基于多层CNN及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多层CNN及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，首先，对焊缝图像I进行预处理；然后，利用多层卷积和池化处理预处理后的图像，提取不同层次特征，得到特征图y；其次，对特征图y进行1×1卷积操作得到分割结果图u，再进行尺寸回归得到分割结果图v；最后，将分割结果图u和特征图y进行特征组合，得到特征向量x<subgt;i</subgt;，将所述特征向量x<subgt;i</subgt;送入SVM中，得到缺陷分类，同时，对所述分割结果图v进行连通域分析，得到缺陷标记信息。该焊缝缺陷检测与标记方法使用多层CNN结合SVM，并利用图像处理进行缺陷标记，解决了焊缝缺陷检测中需要缺陷样本规模大、人工检测效率低和传统机器视觉检测鲁棒性差的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业产品表面缺陷检测领域，特别涉及一种多层cnn及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法。

技术介绍

1、焊接是众多军用和民用产品的重要工艺之一，焊接技术广泛应用于飞机、建筑、桥梁、车辆、船舶、计算机及医疗器械等行业中，焊缝质量对产品质量具有至关重要的影响。然而，在实际生产中，由于受到生产环境或是人为因素等影响，焊缝部分易出现缺陷，焊缝缺陷是指焊接过程中在焊接接头处产生的金属不连接、不致密或连接不良的现象，缺陷主要的类型有5种：裂缝(非直线纹理)、气孔(圆形)、夹渣(不规则形状)、未焊透(直线位于焊缝中心)、未熔合(一侧直线，位于焊缝边缘)，很大程度上降低了产品的质量，甚至可能会造成产品使用中的安全问题。因此，如何进行有效的焊缝缺陷检测，及时发现问题从而确保焊接的质量，对于生产企业来说，具有十分重要的意义和价值。

2、现阶段，焊缝缺陷检测以人工检测和传统的机器视觉检测两种方式为主，人工检测效率低，成本高，容易受主观因素和外界环境干扰，严重影响产品质量。传统的机器视觉在检测焊缝缺陷时，必须要设定明确的规则去进行检测，但是在实际生产中很难用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多层CNN及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多层CNN及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，其特征在于：步骤1中，焊缝图像I为像素矩阵，像素矩阵的行数为焊缝图像I的高度h1，像素矩阵的列数为焊缝图像I的宽度w1，使用双线性插值的方法将焊缝图像I的尺寸归一化为h×w×1的图像I1。

3.根据权利要求1所述的基于多层CNN及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，其特征在于：步骤2具体包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于多层CNN及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，其特征在于：步骤2.3...

【技术特征摘要】

1.一种基于多层cnn及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多层cnn及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，其特征在于：步骤1中，焊缝图像i为像素矩阵，像素矩阵的行数为焊缝图像i的高度h1，像素矩阵的列数为焊缝图像i的宽度w1，使用双线性插值的方法将焊缝图像i的尺寸归一化为h×w×1的图像i1。

3.根据权利要求1所述的基于多层cnn及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，其特征在于：步骤2具体包括如下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于多层cnn及图像处理的焊缝缺陷检测与标记方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，徐阳，
申请(专利权)人：沈阳航空航天大学，
类型：发明
国别省市：