【技术实现步骤摘要】
基于图像特征的焊管质量检测方法
[0001]本专利技术涉及图像数据处理
,具体涉及基于图像特征的焊管质量检测方法
。
技术介绍
[0002]钢管焊接是管道建筑工程中常见的连接方式,钢管焊接质量的好坏直接影响结构的安全性和使用寿命,在钢管焊接过程中会受到多种因素的影响,包括室温
、
涂层的覆盖性
、
焊接填充材料的选择
、
焊接速度等
。
一旦焊接过程中出现咬边
、
气孔
、
焊瘤等缺陷,钢管的焊接质量将会明显降低,对钢管的使用造成较大的安全隐患
。
[0003]钢管焊接质量的检测能够通过获取钢管焊接处的图像完成,也可以利用
X
射线测量仪器完成,然而管道任务的焊接空间并不一定能够满足测量要求,且
X
射线测量仪器的检测速度较慢,难以适用在大面积检测;基于图像处理的钢筋焊接检测方法包括图像分割
、
图像增强等,其中区域生长法是一种常用的图像分割方法,区域生长算法对图像的形状和大小的敏感度较低,能够分割出不同形状的区域,但是区域生长算法的分割效果比较依赖于种子点的选择以及生长规则的设置
。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供基于图像特征的焊管质量检测方法,以解决区域生长算法中生长规则预先设置对焊管质量检测精度影响较大的问题,所采用的技术方案具体如下:本专利技术一个实施例基于图像特征的焊管质量检测方法,该方法包括以下步骤:
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
基于图像特征的焊管质量检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:获取焊管灰度图;根据焊管灰度图的霍夫圆检测结果获取焊管灰度图上的焊波检测结果;根据焊管灰度图上焊波圆弧的位置信息获取每个像素点的焊波增强因子;根据每个像素点的焊波增强因子获取每个像素点的增强灰度值;根据每个像素点及其八邻域内像素点的增强灰度值获取每个像素点与其八邻域内像素点之间的生长匹配度;采用区域生长算法基于所述生长匹配度得到焊管灰度图的区域分割结果;利用图像匹配算法基于焊管灰度图的区域分割结果得到焊管质量检测结果
。2.
根据权利要求1所述的基于图像特征的焊管质量检测方法,其特征在于,所述根据焊管灰度图的霍夫圆检测结果获取焊管灰度图上的焊波检测结果的方法为:利用霍夫圆检测算法得到焊管灰度图上所有圆弧的检测结果,获取所有圆弧中任意一个圆弧确定的圆形的半径;获取所有圆弧中任意一个圆弧确定的圆形的半径与预设阈值之间的相对半径误差;将所述相对半径误差小于等于预设比例的圆弧作为焊管灰度图上的焊波圆弧,将所述相对半径误差大于预设比例的圆弧作为焊管灰度图上的非焊波圆弧
。3.
根据权利要求2所述的基于图像特征的焊管质量检测方法,其特征在于,所述获取所有圆弧中任意一个圆弧确定的圆形的半径与预设阈值之间的相对半径误差的方法为:获取每个圆弧确定的圆形的半径与预设阈值之间的差值绝对值,将所述差值绝对值与预设阈值的比值作为每个圆弧的相对半径误差
。4.
根据权利要求1所述的基于图像特征的焊管质量检测方法,其特征在于,所述根据焊管灰度图上焊波圆弧的位置信息获取每个像素点的焊波增强因子的方法为:根据焊管灰度图上焊波圆弧的位置信息确定属于同一焊波区域的焊波圆弧;根据属于同一焊波区域的焊波圆弧上短断裂侧的像素点获取每个隐式焊波像素点的焊波增强因子;将焊管灰度图上每个非隐式焊波像素点的焊波增强因子设置为预设参数
。5.
根据权利要求4所述的基于图像特征的焊管质量检测方法,其特征在于,所述根据焊管灰度图上焊波圆弧的位置信息确定属于同一焊波区域的焊波圆弧的方法为:获取每个焊波圆弧确定的圆形,将任意两个所述确定的圆形圆心之间的欧式距离小于阈值的圆形对应的焊波圆弧作为属于同一焊波的焊波圆弧;将以任意属于同一焊波的两个焊波圆弧端点之间连线的最小值为长边长,以预设参数为宽边长所确定的矩形区域作为焊波区域;将任意属于同一焊波的两个焊波圆弧确定的圆形在所述焊波区域内的弧线分别作为第一焊波圆弧
、
第二焊波圆弧
。6.
根据权利要求4所述的基于图像特征的焊管质量检测方法,其特征在于,所述根据属于同一焊波区域的焊波圆弧上短断裂侧的像素点获取每个隐式焊波像素点的焊波增强因子的方法为:分别将第一焊波圆弧
、
第二焊波圆弧短断裂侧上所有像素点按照纵坐标升序顺序的排列结果作为第一焊波圆弧的隐式弧度序列
、
第二焊波圆弧的隐式弧度序列,将第一焊波圆弧的隐式弧度序列
、
第二焊波圆弧的隐式弧度序...
【专利技术属性】
技术研发人员:殷伟龙,
申请(专利权)人:江苏高特高金属科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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