一种基于机器视觉的焊缝表面缺陷检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的焊缝表面缺陷检测方法，代替人工检测。通过配置CCD相机与零度辅助光源实现对焊缝图像实时采集，并能够通过打光反映工件表面平整度变化，利于下榻检测识别。同时提出了针对焊缝表面缺陷增强、分割、提取、识别的组合算法，实现对飞溅与下榻的分类检测。并通过焊缝缺陷区域面积与特征实现自动合格性诊断，保存焊缝缺陷的数量、面积、周长、圆形度等形态特征。该检测方式具备工艺可视化、实用性、运行安全性等特点，与传统目视检测方式相比，其可适应于碳钢、不锈钢、铝合金等金属焊缝及胶类焊缝的检测与评定，如大铁路客车、城际及市域动车组、高速动车组等产品结构。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的焊缝表面缺陷检测方法及系统
本专利技术属于检测
，具体一种基于机器视觉的焊缝表面缺陷检测方法及系统。
技术介绍
随着现代工业技术的发展，焊接作为一种重要的金属连接技术，广泛的应用于汽车、高速列车、建筑、航空航天工业等各个领域。但由于焊接过程中各方面因素的影响，使得焊件不可避免的出现各类缺陷，如下塌，表面凹陷、咬边、飞溅等，严重影响焊缝质量。为了提高焊缝质量，焊缝表面缺陷检测必不可少，但目前常用的焊缝表面质量检测手段为人工评定，存在效率低、主观性高等缺点。随着焊接自动化程度的提高，实时、高效、精确的焊缝表面缺陷检测技术为工业生产所需求。但是目前针对焊缝缺陷的识别研究主要集中在对无损检测X射线光片检测，而对焊缝表面缺陷的直接检测，尤其是长直焊缝焊接过程中的连续在线检测仍存在空白。目前，常用的焊接检测手段有目视检测、射线检测等，其中目视检测是焊件外观检测中最为常用的检测方式。目视检测是焊件检测人员通过放大镜、游标卡尺以及咬边测量器等检测工具，结合产品的检验标准、焊件检测人员的专业知识及检测经验，对焊件表面的质量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的焊缝表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)、采用全局直方图均衡化增强法对图像进行增强处理，将原始图像直方图进行拉伸，使灰度值均匀分布在整个灰度值区间内，以实现焊缝与背景区域对比度的增强；/n2)、获取[0，1]区间内任一灰度级在图像中出现的概率密度统计和图像灰度级数量；/n3)、将原图像直接映射得到均衡化后各像素点灰度值，增强图像各区域对比度，增强后图像灰度分布直方图像素灰度值均匀分布在0到255的区间内；/n4)、采用基于grabcut的图像分割算法对焊缝区域进行分割；/n5)、改进grabcut算法通过构建多个高斯模型来反映像素集合特征，对应前景与背景分...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的焊缝表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)、采用全局直方图均衡化增强法对图像进行增强处理，将原始图像直方图进行拉伸，使灰度值均匀分布在整个灰度值区间内，以实现焊缝与背景区域对比度的增强；
2)、获取[0，1]区间内任一灰度级在图像中出现的概率密度统计和图像灰度级数量；
3)、将原图像直接映射得到均衡化后各像素点灰度值，增强图像各区域对比度，增强后图像灰度分布直方图像素灰度值均匀分布在0到255的区间内；
4)、采用基于grabcut的图像分割算法对焊缝区域进行分割；
5)、改进grabcut算法通过构建多个高斯模型来反映像素集合特征，对应前景与背景分别有五个高斯模型，通过多个模型计算式计算像素点属于前景的概率，选取概率最大的一个；
6)、对图像中的连通域进行识别查找，提取焊缝缺陷边长和面积的几何特征参数，查找完成后，确定缺陷坐标，对下塌缺陷区域进行表示框选标示。


2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的焊缝表面缺陷检测方法，其特征在于,所述步骤2的具体过程为：
设图像原始灰度值为g(x，y)，将其正则化到到[0，1]区间内，通过：



获得灰度级rk在图像中出现的概率密度统计p(rk)，其中n为图像像素总数，nk代表灰度级为rk的像元数目，统计原始图像直方图后，忽略掉直方图两端像素点不足100的灰度级，得到图像灰度级数量I，
映射函数T(r)表述为：



其中，j＝0,1,2…k-1，rj是第j个灰度级。


3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的焊缝表面缺陷检测方法，其特征在于,所述步骤4中，所述图像分割算法以能量公式为基准，采用maxflow算法，一次全局求解...

【专利技术属性】
技术研发人员：火巧英，翁志洪，魏瑞霞，佟琛，刘建军，武美妮，戴忠晨，陈云霞，
申请(专利权)人：南京中车浦镇城轨车辆有限责任公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32