数据，将点云数据按列组成3行m列矩阵X；
将矩阵X的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；
求出协方差矩阵根据协方差矩阵求出它的特征值λ及其对应特征向量r；
步骤2.2：将特征向量r按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前2行组成矩阵P，Y＝PX即为降维到2维后的数据。
进一步的，步骤3中，对图像进行预处理，采用二维图像检测技术，分析出手机电池表面的缺陷区域，再对该缺陷区域进行点云数据获取。
进一步的，步骤6具体包括如下步骤：
步骤6.1：采用最邻近搜索方法计算待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q中每个点的最邻近点；
并计算每个点云的点云密度计算点-最邻近点‖/N；
步骤6.2：设定特征点采样比例h1和h2，从待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q中分别随机采样，得到待检测电池缺陷区域的点云P的特征点集和标准电池相同区域的点云Q的特征点集
进一步的，步骤7具体包括如下步骤：
步骤7.1：任意选取待检测电池缺陷区域的点云P的特征点集S1中的一点Pi，根据Pi的点云密度获取Pi的领域计算半径，采用下式构造的Pi的协方差矩阵：
对标准电池相同区域的点云Q的特征点集S2中的一点qi，也进行如上处理获得qi的协方差矩阵COV(qi)；
步骤7.2：求解协方差矩阵的特征值和特征向量；
COV(pi)V＝EV
步骤7.3：根据特征向量构建局部旋转平移不变坐标系的x,y,z坐标轴，建立起以点Pi为原点的局部旋转平移不变坐标系Fi；
步骤7.4：根据标准电池相同区域的点云Q的特征点集S2中点qi的协方差矩阵，建立以点qi为原点的局部旋转平移不变坐标系。
进一步的，步骤8具体包括如下步骤：
步骤8.1：缺陷区域的点云P的特征点集中的任一特征点Pi，其高维特征为vi，在标准电池相同区域的点云特征点集所对应的特征几何所构成的高维空间中搜索与vi距离最近的特征vj及次近的特征v′j；
步骤8.2：计算特征vi分别到最近的特征vj、次近的特征v′j的欧式距离Dij和Dij′；
根据下式判定vi与vj之间是否具有正确对应关系e(vi,vj)；
若e(vi,vj)＝1，则表明vi与vj匹配成功，否则匹配失败；若vi与vj匹配成功，则其分别对应的缺陷区域的点云与标准电池相同区域的点云中的特征点也正确对应，该点对构成一个匹配点对；由所有的匹配点对构成初匹配点集。
进一步的，步骤9具体包括如下步骤：
步骤9.1：设定采样的次数Snum和距离阈值μ；每次采样时，从所述初匹配点集中随机选取t对匹配点作为初始点；
步骤9.2：利用奇异值分解法求解旋转矩阵R和平移矩阵T，对初匹配点集中所有的匹配点，计算旋转平移后的距离误差derr；若距离误差derr小于所述距离阈值μ，则判定该匹配点是内点，求出所有内点并统计内点的个数m′；
步骤9.3：重复随机采样Snum次，对每一次抽样结果，根据步骤9.2得到本次抽样所对应的内点数。
进一步的，步骤9.3中，对所有抽样的内点数进行进行排序，选取内点数最多的抽样结果作为最佳抽样；利用最佳抽样下得到的内点数据集C1，根据步骤9.2的方法获取旋转矩阵R和平移矩阵T作为最佳旋转平移变换矩阵，记为Rran和Tran。
进一步的，步骤10具体包括如下步骤：
步骤10.1：对所述最佳抽样下得到的内点数据集C1中每一个匹配点对进行处理；
步骤10.2：计算旋转矩阵Rloc与旋转矩阵Rran之间的角度距离da；
步骤10.3：计算平移矩阵Tloc与平移矩阵Tran之间的平移距离dt；
步骤10.4：若上述da、dt均小于给定的阈值σa、σt，则表明步骤9与步骤10求解出的旋转平移矩阵一致；
步骤10.5：对内点数据集C1中的其他匹配点对进行上述处理，得到所有匹配点对之间的局部旋转平移矩阵与旋转平移矩阵(Rran,Tran)之间的一致性关系；
统计内点数据集C1中所有满足一致性关系的匹配点对的数目s；
步骤10.6：计算s与内点数据集C1中匹配点对的数目S的一致性比值λ＝s/S；
若λ≥阈值τλ，则表明利用局部旋转不变坐标系计算得到的局部旋转矩阵和步骤9中利用随机抽样一致性算法求解得到的全局旋转平移矩阵是一致的，判定匹配成功，电池合格；否则匹配失败，电池不合格。
进一步的，步骤10.1中，对所述最佳抽样下得到的内点数据集C1中每一个匹配点对进行如下处理：
对所述内点数据集C1中的一个匹配点对(ploc,qloc)，求解两个匹配点之间的局部旋转矩阵Rloc和局部平移矩阵Tloc；
Tloc＝ploc-qlocRloc。
进一步的，步骤11具体包括如下步骤：
步骤11.1：将步骤10中判定合格的电池进一步进行精确匹配；设定距离阈值ω作为迭代终止的条件；其中，ω>0；距离阈值ω根据源点云P的点云密度dq；
步骤11.2：在待检测电池缺陷区域的点云数据中随机选取若干个点作为待匹配点；
步骤11.3：用逆向投影法在标准电池相同区域点云中查找待匹配点的对应点；
步骤11.4：采用基于点到面距离度量作为ICP算法所需求解的目标函数，不断迭代计算缺陷区域点云与标准电池相同区域点云的刚性变换关系；
步骤11.5：当目标函数值小于距离阈值ω时，停止迭代；并将此时求解得到的刚性变换关系作为最终结果，完成点云匹配；
如果待检测电池缺陷区域的点云数据小于标准电池相同区域的点云数据，则电池不合格，否则电池合格。
本发明的有益技术效果：按照本发明的基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，本发明提供的基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，通过降维算法将三维图像变为二维图像，在二维图像中利用平面缺陷检测技术，得到缺陷区域点云数据；将模板电池相同区域点云数据与缺陷区域点云数据进行匹配，缩小检测范围，减少运行时间，准确率高。
附图说明
图1为按照本发明的基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法的一优选实施例的流程图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更加清楚和明确本发明的技术方案，下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1所示，本实施例提供的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，包括如下步骤：
步骤1：用3D相机获取待检测电池的三维点云数据；
步骤2：采用PCA降维算法将点云数据进行降维，包括如下步骤：
步骤2.1：采用PCA降维算法，设有m条3维数据，将点云数据按列组成3行m列矩阵X；
将矩阵X的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；
求出协方差矩阵根据协方差矩阵求出它的特征值λ及其对应特征向量r；
步骤2.2：将特征向量r按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前2行组成矩阵P，Y＝PX即为降维到2维后的数据；
步骤3：对图像进行预处理，采用二维图像检测技术，分析出手机电池表面的缺陷区域，再对该缺陷区域进行点云数据获取；
步骤4：根据待检测电池的缺陷区域，提取出标准电池相同区域的点云数据；
步骤5：读入采集到的待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q；
步骤6：分别计算点云P和点云Q的密度，并从点云P中随机选取若干个点构成特征点集S1，从点云Q中随机选取若干个点构成特征点集S2；
步骤6.1：采用最邻近搜索方法计算待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q中每个点的最邻近点；
并计算每个点云的点云密度计算点-最邻近点‖/N；
步骤6.2：设定特征点采样比例h1和h2，从待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q中分别随机采样，得到待检测电池缺陷区域的点云P的特征点集和标准电池相同区域的点云Q的特征点集
步骤7：分别计算特征点集S1和S2中每个特征点的局部旋转平移不变坐标系；
步骤7.1：任意选取待检测电池缺陷区域的点云P的特征点集S1中的一点Pi，根据Pi的点云密度获取Pi的领域计算半径，采用下式构造的Pi的协方差矩阵：
对标准电池相同区域的点云Q的特征点集S2中的一点qi，也进行如上处理获得qi的协方差矩阵COV(qi)；
步骤7.2：求解协方差矩阵的特征值和特征向量；
COV(pi)V＝EV
步骤7.3：根据特征向量构建局部旋转平移不变坐标系的x,y,z坐标轴，建立起以点Pi为原点的局部旋转平移不变坐标系Fi；
步骤7.4：根据标准电池相同区域的点云Q的特征点集S2中点qi的协方差矩阵，建立以点qi为原点的局部旋转平移不变坐标系；
步骤8：根据局部旋转平移不变坐标系计算每个特征点的高维特征描述，对点云Q与点云P进行特征点匹配，获得初匹配点集C；
步骤8.1：缺陷区域的点云P的特征点集中的任一特征点Pi，其高维特征为vi，在标准电池相同区域的点云特征点集所对应的特征几何所构成的高维空间中搜索与vi距离最近的特征vj及次近的特征v′j；
步骤8.2：计算特征vi分别到最近的特征vj、次近的特征v′j的欧式距离Dij和Dij′；
根据下式判定vi与vj之间是否具有正确对应关系e(vi,vj)；
若e(vi,vj)＝1，则表明vi与vj匹配成功，否则匹配失败；若vi与vj匹配成功，则其分别对应的缺陷区域的点云与标准电池相同区域的点云中的特征点也正确对应，该点对构成一个匹配点对；由所有的匹配点对构成初匹配点集；
步骤9：利用随机采样一致算法去除初匹配点集C中的误匹配，利用奇异值分解法计算获得旋转矩阵R和平移矩阵T，得到待检测电池缺陷区域的点云和标准电池相同区域的点云的粗配准结果；
步骤9.1：设定采样的次数Snum和距离阈值μ；每次采样时，从所述初匹配点集中随机选取t对匹配点作为初始点；
步骤9.2：利用奇异值分解法求解旋转矩阵R和平移矩阵T，对初匹配点集中所有的匹配点，计算旋转平移后的距离误差derr；若距离误差derr小于所述距离阈值μ，则判定该匹配点是内点，求出所有内点并统计内点的个数m′；
步骤9.3：重复随机采样Snum次，对每一次抽样结果，根据步骤9.2得到本次抽样所对应的内点数，对所有抽样的内点数进行进行排序，选取内点数最多的抽样结果作为最佳抽样；利用最佳抽样下得到的内点数据集C1，根据步骤9.2的方法获取旋转矩阵R和平移矩阵T作为最佳旋转平移变换矩阵，记为Rran和Tran；
步骤10：判断粗配准结果是否满足刚性变换一致性条件，若是，则进入步骤11；若否，则判定配准失败，电池有缺陷，不符合要求；
步骤10.1：对所述最佳抽样下得到的内点数据集C1中每一个匹配点对进行如下处理：
对所述内点数据集C1中的一个匹配点对(ploc,qloc)，求解两个匹配点之间的局部旋转矩阵Rloc和局部平移矩阵Tloc；
Tloc＝ploc-qlocRloc；
步骤10.2：计算旋转矩阵Rloc与旋转矩阵Rran之间的角度距离da；
步骤10.3：计算平移矩阵Tloc与平移矩阵Tran之间的平移距离dt；
步骤10.4：若上述da、dt均小于给定的阈值σa、σt，则表明步骤9与步骤10求解出的旋转平移矩阵一致；
步骤10.5：对内点数据集C1中的其他匹配点对进行上述处理，得到所有匹配点对之间的局部旋转平移矩阵与旋转平移矩阵(Rran,Tran)之间的一致性关系；
统计内点数据集C1中所有满足一致性关系的匹配点对的数目s；
步骤10.6：计算s与内点数据集C1中匹配点对的数目S的一致性比值λ＝s/S；
若λ≥阈值τλ，则表明利用局部旋转不变坐标系计算得到的局部旋转矩阵和步骤9中利用随机抽样一致性算法求解得到的全局旋转平移矩阵是一致的，判定匹配成功，电池合格；否则匹配失败，电池不合格；
步骤11：采用ICP算法优化所述旋转矩阵R和平移矩阵T，获得待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q的精确配准结果；
步骤11.1：将步骤10中判定合格的电池进一步进行精确匹配；设定距离阈值ω作为迭代终止的条件；其中，ω>0；距离阈值ω根据源点云P的点云密度dq；
步骤11.2：在待检测电池缺陷区域的点云数据中随机选取若干个点作为待匹配点；
步骤11.3：用逆向投影法在标准电池相同区域点云中查找待匹配点的对应点；
步骤11.4：采用基于点到面距离度量作为ICP算法所需求解的目标函数，不断迭代计算缺陷区域点云与标准电池相同区域点云的刚性变换关系；
步骤11.5：当目标函数值小于距离阈值ω时，停止迭代；并将此时求解得到的刚性变换关系作为最终结果，完成点云匹配；
如果待检测电池缺陷区域的点云数据小于标准电池相同区域的点云数据，则电池不合格，否则电池合格。
综上所述，在本实施例中，按照本实施例的基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，本实施例提供的基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，通过降维算法将三维图像变为二维图像，在二维图像中利用平面缺陷检测技术，得到缺陷区域点云数据；将模板电池相同区域点云数据与缺陷区域点云数据进行匹配，缩小检测范围，减少运行时间，准确率高。
以上所述，仅为本发明进一步的实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明所公开的范围内，根据本发明的技术方案及其构思加以等同替换或改变，都属于本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：用3D相机获取待检测电池的三维点云数据；
步骤2：采用PCA降维算法将点云数据进行降维；
步骤3：采用二维平面缺陷检测技术，得到待检测电池的缺陷区域，提取缺陷区域的点云数据；
步骤4：根据待检测电池的缺陷区域，提取出标准电池相同区域的点云数据；
步骤5：读入采集到的待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q；
步骤6：分别计算点云P和点云Q的密度，并从点云P中随机选取若干个点构成特征点集S1，从点云Q中随机选取若干个点构成特征点集S2；
步骤7：分别计算特征点集S1和S2中每个特征点的局部旋转平移不变坐标系；
步骤8：根据局部旋转平移不变坐标系计算每个特征点的高维特征描述，对点云Q与点云P进行特征点匹配，获得初匹配点集C；
步骤9：利用随机采样一致算法去除初匹配点集C中的误匹配，利用奇异值分解法计算获得旋转矩阵R和平移矩阵T，得到待检测电池缺陷区域的点云和标准电池相同区域的点云的粗配准结果；
步骤10：判断粗配准结果是否满足刚性变换一致性条件，若是，则进入步骤11；若否，则判定配准失败，电池有缺陷，不符合要求；
步骤11：采用ICP算法优化所述旋转矩阵R和平移矩阵T，获得待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q的精确配准结果。
2.如权利要求1所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤2中，采用PCA降维算法将点云数据进行降维包括如下步骤：
步骤2.1：采用PCA降维算法，设有m条3维数据，将点云数据按列组成3行m列矩阵X；
将矩阵X的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；
求出协方差矩阵根据协方差矩阵求出它的特征值λ及其对应特征向量r；
步骤2.2：将特征向量r按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前2行组成矩阵P，Y＝PX即为降维到2维后的数据。
3.如权利要求1所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤3中，对图像进行预处理，采用二维图像检测技术，分析出手机电池表面的缺陷区域，再对该缺陷区域进行点云数据获取。
4.如权利要求1所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤6具体包括如下步骤：
步骤6.1：采用最邻近搜索方法计算待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q中每个点的最邻近点；
并计算每个点云的点云密度计算点-最邻近点||/N；
步骤6.2：设定特征点采样比例h1和h2，从待检测电池缺陷区域的点云P和标准电池相同区域的点云Q中分别随机采样，得到待检测电池缺陷区域的点云P的特征点集和标准电池相同区域的点云Q的特征点集
5.如权利要求1所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤7具体包括如下步骤：
步骤7.1：任意选取待检测电池缺陷区域的点云P的特征点集S1中的一点Pi，根据Pi的点云密度获取Pi的领域计算半径，采用下式构造的Pi的协方差矩阵：
对标准电池相同区域的点云Q的特征点集S2中的一点qi，也进行如上处理获得qi的协方差矩阵COV(qi)；
步骤7.2：求解协方差矩阵的特征值和特征向量；
COV(pi)V＝EV
步骤7.3：根据特征向量构建局部旋转平移不变坐标系的x，y，z坐标轴，建立起以点Pi为原点的局部旋转平移不变坐标系Fi；
步骤7.4：根据标准电池相同区域的点云Q的特征点集S2中点qi的协方差矩阵，建立以点qi为原点的局部旋转平移不变坐标系。
6.如权利要求1所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤8具体包括如下步骤：
步骤8.1：缺陷区域的点云P的特征点集中的任一特征点Pi，其高维特征为vi，在标准电池相同区域的点云特征点集所对应的特征几何所构成的高维空间中搜索与vi距离最近的特征vj及次近的特征v′j；
步骤8.2：计算特征vi分别到最近的特征vj、次近的特征v′j的欧式距离Dij和Dij′；
根据下式判定vi与vj之间是否具有正确对应关系e(vi，vj)；
若e(vi，vj)＝1，则表明vi与vj匹配成功，否则匹配失败；若vi与vj匹配成功，则其分别对应的缺陷区域的点云与标准电池相同区域的点云中的特征点也正确对应，该点对构成一个匹配点对；由所有的匹配点对构成初匹配点集。
7.如权利要求1所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤9具体包括如下步骤：
步骤9.1：设定采样的次数Snum和距离阈值μ；每次采样时，从所述初匹配点集中随机选取t对匹配点作为初始点；
步骤9.2：利用奇异值分解法求解旋转矩阵R和平移矩阵T，对初匹配点集中所有的匹配点，计算旋转平移后的距离误差derr；若距离误差derr小于所述距离阈值μ，则判定该匹配点是内点，求出所有内点并统计内点的个数m′；
步骤9.3：重复随机采样Snum次，对每一次抽样结果，根据步骤9.2得到本次抽样所对应的内点数。
8.如权利要求6所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤9.3中，对所有抽样的内点数进行进行排序，选取内点数最多的抽样结果作为最佳抽样；利用最佳抽样下得到的内点数据集C1，根据步骤9.2的方法获取旋转矩阵R和平移矩阵T作为最佳旋转平移变换矩阵，记为Rran和Tran。
9.如权利要求1所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤10具体包括如下步骤：
步骤10.1：对所述最佳抽样下得到的内点数据集C1中每一个匹配点对进行处理；
步骤10.2：计算旋转矩阵Rloc与旋转矩阵Rran之间的角度距离da；
步骤10.3：计算平移矩阵Tloc与平移矩阵Tran之间的平移距离dt；
步骤10.4：若上述da、dt均小于给定的阈值σa、σt，则表明步骤9与步骤10求解出的旋转平移矩阵一致；
步骤10.5：对内点数据集C1中的其他匹配点对进行上述处理，得到所有匹配点对之间的局部旋转平移矩阵与旋转平移矩阵(Rran，Tran)之间的一致性关系；
统计内点数据集C1中所有满足一致性关系的匹配点对的数目s；
步骤10.6：计算s与内点数据集C1中匹配点对的数目S的一致性比值λ＝s/S；
若λ≥阈值τλ，则表明利用局部旋转不变坐标系计算得到的局部旋转矩阵和步骤9中利用随机抽样一致性算法求解得到的全局旋转平移矩阵是一致的，判定匹配成功，电池合格；否则匹配失败，电池不合格。
10.如权利要求8所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤10.1中，对所述最佳抽样下得到的内点数据集C1中每一个匹配点对进行如下处理：
对所述内点数据集C1中的一个匹配点对(ploc，qloc)，求解两个匹配点之间的局部旋转矩阵Rloc和局部平移矩阵Tloc；
Rloc＝(Fploc)TFqloc；
Tloc＝ploc-qlocRloc。
11.如权利要求1所述的一种基于降维和点云数据匹配的电池外观缺陷检测方法，其特征在于，步骤11具体包括如下步骤：
步骤11.1：将步骤10中判定合格的电池进一步进行精确匹配；设定距离阈值ω作为迭代终止的条件；其中，ω>0；距离阈值ω根据源点云P的点云密度dq；
步骤11.2：在待检测电池缺陷区域的点云数据中随机选取若干个点作为待匹配点；
步骤11.3：用逆向投影法在标准电池相同区域点云中查找待匹配点的对应点；
步骤11.4：采用基于点到面距离度量作为ICP算法所需求解的目标函数，不断迭代计算缺陷区域点云与标准电池相同区域点云的刚性变换关系；
步骤11.5：当目标函数值小于距离阈值ω时，停止迭代；并将此时求解得到的刚性变换关系作为最终结果，完成点云匹配；
如果待检测电池缺陷区域的点云数据小于标准电池相同区域的点云数据，则电池不合格，否则电池合格。
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