【技术实现步骤摘要】
一种面向激光焊缝X射线图像的缺陷检测方法
[0001]本专利技术涉及焊缝缺陷探测
，尤其涉及一种面向激光焊缝X射线图像的缺陷检测方法。
技术介绍
[0002]随着工业制造工艺水平的提高与自动化技术的不断发展，焊接技术从曾经原始的手动锻焊发展成了多元化的智能型焊接技术，成为国防、医疗、器械、高尖设备、导航通讯等领域中不可或缺的加工手段，并且其应用领域还在不断拓宽。激光焊接具有高功率、低损耗、焊接距离长、可焊材料广泛、焊接过程自动化等诸多优势。激光焊接的过程是一种非线性的、多变量的、复杂的时变和动态过程，焊接过程易受到焊接接触不良、焊接工艺参数的波动、工件装卡不到位等诸多不稳定因素的影响，使焊缝不可避免地产生一些缺陷。激光焊缝表面缺陷一般是错边、黑斑等缺陷，内部缺陷一般是气孔、裂纹、未焊透等缺陷。焊缝中的未焊透、裂纹、夹钨、夹渣、气孔等缺陷直接决定了焊接质量。
[0003]对于激光焊缝缺陷的检测需要采用无损检测才能够避免破环焊接处，通过X射线检测焊缝的方法在无损检测中占据重要的位置。目前常见的方式一是通过胶片或者D...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向激光焊缝X射线图像的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取样本数据，建立包含不同种类激光焊缝缺陷的X射线图像数据集；步骤2：处理X射线图像数据集，得到带有焊缝区域标注的焊缝定位数据集，将焊缝定位数据集输入到YOLOv5网络进行训练，得到焊缝定位模型；步骤3：切割处理焊缝定位数据集中的被标注的焊缝区域，得到第一缺陷检测数据集，运用负样本copy
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pasting数据增强方法扩充第一缺陷检测数据集，得到第二缺陷检测数据集，将第二缺陷检测数据集输入到YOLOv5网络进行训练，得到缺陷检测模型；步骤4：将待测激光焊缝X射线图像输入焊缝定位模型，定位待测图像中的焊缝区域；步骤5：将待测图像的焊缝区域采用基于滑动窗口的方式裁剪出小图，获得系列焊缝小图；步骤6：将系列焊缝小图输入缺陷检测模型，检测图片是否存在缺陷以及存在缺陷的位置；步骤7：输出待测激光焊缝X射线图像缺陷的最终检测结果。2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述X射线图像数据集的建立过程是：收集含激光焊缝缺陷和无激光焊缝缺陷的X射线原始图像，获取样本数据，原始图像的数量＞1000张，将原始图像进行线性灰度化处理和格式修改，得到灰度为8bit，JPEG格式的图像，形成X射线图像数据集。3.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：S21：对X射线图像数据集中的所有X射线图像的焊缝区域进行矩形框标注，得到带有焊缝区域标注的焊缝定位数据集；S22：将焊缝定位数据集输入到YOLOv5网络中通过Adam优化算法进行训练，得到焊缝定位模型。4.根据权利要求3所述的所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述YOLOv5网络由输入端、backbone网络、Neck网络和输出端组成，所述backbon...
【专利技术属性】
技术研发人员：安东阳，龙凌，赵爽，梁昊，李兆彤，陈浩，刘晨飞，刘钊，唐增武，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：
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