【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及磁粉检测，具体涉及一种非焊接瓶式容器表面缺陷智能判别系统及方法。
技术介绍
1、现有技术中，通过利用磁粉检测技术和智能算法组合来检测非焊接制造的瓶式容器（如气瓶、压力容器等）表面缺陷。磁粉检测通过在容器表面施加磁场，使磁性粉末在裂纹、气孔等缺陷部位聚集，形成可视化的缺陷图像，从而发现容器表面的微小缺陷。智能判别技术则利用图像处理和机器学习算法自动分析磁粉检测生成的图像，对缺陷类型、位置、大小进行智能识别和分类。这种方法减少了人工检测的误差，提高了检测效率和精度，确保非焊接瓶式容器在生产和使用过程中的安全性，尤其适用于需要高精度检测的容器检测场景。
2、现有技术存在以下不足之处：
3、当磁粉检测设备存在强烈的电磁干扰时，磁粉可能在无缺陷的区域聚集，形成伪缺陷。伪缺陷的存在会误导检验人员，将正常容器判断为有缺陷，这在质量控制严格的领域，可能导致对容器进行不必要的维修、报废，甚至全面更换。同时，智能判别系统通常依赖机器学习算法进行缺陷识别。电磁干扰导致的伪缺陷信号会被系统错误地记录为缺陷数据，逐渐干扰智能...
【技术保护点】
1.一种非焊接瓶式容器表面缺陷智能判别方法，其特征在于：包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种非焊接瓶式容器表面缺陷智能判别方法，其特征在于：S2中，对每个干扰强度下各测点的磁场偏移量波动情况进行分析后生成磁场偏移畸变指数，用以判断容器表面的磁场畸变程度，则磁场偏移畸变指数的获取方法为：
3.根据权利要求2所述的一种非焊接瓶式容器表面缺陷智能判别方法，其特征在于：S3中，将电磁干扰强度与信号偏移量绘制成曲线图，对不同强度干扰下缺陷信号强度的变化趋势进行分析后生成缺陷信号强度变化异常指数，缺陷信号强度变化异常指数的获取方法为：
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【技术特征摘要】
1.一种非焊接瓶式容器表面缺陷智能判别方法，其特征在于：包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种非焊接瓶式容器表面缺陷智能判别方法，其特征在于：s2中，对每个干扰强度下各测点的磁场偏移量波动情况进行分析后生成磁场偏移畸变指数，用以判断容器表面的磁场畸变程度，则磁场偏移畸变指数的获取方法为：
3.根据权利要求2所述的一种非焊接瓶式容器表面缺陷智能判别方法，其特征在于：s3中，将电磁干扰强度与信号偏移量绘制成曲线图，对不同强度干扰下缺陷信号强度的变化趋势进行分析后生成缺陷信号强度变化异常指数，缺陷信号强度变化异常指数的获取方法为：
4.根据权利要求3所述的一种非焊接瓶式容器表面缺陷智能判别方法，其特征在于：s4中，将容器表面的磁场畸变程度和磁粉检测设备的缺陷信号强度异常变化情况进行综合分析，评估存在电磁干扰时磁粉检测设备的电磁抗干扰能力，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种非焊接瓶式容器表面缺陷智能判别方法，其特征在于：s5中，根据磁粉检测设备的电磁抗干扰能力，将缺陷区域检测结果的准确性划分为不同的等级，包括准确性检测结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：凌付平，赵孔标，徐明亮，尚振一，马志俊，蒋坤松，陆美燕，
申请(专利权)人：江苏航运职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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