【技术实现步骤摘要】
阀门表面缺陷的视觉识别方法
[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种阀门表面缺陷的视觉识别方法。
技术介绍
[0002]密封面是阀门最关键的工作面，密封面的质量好坏关系到阀门的使用寿命。在阀门的密封面制造工艺中，通常在阀门的密封面堆焊契合运用性能需求的合金，来提高密封面的耐磨性，耐腐蚀性等性能。阀门的密封面在进行堆焊过程中，由于母材与焊料之间的特性存在差异，在进行堆焊时往往会出现一定的缺陷，这些缺陷会影响机械加工的顺利进行，影响阀门的整体质量。因此，对阀门的密封面的缺陷检测并对缺陷进行补焊，完成缺陷的修补在阀门加工中具有重要意义。
[0003]在对阀门的密封面进行堆焊时，会受到多种方面因素的影响，比如堆焊的焊料与母材的热膨胀系数相差悬殊，焊料与母材熔合不良等。焊料从焊接点处出发在密封面的表面进行扩散流动，导致密封面表面的灰度值不同，但存在一定的灰度分布规律。阀门的密封面上存在很多焊接点，在堆焊过程中，融化的焊料从焊接点处向四周进行扩散，直至冷却，从不同焊接点蔓延的焊料会因为温度不同以及焊料的用量不同在融合区域进行融合时，产生残余应力而导致焊料不能完全融合，从而出现裂纹缺陷。焊接点处的焊料最多，焊接点四周焊料相对而言越少，很难保证阀门的密封面中每处焊料足够均匀，故在阀门的密封面的灰度图像中显示出的像素点的灰度值存在不均匀但符合一定分布规律的特征；现有技术中根据灰度差异计算相似度完成聚类，获得的聚类簇杂乱，不能体现出阀门的密封面中的缺陷区域，在进行缺陷检测时，难以完成缺陷的提取。
专利...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种阀门表面缺陷的视觉识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获得堆焊后密封面的灰度图像；根据所述灰度图像中每个像素点在第一预设邻域范围内的灰度值变化筛选出焊接点；将焊接点作为初始聚类中心，通过改进的k
‑
means聚类算法将所述灰度图像内的像素点进行聚类，获得初始聚类簇；所述改进的k
‑
means聚类算法中以所述初始聚类中心为中心获得每个像素点的对称性特征，计算像素点与所述初始聚类中心之间的灰度差异作为第一差异；根据所述对称性特征和所述第一差异获得第一相似度，根据所述第一相似度对像素点进行聚类；获取每个所述初始聚类簇的聚类效果评估值，根据所述聚类效果评估值对所述初始聚类中心进行更新，直至所述聚类效果评估值满足预设要求，获得最终聚类簇；所述初始聚类中心进行更新的过程包括：分别计算像素点与更新前后的聚类中心的灰度分布特征值；计算像素点与更新后的聚类中心之间的灰度差异作为第二差异；根据所述灰度分布特征值与所述第二差异获取第二相似度，根据所述第二相似度更新聚类簇；获得邻接的两个所述最终聚类簇之间的公共点，所述公共点构成公共边缘线；将所述公共边缘线进行扩充获得边缘区域；根据所述边缘区域内的灰度特征识别出缺陷区域。2.如权利要求1所述的一种阀门表面缺陷的视觉识别方法，其特征在于，所述根据所述灰度图像中每个像素点在第一预设邻域范围内的灰度值变化筛选出焊接点的方法，包括：获取目标像素点与对应所述第一预设邻域范围内的每个像素点的灰度差值绝对值作为第一结果；以目标像素点为起点，设置至少两个不同的预设方向，沿着预设方向获得至少两个方向像素点，所述方向像素点的灰度值构成方向灰度值序列；计算所述目标像素点的灰度值与所述方向灰度值序列中的每个元素的差异，获得第一灰度差异值序列；计算所述方向灰度值序列中相邻元素之间的差异，获得方向灰度差分序列；计算所述第一灰度差异值序列与所述方向灰度差分序列对应位置元素之间的差异，获得灰度差异变化序列；将所述灰度差异变化序列中每个元素进行负相关映射并归一化后累加，获得对应预设方向上的灰度变化特征值；将每个所述预设方向对应的所述灰度变化特征值累加，作为第二结果；将所述第一预设邻域范围内的最大的第一结果与第二结果的乘积作为目标像素点的可能值；设置可能值阈值，当可能值大于可能值阈值时，目标像素点为焊接点。3.如权利要求1所述的一种阀门表面缺陷的视觉识别方法，其特征在于，所述灰度分布特征值的获取方法，包括：计算待聚类像素点与聚类中心之间的灰度差值绝对值作为分子，计算待聚类像素点与聚类中心之间的欧式距离作为分母，获取分子与分母的比值作为灰度分布特征值。4.如权利要求1或3所述的一种阀门表面缺陷的视觉识别方法，其特征在于，所述对称性特征的获取方法，包括：获得待聚类像素点与所述初始聚类中心的第一欧式距离；与所述初始聚类中心...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜华，宋洪伟，王鹏浩，蓝春娟，李伟伟，
申请(专利权)人：青岛精锐机械制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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