一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法技术

本申请涉及一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法。方法包括：获取焊缝图像，并识别焊缝图像的缺陷区域；提取缺陷区域中的初始噪声像素点，并基于自适应滤波策略，对各初始噪声像素点进行划分处理，得到多个初始噪声像素区域；针对每个初始噪声像素区域，计算初始噪声像素区域的各初始噪声像素点的噪声概率，并筛选大于预设噪声概率预阈值的初始噪声像素点，作为目标噪声像素点；基于各目标噪声像素点的滤波窗口尺寸，对各目标噪声像素点进行加权均值滤波去噪处理，得到已除噪的缺陷区域，并对已除噪的缺陷区域进行分割异常检测处理，得到焊缝图像的异常检测值。采用本方法能够提升了对焊接异常的检测精准度。对焊接异常的检测精准度。对焊接异常的检测精准度。

【技术实现步骤摘要】
一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法


[0001]本申请涉及图像数据处理
，特别是涉及一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法。

技术介绍

[0002]钢结构之间需要利用焊接进行连接，即焊接质量决定着建筑的安全性，传统的人工检测方法需要大量的劳动力，而将机器视觉运用到焊接质量检测上能够提高生产效率，并保证检测的精度。然而焊缝图像在拍摄和传输过程中，往往受到椒盐噪声的干扰，其会影响图像的分割和识别，降低检测的精度。因此如何去除椒盐噪声是当前研究的重点。
[0003]传统除噪方式是通过均值滤波算法对整个焊缝图像进行滤波处理，但是传统均值滤波算法中较大的滤波窗口会严重的破坏图像细节，较小的滤波窗口能保护图像细节但是无法完全去除噪声，使得去除噪声的效果较低，从而导致对焊接异常的检测精准度较低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法。所述方法包括：
[0006]获取焊缝图像，并识别所述焊缝图像的缺陷区域；
[0007]提取所述缺陷区域中的初始噪声像素点，并基于自适应滤波策略，对各初始噪声像素点进行划分处理，得到多个初始噪声像素区域；所述初始噪声像素区域中包括多个确定滤波窗口尺寸的初始噪声像素点；
[0008]针对每个初始噪声像素区域，计算所述初始噪声像素区域的各初始噪声像素点的噪声概率，并筛选大于预设噪声概率预阈值的初始噪声像素点，作为目标噪声像素点；
[0009]基于各所述目标噪声像素点的滤波窗口尺寸，对各所述目标噪声像素点进行加权均值滤波去噪处理，得到已除噪的缺陷区域，并对所述已除噪的缺陷区域进行分割异常检测处理，得到所述焊缝图像的异常检测值。
[0010]可选的，所述提取所述缺陷区域中的初始噪声像素点，包括：
[0011]获取所述焊缝图像的缺陷区域中每个像素点的位置信息，并对所述焊缝图像的缺陷区域进行形态学运算处理，得到第一焊缝图像；
[0012]计算所述焊缝图像的缺陷区域与所述第一焊缝图像的相同位置信息的各像素点之间的灰度差值的绝对值，并将包含所述焊缝图像与所述第一焊缝图像的相同位置信息的各像素点之间的灰度差值的绝对值的第一焊缝图像，作为第二焊缝图像；
[0013]基于所述第二焊缝图像的各像素点的位置信息、以及所述第二焊缝图像的灰度差值的绝对值，计算所述第二焊缝图像的最佳灰度值阈值，并在所述第二焊缝图像的各像素点中，筛选大于所述最佳灰度值阈值的像素点，作为初始噪声像素点。
[0014]可选的，所述基于自适应滤波策略，对各初始噪声像素点进行划分处理，得到多个初始噪声像素区域，包括：
[0015]基于预设图像划分策略，将各初始噪声像素点划分为多个图像区域；
[0016]识别每个图像区域中包含的初始噪声像素点数目、以及每个图像区域中的各初始噪声像素点的位置信息；
[0017]针对每个图像区域，基于所述图像区域中包含的初始噪声像素点数目、以及所述图像区域中的各初始噪声像素点的位置信息，通过噪声像素失误概率算法，计算所述图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率；
[0018]基于每个图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率、以及预设滤波窗口尺寸筛选条件，确定所述图像区域中的各初始噪声像素点对应的滤波窗口尺寸，并将已确定所有初始噪声像素点的滤波窗口尺寸的图像区域，作为初始噪声像素区域。
[0019]可选的，所述基于每个图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率、以及预设滤波窗口尺寸筛选条件，确定所述图像区域中的各初始噪声像素点对应的滤波窗口尺寸，包括：
[0020]针对每个图像区域，对所述图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率进行归一化处理，得到所述图像区域中的各初始噪声像素点的滤波值；
[0021]基于预设滤波窗口尺寸对应的滤波值范围、以及所述图像区域中的各初始噪声像素点的滤波值，确定所述图像区域中的各初始噪声像素点对应的滤波窗口尺寸。
[0022]可选的，所述针对每个图像区域，基于所述图像区域中包含的初始噪声像素点数目、以及所述图像区域中的各初始噪声像素点的位置信息，通过噪声像素失误概率算法，计算所述图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率，包括：
[0023]基于所述图像区域中的各初始噪声像素点的位置信息，计算所述图像区域中的每两个相邻初始噪声像素点之间的欧氏距离的方差；
[0024]根据所述图像区域中的每两个相邻初始噪声像素点之间的欧氏距离的方差、以及所述图像区域中包含的初始噪声像素点数目，通过噪声像素失误概率算法，计算所述图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率。
[0025]可选的，所述针对每个初始噪声像素区域，计算所述初始噪声像素区域的各初始噪声像素点的噪声概率，包括：
[0026]获取每个初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的位置信息，并基于每个初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的位置信息，确定每个初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的分布特征；
[0027]针对每个初始噪声像素区域，基于所述初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的分布特征，计算初始噪声像素区域的各初始噪声像素点的噪声概率。
[0028]可选的，所述基于每个初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的位置信息，确定每个初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的分布特征，包括：
[0029]计算所述焊缝图像的各像素点的梯度分布信息，并基于每个初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的位置信息，计算每个初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的像素分布信息；
[0030]将所述梯度分布信息、以及每个初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的像素
分布信息，作为每个初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的分布特征。
[0031]可选的，所述基于所述初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的分布特征，计算初始噪声像素区域的各初始噪声像素点的噪声概率，包括：
[0032]基于所述初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的像素分布信息、以及所述初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点所属的缺陷像素点区域的灰度值，计算所述初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的初始噪声概率；
[0033]通过所述焊缝图像的各像素点的梯度分布信息，对所述初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的初始噪声概率进行调整处理，得到所述初始噪声像素区域中的各初始噪声像素点的噪声概率。
[0034]可选的，所述基于各所述目标噪声像素点的滤波窗口尺寸，对各所述目标噪声像素点进行加权均值滤波去噪处理，得到已除噪的缺陷区域，包括：
[0035]对每个目标噪声像素点的噪声概率进行归一化处理，得到所述目标噪声像素点的权值，并基于每个目标噪声像素点的灰度值、每个目标噪声像素点所属的初始噪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢结构装配式建筑焊接异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取焊缝图像，并识别所述焊缝图像的缺陷区域；提取所述缺陷区域中的初始噪声像素点，并基于自适应滤波策略，对各初始噪声像素点进行划分处理，得到多个初始噪声像素区域；所述初始噪声像素区域中包括多个确定滤波窗口尺寸的初始噪声像素点；针对每个初始噪声像素区域，计算所述初始噪声像素区域的各初始噪声像素点的噪声概率，并筛选大于预设噪声概率预阈值的初始噪声像素点，作为目标噪声像素点；基于各所述目标噪声像素点的滤波窗口尺寸，对各所述目标噪声像素点进行加权均值滤波去噪处理，得到已除噪的缺陷区域，并对所述已除噪的缺陷区域进行分割异常检测处理，得到所述焊缝图像的异常检测值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述缺陷区域中的初始噪声像素点，包括：获取所述焊缝图像的缺陷区域中每个像素点的位置信息，并对所述焊缝图像的缺陷区域进行形态学运算处理，得到第一焊缝图像；计算所述焊缝图像的缺陷区域与所述第一焊缝图像的相同位置信息的各像素点之间的灰度差值的绝对值，并将包含所述焊缝图像与所述第一焊缝图像的相同位置信息的各像素点之间的灰度差值的绝对值的第一焊缝图像，作为第二焊缝图像；基于所述第二焊缝图像的各像素点的位置信息、以及所述第二焊缝图像的灰度差值的绝对值，计算所述第二焊缝图像的最佳灰度值阈值，并在所述第二焊缝图像的各像素点中，筛选大于所述最佳灰度值阈值的像素点，作为初始噪声像素点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于自适应滤波策略，对各初始噪声像素点进行划分处理，得到多个初始噪声像素区域，包括：基于预设图像划分策略，将各初始噪声像素点划分为多个图像区域；识别每个图像区域中包含的初始噪声像素点数目、以及每个图像区域中的各初始噪声像素点的位置信息；针对每个图像区域，基于所述图像区域中包含的初始噪声像素点数目、以及所述图像区域中的各初始噪声像素点的位置信息，通过噪声像素失误概率算法，计算所述图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率；基于每个图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率、以及预设滤波窗口尺寸筛选条件，确定所述图像区域中的各初始噪声像素点对应的滤波窗口尺寸，并将已确定所有初始噪声像素点的滤波窗口尺寸的图像区域，作为初始噪声像素区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率、以及预设滤波窗口尺寸筛选条件，确定所述图像区域中的各初始噪声像素点对应的滤波窗口尺寸，包括：针对每个图像区域，对所述图像区域中的各初始噪声像素点的噪声识别失误率进行归一化处理，得到所述图像区域中的各初始噪声像素点的滤波值；基于预设滤波窗口尺寸对应的滤波值范围、以及所述图像区域中的各初始噪声像素点的滤波值，确定所述图像区域中的各初始噪声像素点对应的滤波窗口尺寸。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每个图像区域，基于所述图像区
域中包含的初始噪声像素点数目、以及所述图像区域中的各初始噪声像素点的位置信息，通过噪声像素失误概率算法，计算所述图像区域中的各初始噪声像...

【专利技术属性】
技术研发人员：李宾，李济云，张士伟，
申请(专利权)人：山东恒海钢结构有限公司，
类型：发明
国别省市：