一种缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种缺陷检测方法

【技术实现步骤摘要】
一种缺陷检测方法、计算设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种缺陷检测方法
、
计算设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]由于科技的不断发展，能源需求不断增加，传统的非可再生能源源源不断枯竭，并且造成严重污染，因此，核能作为一种清洁能源，逐渐引起了更多关注，然而，核电站可能发生泄漏事故，造成巨大损失，因此精确控制核反应过程的安全至关重要
。
[0003]核燃料填充锆管是重水堆核燃料元件的主要部件之一，锆管的两端与端盖焊接以封闭管内的核燃料，因此，在两端的内外壁上设置坡口，以确保焊接过程的可靠性和稳定性，然而，坡口容易受损，并且在拆卸过程中难免会受到污染，这可能导致焊接的不稳定或失败，严重影响核反应的安全性
。
[0004]随着核能行业的不断扩大，对锆管的需求显著增加，然而，这些锆管具有一个具有挑战性的特点
——
直径很小，用肉眼识别缺陷变得非常困难，目前，技术人员通常使用放大镜和光源来对坡口进行抽查，然而，这种手动检测方法效率低下，缺乏标准化的缺陷评估过程，导致许多不合格零部件被忽视，此外，确保核安全要求对所有核燃料棒坡口进行全面检查，因此，仅仅依靠手动视觉检测已不再足以满足这一严格要求
。
[0005]近年来，基于机器视觉的方法因其检测速度快
、
精度高以及能够建立统一标准而被广泛应用于缺陷检测，但所有的训练图像的需要赋予特定的标签，特别是语义分割，耗时且成本高昂，基于自模板的方法通过在不依赖大量标记数据的情况下实现高精度，提供了一种可行的替代方法
。
这些方法为每个样本生成特定的模板，显著提高了检测算法的泛化能力，但该方法经常无差别地为无缺陷区域建立模板，导致效率低下，此外，当坡口中存在聚集缺陷时，算法的鲁棒性受到挑战
。
[0006]因此，迫切需要开发一种简单
、
高效
、
准确的核燃料棒坡口缺陷检测方法
。

技术实现思路

[0007]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种缺陷检测方法
、
计算设备以及存储介质
。
[0008]根据本专利技术的一个方面，提供一种缺陷检测方法，在计算设备中执行，适用于对环形工件进行检测，该方法包括：将环形工件图像中的环形区域，转换为矩形，得到矩形图像；基于矩形图像，生成至少一个样本图像；将各样本图像分别输入缺陷确定模型中进行处理，以对应输出检测结果并生成对应的类激活热力图组，检测结果包括各样本图像是否包含缺陷；针对各类激活热力图组，确定包含缺陷的初始目标区域并生成自参考模板，其中，自参考模板指示该样本图像中不包含缺陷的区域；将各初始目标区域与相应自参考模板进行匹配，确定出缺陷区域的像素位置
。
[0009]可选地，在根据本专利技术的缺陷检测方法中，其中，生成自参考模板，包括：根据初始目标区域中各列对应在矩形图像中的各图像列，确定出至少一个包含缺陷的图像列，作为
缺陷列；针对各缺陷列，分别从矩形图像中选取出候选图像列集合；基于各候选图像列集合，生成对应的各自参考模板
。
[0010]可选地，在根据本专利技术的缺陷检测方法中，其中，初始目标区域中各列对应在矩形图像中的各图像列，通过如下方式来确定：
[0011][0012]其中，
L
为矩形图像的像素列索引，
p
为样本图像的排序索引，
q
为样本图像所包含子图像索引，
W
为矩形的宽度值，
α
为初始目标区域所属样本图像的缩放因子，
l
为初始目标区域在样本区域中的像素列索引
。
[0013]可选地，在根据本专利技术的缺陷检测方法中，其中，候选图像列集合，通过如下方式来获取：
[0014][0015]其中，
D
为初始目标区域在矩形图像中的像素列集，
D
＝
{[R
L1
,R
L2
]∪[R
L3
,R
L4
]∪
…
}
，
R
L
为目标缺陷列，
t
为目标缺陷列两侧预设列的列数
。
[0016]可选地，在根据本专利技术的缺陷检测方法中，其中，自参考模板通过如下方法生成：
[0017][0018]其中，
N
为
M
中的列向量的数量
。
[0019]可选地，在根据本专利技术的缺陷检测方法中，其中，将各初始目标区域与相应自参考模板进行匹配，确定出缺陷区域的像素位置，包括：针对各缺陷列，计算缺陷列与对应自参考模板中对应像素点之间的像素差值；若像素差值的绝对值大于阈值，则将对应在该缺陷列中的该像素点，确定为缺陷像素点；统计所有缺陷像素点的位置，确定出缺陷区域的像素位置
。
[0020]可选地，在根据本专利技术的缺陷检测方法中，其中，将环形工件图像中的环形区域，转换为矩形，得到矩形图像，包括：将环形工件图像进行二值化处理，得到二值化图；基于霍夫圆检测获取所述二值化图中圆环区域的图形参数，所述图形参数至少包括外圆周长
、
内圆周长
、
圆环区域各像素点的灰度值
、
圆环圆心在像素坐标系中的水平坐标和垂直坐标；利用图形参数，得到矩形图像
。
[0021]可选地，在根据本专利技术的缺陷检测方法中，其中，利用图形参数，得到矩形图像，包括：以圆环区域中的外圆周长为矩形图像的宽
、
外圆半径和内圆半径之间的差值为矩形的高，构建初始矩形；将圆环区域各像素点的灰度值对应填充至初始矩形中，得到矩形图像
。
[0022]可选地，在根据本专利技术的缺陷检测方法中，其中，将圆环区域各像素点的灰度值对
应填充至初始矩形中，得到矩形图像，包括：基于如下关系式，得到圆环区域各像素点与初始矩形中像素点的对应关系：
[0023]R
i.j
＝
O
m,n
，
i
＝
1,2,
……
H
，
j
＝
1,2,
……
,W
，
[0024][0025][0026]其中，
O
m,n
为圆环中像素点的灰度值，
R
i.j
为矩形中像素点的灰度值，
i
，
j
分别为矩形像素点的高度和宽度索引，
W
为矩形图像的宽度值，
W
等于圆环外圆的周长，
H
为矩形图像的高度值，
H
等于圆环内外圆之间的半径差值，
r
为圆环的内圆和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种缺陷检测方法，在计算设备中执行，适用于对环形工件进行检测，该方法包括：将环形工件图像中的环形区域，转换为矩形，得到矩形图像；基于所述矩形图像，生成至少一个样本图像；将各样本图像分别输入缺陷确定模型中进行处理，以对应输出检测结果并生成对应的类激活热力图组，所述检测结果包括各样本图像是否包含缺陷；针对各类激活热力图组，确定包含缺陷的初始目标区域并生成自参考模板，其中，所述自参考模板指示该样本图像中不包含缺陷的区域；将各初始目标区域与相应自参考模板进行匹配，确定出缺陷区域的像素位置
。2.
如权利要求1所述的方法，其中，生成自参考模板，包括：根据初始目标区域中各列对应在所述矩形图像中的各图像列，确定出至少一个包含缺陷的图像列，作为缺陷列；针对各缺陷列，分别从所述矩形图像中选取出候选图像列集合；基于各所述候选图像列集合，生成对应的各所述自参考模板
。3.
如权利要求2所述的方法，其中，初始目标区域中各列对应在所述矩形图像中的各图像列，通过如下方式来确定：其中，
L
为矩形图像的像素列索引，
p
为样本图像的排序索引，
q
为样本图像所包含子图像索引，
W
为矩形的宽度值，
α
为初始目标区域所属样本图像的缩放因子，
l
为初始目标区域在所述样本区域中的像素列索引
。4.
如权利要求3所述的方法，其中，候选图像列集合，通过如下方式来获取：
M
＝
[R
L
‑
t
R
L
‑
t+1
…
R
i
…
R
L+t
]
，其中，
D
为初始目标区域在所述矩形图像中的像素列集，
D
＝
{[R
L1
,R
L2
]∪[R
L3...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宁，李孟员，刘坚，李蓉，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：