T形焊件左右转图像中单侧投影重合缺陷自动判别方法技术

本发明专利技术公开一种T形焊件左右转图像中单侧投影重合缺陷自动判别方法，对焊件进行左右旋转，并获得焊件左右旋转的X射线检测图像；借助两幅图像之间的几何关系建立缺陷空间定位的数学模型；选用射线穿透焊件最薄处为定位特征点，缺陷深度计算的数学模型：缺陷偏移量计算的数学模型如下：当x>0时缺陷位于焊缝中心线的右侧；对左转或右转图像进行逐行搜索，通过采用距图像上端的距离相同的方法找出单侧投影重合的两个缺陷，对比单侧投影重合两个缺陷的左右投影距离，来判断两个重合缺陷在焊件内部的深度位置，从而将两个重合缺陷区分开来。本发明专利技术对实际T形焊件中的缺陷进行了无损检测，检测结果表明本发明专利技术可大大提高缺陷自动对应的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种T形焊件左右转图像中单侧投影重合缺陷自动判别方法。
技术介绍
目前复杂结构焊件中缺陷的空间定位已成为无损检测领域的研究重点和热点，本领域研究者已经开展了复杂结构焊件中批量缺陷的空间定位及自动对应研究，但对于焊件左右转图像中单侧投影重合缺陷的自动判别及对应尚需完善，急需一种自动判别单侧投影重合缺陷的方法用来对原有的缺陷自动对应方法形成有益的补充，目前缺陷自动对应的准确性差，工程应用不便。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种T形焊件左右转图像中单侧投影重合缺陷自动判别方法，可大大提高缺陷自动对应的准确性，并为工程应用奠定良好的基础。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种T形焊件左右转图像中单侧投影重合缺陷自动判别方法，包括以下步骤：A.对焊件进行左右旋转，并获得焊件左右旋转的X射线检测图像；B.借助两幅图像之间的几何关系建立缺陷空间定位的数学模型；C.选用射线穿透焊件最薄处为定位特征点，缺陷深度计算的数学模型：缺陷偏移量计算的数学模型如下：式中：d为缺陷到翼板表面的距离，单位为mm，即缺陷深度，不含余高，dl为焊件右转时缺陷到射线穿透焊件最薄处的投影距离，单位为mm，dr为焊件左转时缺陷到射线穿透焊件最薄处的投影距离，单位为mm，W为腹板宽度，单位为mm，δ为翼板厚度，单位为mm，x为缺陷偏离焊缝中心的距离，单位为mm；D.当x>0时缺陷位于焊缝中心线的右侧；当x＝0时缺陷位于焊缝中心线上；当x<0时缺陷位于焊缝中心线的左侧；E.对左转或右转图像进行逐行搜索，通过采用距图像上端的距离相同的方法找出单侧投影重合的两个缺陷，F.对比单侧投影重合两个缺陷的左右投影距离，来判断两个重合缺陷在焊件内部的深度位置，从而将两个重合缺陷区分开来。与现有技术相比本专利技术对实际T形焊件中的缺陷进行了无损检测，检测结果表明本专利技术可大大提高缺陷自动对应的准确率，检测准确率可由原来的98％提高至99.5％以上，不仅适用于两个重合缺陷的情况，也适用于三个及以上重合缺陷的自动判别，同时也适用于双面T形焊件中单侧投影重合缺陷的自动判别，适用范围广，鲁棒性强，应用前景广阔。附图说明图1为本专利技术缺陷深度数学模型创建图；图2为本专利技术缺陷偏移量数学模型创建图；图3为焊件右转时单侧投影重合两个缺陷的判别示意图；图4为焊件左转时单侧投影重合两个缺陷的判别示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明。A.对焊件进行左右旋转，并获得焊件左右旋转的X射线检测图像；B.借助两幅图像之间的几何关系建立缺陷空间定位的数学模型；C.选用射线穿透焊件最薄处为定位特征点，如图1所示，缺陷深度计算的数学模型：如图2所示，缺陷偏移量计算的数学模型如下：式中：d为缺陷到翼板表面的距离，单位为mm，即缺陷深度，不含余高，dl为焊件右转时缺陷到射线穿透焊件最薄处的投影距离，单位为mm，dr为焊件左转时缺陷到射线穿透焊件最薄处的投影距离，单位为mm，W为腹板宽度，单位为mm，δ为翼板厚度，单位为mm，x为缺陷偏离焊缝中心的距离，单位为mm；D.当x>0时缺陷位于焊缝中心线的右侧；当x＝0时缺陷位于焊缝中心线上；当x<0时缺陷位于焊缝中心线的左侧；E.对左转或右转图像进行逐行搜索，通过采用距图像上端的距离相同的方法找出单侧投影重合的两个缺陷，F.对比单侧投影重合两个缺陷的左右投影距离，来判断两个重合缺陷在焊件内部的深度位置，从而将两个重合缺陷区分开来。实施例1：如图3所示，缺陷1和缺陷2在焊件右转时在检测图像上投影重合，为对其进行自动判别，可对比dr的大小，并根据上述两个公式可得出缺陷1和缺陷2的深度大小，从而可实现单侧投影重合两个缺陷的自动判别；即当以射线穿透焊件最薄处为定位特征点时，dl相同时比较dr的大小，dr愈大，则d(缺陷深度)愈大，根据上述理论，dr2>dr1，则d2>dl，从而可将焊件右转时单侧投影重合两个缺陷进行自动判别。实施例2：如图4所示，缺陷1和缺陷2在焊件左转时在检测图像上投影重合，为对其进行自动判别，可对比dl的大小，并根据上述两个公式可得出缺陷1和缺陷2的深度大小，从而可实现单侧投影重合两个缺陷的自动判别；即当以射线穿透焊件最薄处为定位特征点时，dr相同时，比较dl的大小，dl愈大，则d(缺陷深度)愈大；根据上述理论，dl2>dl1，则d2>dl，从而可将焊件左转时单侧投影重合两个缺陷进行自动判别。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种T形焊件左右转图像中单侧投影重合缺陷自动判别方法，其特征在于：包括以下步骤A.对焊件进行左右旋转，并获得焊件左右旋转的X射线检测图像；B.借助两幅图像之间的几何关系建立缺陷空间定位的数学模型；C.选用射线穿透焊件最薄处为定位特征点，缺陷深度计算的数学模型：d=2dl-[(W/2+x)-δ],]]>缺陷偏移量计算的数学模型如下：x=dl-dr2,]]>式中：d为缺陷到翼板表面的距离，单位为mm，即缺陷深度，不含余高，dl为焊件右转时缺陷到射线穿透焊件最薄处的投影距离，单位为mm，dr为焊件左转时缺陷到射线穿透焊件最薄处的投影距离，单位为mm，W为腹板宽度，单位为mm，δ为翼板厚度，单位为mm，x为缺陷偏离焊缝中心的距离，单位为mm；D.当x>0时缺陷位于焊缝中心线的右侧；当x＝0时缺陷位于焊缝中心线上；当x<0时缺陷位于焊缝中心线的左侧；E.对左转或右转图像进行逐行搜索，通过采用距图像上端的距离相同的方法找出单侧投影重合的两个缺陷，F.对比单侧投影重合两个缺陷的左右投影距离，来判断两个重合缺陷在焊件内部的深度位置，从而将两个重合缺陷区分开来。...

【技术特征摘要】
1.一种T形焊件左右转图像中单侧投影重合缺陷自动判别方法，其特征在于：包括以下步骤A.对焊件进行左右旋转，并获得焊件左右旋转的X射线检测图像；B.借助两幅图像之间的几何关系建立缺陷空间定位的数学模型；C.选用射线穿透焊件最薄处为定位特征点，缺陷深度计算的数学模型：d=2dl-[(W/2+x)-δ],]]>缺陷偏移量计算的数学模型如下：x=dl-dr2,]]>式中：d为缺陷到翼板表面的距离，单位为mm，即缺陷深度，不含余高，dl为焊件右转时缺陷到射线穿透焊件最薄处的投...

【专利技术属性】
技术研发人员：石端虎，沙静，邵晓根，杨峰，何敏，王晓溪，
申请(专利权)人：徐州工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32