一种焊管生产质量检测方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种焊管生产质量检测方法，该方法包括：获取焊管焊缝处的灰度图像和深度图像，基于灰度图像中每个像素点的纹理特征和颜色特征得到对应像素点的外形差异因子；设定预设大小的窗口，获取深度图像的每个窗口中每个像素点的凹坑显著权值；基于窗口内所有像素点的外形差异因子和凹坑显著权值得到窗口内每个像素点的焊缝气孔粗糙度；构建每个像素点的特征向量，根据窗口内每个像素点的特征向量以及焊缝气孔粗糙度得到对应像素点的差异系数；基于每个像素点的差异系数对每个窗口中所有像素点进行聚类得到窗口内的缺陷像素点，进而得到焊管质量。本发明专利技术能够提高焊管质量检测的准确性。本发明专利技术能够提高焊管质量检测的准确性。本发明专利技术能够提高焊管质量检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种焊管生产质量检测方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种焊管生产质量检测方法。

技术介绍

[0002]管道是传送运输的一种常用设备，通过相关生产加工处理得到符合传输标准要求的管道，管道生产过程中还需要进行焊接加工处理，焊接是生产标准焊管的一个重要流程；随着工业技术的进一步发展和成熟，大部分管道的焊接都可以采用机器进行，但对于管道的某些特殊部分而言，只能采用人工焊接，基于人工焊接得到的焊管质量很大程度上受到焊接人员的操作经验，因此管道焊接位置处会出现焊接气孔等情况。
[0003]焊接完成的焊管通常作为一种零部件进行运输，例如运输油和气等生产发展能源，当加工处理后的焊管由于焊接失误存在焊接气孔时，会使得运输过程中出现漏气漏油等问题，不仅会造成较大的经济损失，甚至可能引发安全事故。
[0004]目前对焊管质量分析时，往往是根据待检测焊管与标准焊管直接进行对比，通过对比的差异进行质量的判定，对比特征往往较为单一，导致焊管质量判定的误差较大，准确性较低。

技术实现思路

[0005]为了解决现有对焊管质量检测准确性较低的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种焊管生产质量检测方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种焊管生产质量检测方法，该方法包括以下步骤：获取焊管焊缝处的灰度图像和深度图像；基于所述灰度图像中每个像素点的纹理特征和颜色特征得到对应像素点的外形差异因子；设定预设大小的窗口，根据所述深度图像的每个窗口中每个像素点的深度信息和位置信息得到对应像素点的凹坑显著权值；基于所述窗口内每个像素点对应的外形差异因子和凹坑显著权值得到所述窗口内每个像素点的焊缝气孔粗糙度；基于每个像素点对应的纹理特征、颜色特征以及深度信息构建特征向量，根据所述窗口内每个像素点的所述特征向量以及所述焊缝气孔粗糙度得到对应像素点的差异系数；基于每个所述窗口内像素点的差异系数得到所述窗口内的缺陷像素点，根据每个所述窗口内所有缺陷像素点的数量得到焊管质量。
[0006]优选的，所述基于所述灰度图像中每个像素点的纹理特征和颜色特征得到对应像素点的外形差异因子的步骤，包括：将所述灰度图像对应的RGB图像转换为LAB图像，获取标准焊管对应的标准LAB图像和标准灰度图像；基于色差公式获取所述标准LAB图像与所述LAB图像中对应位置像素点的颜色差异值；
分别获取所述灰度图像与所述标准灰度图像中每个像素点的纹理特征值，将所述灰度图像与所述标准灰度图像中每个像素点的纹理特征值的差值绝对值作为对应位置像素点的纹理差异值；像素点对应的所述颜色差异值与所述纹理差异值的乘积为对应像素点的外形差异因子。
[0007]优选的，所述根据所述深度图像的每个窗口中每个像素点的深度信息和位置信息得到对应像素点的凹坑显著权值的步骤，包括：获取标准焊管的标准深度图像，对所述标准深度图像中所有像素点的深度值求平均得到平均深度值；将所述深度图像的窗口内任意一个像素点作为目标点，获取所述目标点与所述窗口内其他像素点之间的深度差值绝对值，以得到所述目标点在所述窗口内的深度差值绝对值的求和结果；获取所述目标点的深度值与所述平均深度值的差值绝对值，所述差值绝对值与求和结果的乘积为所述目标点的凹坑系数；选取所述窗口内与所述目标点的凹坑系数相同的像素点记为匹配像素点；计算所述窗口内每个所述匹配像素点与所述目标点之间的欧式距离并进行求和得到欧式距离之和，计算所述欧式距离之和与所述窗口内所有像素点的数量的比值，以所述比值的负数作为指数，以自然常数为底数得到的指数结果为所述目标点的凹坑显著权值。
[0008]优选的，所述基于所述窗口内所有像素点对应的外形差异因子和凹坑显著权值得到所述窗口内每个像素点的焊缝气孔粗糙度的步骤，包括：以所有所述窗口中像素点对应的外形差异因子作为像素值构建外形差异图像，以所有所述窗口中像素点对应的凹坑显著权值作为像素值构建显著权值图像；分别获取所述外形差异图像和所述显著权值图像中相同位置像素点的二阶梯度，基于像素点的二阶梯度构建对应的外形差异海森矩阵和显著权值海森矩阵；获取每个像素点对应的所述外形差异海森矩阵的最大特征值和所述显著权值海森矩阵的最大特征值；根据所述外形差异海森矩阵的最大特征值和所述显著权值海森矩阵的最大特征值之间的差值绝对值获取所述像素点的焊缝气孔粗糙度，所述焊缝气孔粗糙度与所述外形差异海森矩阵的最大特征值和所述显著权值海森矩阵的最大特征值之间的差值绝对值呈负相关关系。
[0009]优选的，所述根据所述窗口内每个像素点的所述特征向量以及所述焊缝气孔粗糙度得到对应像素点的差异系数的步骤，包括：以窗口内任意像素点作为待分析点，获取所述窗口内每个像素点的特征向量与所述待分析点的特征向量之间的余弦相似度并进行求和得到相似度之和；获取所述待分析点的所述焊缝气孔粗糙度与所述相似度之和的比值并进行归一化，归一化后的比值为所述待分析点的差异系数。
[0010]优选的，所述基于每个所述窗口内像素点的差异系数得到所述窗口内的缺陷像素点的步骤，包括：以每个所述窗口中最大差异系数的像素点为缺陷像素点的聚类中心点，获取所述窗口中每个像素点与缺陷像素点的聚类中心点之间的聚类距离，基于所述聚类距离与缺陷
像素点的聚类中心点对所述窗口内所有像素点聚类得到所述窗口中的缺陷像素点。
[0011]优选的，所述获取所述窗口中每个像素点与缺陷像素点的聚类中心点之间的聚类距离的步骤，包括：所述聚类距离的计算为：其中，表示窗口中第个像素点与缺陷像素点的聚类中心点之间的聚类距离；表示缺陷像素点的聚类中心点对应的坐标位置；表示窗口中第个像素点对应的坐标位置；表示窗口中第个像素点对应的差异系数；表示缺陷像素点的聚类中心点对应的差异系数。
[0012]优选的，所述根据每个所述窗口内所有缺陷像素点的数量得到焊管质量的步骤，包括：获取每个所述窗口中所有缺陷像素点的数量在所述窗口中所有像素点的数量的占比，将所有所述窗口的占比累加得到缺陷程度，对所述缺陷程度进行归一化，当归一化后的缺陷程度大于等于第一阈值时，焊管存在严重质量缺陷；当归一化后的缺陷程度小于第一阈值大于等于第二阈值时，焊管存在中等质量缺陷；当归一化后的缺陷程度小于第二阈值时，焊管存在轻微质量缺陷。
[0013]本专利技术具有如下有益效果：本实施例中通过对焊管焊缝处的灰度图像以及深度图像综合进行分析，考虑到缺陷处像素点的纹理和颜色与正常情况下存在不同，首先根据灰度图像中像素点的纹理特征和颜色特征获取外形差异因子，然后基于深度图像中每个像素点的深度信息获取凹坑显著权值，并且在对凹坑显著权值进行计算时，考虑到气孔缺陷较小，因此将深度图像划分为多个窗口进行分析，使得局部信息考虑的更加全面，得到的凹坑显著权值所表征的像素点的周围信息也更加精准；进一步基于每个像素点的外形差异因子和凹坑显著权值获取焊缝气孔粗糙度，并根据像素点的多维特征构建像素点对应的特征向量，基于窗口内像素点之间的特征向量以及像素点自身的焊缝气孔粗糙度得到像素点的差异系数，差异系数的获取更加合理和准确，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种焊管生产质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取焊管焊缝处的灰度图像和深度图像；基于所述灰度图像中每个像素点的纹理特征和颜色特征得到对应像素点的外形差异因子；设定预设大小的窗口，根据所述深度图像的每个窗口中每个像素点的深度信息和位置信息得到对应像素点的凹坑显著权值；基于所述窗口内每个像素点对应的外形差异因子和凹坑显著权值得到所述窗口内每个像素点的焊缝气孔粗糙度；基于每个像素点对应的纹理特征、颜色特征以及深度信息构建特征向量，根据所述窗口内每个像素点的所述特征向量以及所述焊缝气孔粗糙度得到对应像素点的差异系数；基于每个所述窗口内像素点的差异系数得到所述窗口内的缺陷像素点，根据每个所述窗口内所有缺陷像素点的数量得到焊管质量。2.根据权利要求1所述的一种焊管生产质量检测方法，其特征在于，所述基于所述灰度图像中每个像素点的纹理特征和颜色特征得到对应像素点的外形差异因子的步骤，包括：将所述灰度图像对应的RGB图像转换为LAB图像，获取标准焊管对应的标准LAB图像和标准灰度图像；基于色差公式获取所述标准LAB图像与所述LAB图像中对应位置像素点的颜色差异值；分别获取所述灰度图像与所述标准灰度图像中每个像素点的纹理特征值，将所述灰度图像与所述标准灰度图像中每个像素点的纹理特征值的差值绝对值作为对应位置像素点的纹理差异值；像素点对应的所述颜色差异值与所述纹理差异值的乘积为对应像素点的外形差异因子。3.根据权利要求1所述的一种焊管生产质量检测方法，其特征在于，所述根据所述深度图像的每个窗口中每个像素点的深度信息和位置信息得到对应像素点的凹坑显著权值的步骤，包括：获取标准焊管的标准深度图像，对所述标准深度图像中所有像素点的深度值求平均得到平均深度值；将所述深度图像的窗口内任意一个像素点作为目标点，获取所述目标点与所述窗口内其他像素点之间的深度差值绝对值，以得到所述目标点在所述窗口内的深度差值绝对值的求和结果；获取所述目标点的深度值与所述平均深度值的差值绝对值，所述差值绝对值与求和结果的乘积为所述目标点的凹坑系数；选取所述窗口内与所述目标点的凹坑系数相同的像素点记为匹配像素点；计算所述窗口内每个所述匹配像素点与所述目标点之间的欧式距离并进行求和得到欧式距离之和，计算所述欧式距离之和与所述窗口内所有像素点的数量的比值，以所述比值的负数作为指数，以自然常数为底数得到的指数结果为所述目标点的凹坑显著权值。4.根据权利要求1所述的一种焊管生产质量检测方法，其特征在于，所述基于所述窗口内所有像素点对应的外形差异因子和凹坑显著权值得到所述窗口内每个像素点的焊缝气孔粗糙度的步骤，包括：以所有所述窗口中...

【专利技术属性】
技术研发人员：芮叶彬，明瑞贞，
申请(专利权)人：无锡洛宇智能制造有限公司，
类型：发明
国别省市：