【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理的领域，尤其涉及一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法。
技术介绍
1、爆炸焊接技术是利用爆炸冲击波的高能量和高压力进行焊接的一种特殊焊接工艺。爆炸焊接技术的工作原理是：在待焊接的两个金属工件之间放置炸药或爆炸发生器，在引爆后，产生的爆炸冲击波和高温高压气体将工件接触面上的氧化物和污物清除，并形成金属间的原子键结合，使两个金属工件焊接。
2、爆炸焊接技术常用于金属复合板的焊接，优点为能够使性能差异悬殊的两种材料实现复合，例如钛钢复合板与铝钢复合板，两种金属板材的差异性较大，只能采用爆炸焊接的技术进行复合。
3、为了保证焊接的质量，需要对焊接后的工件进行检测，现有技术主要是通过目测法人工观察焊接缝的外观或是人工查看焊接缝的照片，以检查是否有明显的缺陷，如裂纹、孔洞等，效率较低且主观性较强。
技术实现思路
1、为了提高金属复合板爆炸焊接检测的效率，提高检测结果的客观性，本申请提供一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法。
2、一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法，包括以下步骤：
3、构建三维高斯混合模型；响应于待检测的彩色图像被获取，根据所述三维高斯混合模型，生成待检测的彩色图像中每个像素点为裂纹区域像素点的概率或焊接区域像素点的概率，使裂纹区域像素点的概率或焊接区域像素点的概率大于预设概率阈值的像素点，组成像素点集合；根据像素点集合，获得系数图像，将待检测的彩色图像与系数图像相乘，得到第一灰度图像，第
4、可选的，计算每个目标区域的裂纹判断系数，包括步骤：计算梯度变化稳定性，计算公式为：，其中，为所述距离灰度值序列中从第1个灰度值到第个灰度值的梯度变化稳定性，为所述距离灰度值序列中第i个的灰度值，为所述距离灰度值序列中第个的灰度值，为所述距离灰度值序列中第2个的灰度值，为所述距离灰度值序列中第1个的灰度值；根据所述梯度变化稳定性，计算拖尾像素点的个数， 当时，使，为拖尾像素点的个数，为距离灰度值序列中的第个灰度值，为灰度梯度稳定性变化值；当时，继续计算；计算变化幅度系数，计算公式为：，其中，为变化幅度系数，为目标区域的灰度变化幅度；计算拖尾系数，计算公式为：，其中，为拖尾系数，为目标区域中拖尾像素点的个数，为目标区域像素点的个数；根据所述变化幅度系数及所述拖尾系数，计算裂纹判断系数，计算公式为：，为目标区域的裂纹判断系数，为变化幅度系数，为拖尾系数。
5、可选的，所述计算第三灰度图像中的开裂评价，包括步骤：将第三灰度图像的焊接区域进行膨胀腐蚀处理得到处理后的图像，计算处理后的图像中焊接区域的中线；计算中线上像素值的熵值，作为开裂评价，表达式为：，其中，为焊接区域的开裂评价，为焊接区域在膨胀腐蚀前的像素值在第三灰度图像中的面积占比，为焊接区域膨胀腐蚀后的像素值在第三灰度图像中的面积占比。
6、可选的，包括步骤：将处理后的图像中八邻域值内出现0值的像素点标记为边缘点，连接边缘点形成连续曲线或直线为焊接区域的边缘线；获取边缘线上一个边缘点切线的法线与焊接区域边缘线的交点，得到所述交点与一个边缘点之间连线的中点；遍历得到所有的中点，将所有的中点组成的曲线或直线作为所述中线。
7、可选的，构建三维高斯混合模型，包括步骤：获取复合板焊接的历史彩色图像，标记历史彩色图像中的裂纹区域的像素点和焊接区域的像素点；根据裂纹区域的像素点，生成历史彩色图像中三原色通道数据的三维数据集，根据三维数据集训练预设的高斯混合模型，得到三维高斯混合模型。
8、本申请具有以下技术效果：
9、1、通过将爆炸焊接后金属复合板的图像进行处理和分析，得到图像中焊接区域及焊接区域中出现裂纹的情况，裂纹具有中间宽、两端窄的特征。通过计算裂纹的拖尾像素点的个数及梯度变化稳定性，判定是否出现裂纹区域。
10、2、根据焊接区域中线的混乱程度，得到焊接区域的开裂评价，判断是否存在非裂纹形式的开裂，如破碎等情况。
11、3、直接将裂纹区域和开裂的焊接区域，在彩色图像上进行标注，可视化的显示出焊接检测的结果。
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1.一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法，其特征在于，计算每个目标区域的裂纹判断系数，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法，其特征在于，所述计算第三灰度图像中的开裂评价，包括步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法，其特征在于，计算处理后的图像中焊接区域的中线，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法，其特征在于，构建三维高斯混合模型，包括步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法，其特征在于，计算每个目标区域的裂纹判断系数，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金属复合板爆炸焊接检测方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨学山，何宝明，何婷婷，姚明强，雷雨浓，何素萍，
申请(专利权)人：宝鸡市钛程金属复合材料有限公司，
类型：发明
国别省市：
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