【技术实现步骤摘要】
基于图像数据的钣金件焊接缺陷智能检测方法
[0001]本申请涉及图像处理领域，具体涉及基于图像数据的钣金件焊接缺陷智能检测方法。
技术介绍
[0002]随着工业化和现代化的发展，对钣金件的质量要求越来越高。焊接缺陷可能导致产品质量不合格、安全隐患和生产事故，因此需要进行及时和有效的缺陷检测。钣金件焊接缺陷检测技术的发展是为了满足质量要求、提高自动化水平、提高检测精度和速度，从而确保焊接过程的质量和可靠性。
[0003]由于钣金件一般常在高强度环境下使用并且使用频繁，因此对钣金件的质量要求较高。钣金件焊接区域常采用鱼鳞焊，鱼鳞焊是一种常见的焊接技术，其特点是焊缝美观、强度高、耐腐蚀性好，因而为了满足钣金件的实用要求一般对钣金件采用鱼鳞焊。焊瘤为鱼鳞焊中的一种常见缺陷，其存在会很大程度上影响钣金件质量，因而需在焊接完成后进行焊瘤检测。鱼鳞焊所形成的焊缝中存在很多类似鱼鳞的纹理，这些纹理会很大程度上干扰焊瘤检测，导致焊瘤检测准确性降低。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于图像...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于图像数据的钣金件焊接缺陷智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取焊接区域图像；根据焊接区域图像得到多个第一图像块和多个第二图像块，计算每个第一图像块的角度差异指标，根据角度差异指标得到每个第一图像块的重要程度；根据每个第一图像块的重要程度得到每个第二图像块的异常程度，根据异常程度得到每个第二图像块的焊纹规律性，计算每个第二图像块的邻域关联性，根据异常程度、焊纹规律性和邻域关联性得到每个第二图像块的缺陷可能性；根据缺陷可能性对焊接区域图像进行缺陷检测得到缺陷区域；所述计算每个第一图像块的角度差异指标，包括的具体步骤为：焊接方向为水平方向；对于一个第一图像块，获取各像素的梯度方向与焊接方向的夹角，将所有像素的梯度方向与焊缝方向夹角的方差作为第一图像块的角度差异指标；所述根据角度差异指标得到每个第一图像块的重要程度，包括的具体步骤为：获取第一图像块内各像素的灰度值，将第一图像块内部的所有像素的灰度值求均值作为第一图像块的梯度指标；计算每个第一图像的灰度差异指标；将每个第一图像块的梯度指标、灰度差异指标和角度差异指标的乘积作为每个第一图像块的重要程度；所述根据每个第一图像块的重要程度得到每个第二图像块的异常程度，包括的具体步骤为：对于一个第二图像块，获取所属的第一图像块，将所属的第一图像块的重要程度作为该第二图像块的重要程度；计算第二图像块内所有像素的梯度值均值，将每个第二图像块的重要程度与梯度值均值的比值作为异常程度；所述根据异常程度得到每个第二图像块的焊纹规律性，包括的具体步骤为：对于一个第二图像块：获取第二图像块所属的第一图像块，在所属的第一图像块中获取异常程度最大的第二图像块作为该第二图像块的代表图像块；在焊接方向上获取与所属的第一图像块邻接的两个第一图像块作为该第二图像块的邻接区域，在每个邻接区域内分别获取一个异常程度最大的第二图像块作为该第二图像块的参考图像块；对于一个第二图像块，计算代表图像块中所有像素的灰度值均值，计算参考图像块中所有像素的灰度值均值，将代表图像块灰度均值分别与每个参考图像块灰度均值作差得到两...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭晓峰，蒋辉，
申请(专利权)人：金恒山电气无锡有限公司，
类型：发明
国别省市：
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