[发明专利]一种焊缝缺陷的自动检测方法及其系统在审
申请号: | 202010856564.0 | 申请日: | 2020-08-24 |
公开(公告)号: | CN112150410A | 公开(公告)日: | 2020-12-29 |
发明(设计)人: | 王粤;邓杨;尚玉婷 | 申请(专利权)人: | 浙江工商大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/13;G06N3/08;G06N3/04 |
代理公司: | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人: | 盛影影 |
地址: | 310016 浙江省杭*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 焊缝 缺陷 自动检测 方法 及其 系统 | ||
1.一种焊缝缺陷的自动检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1,获取待检测焊缝的待检测数字图像;
步骤S2,对所述待检测数字图像进行预处理,以得到裁剪后的所述待检测数字图像;
步骤S3,将裁剪后的所述待检测数字图像输入第一深度语义分割网络模型中,以对所述待检测数字图像的第一焊缝缺陷进行检测,得到第一缺陷图;和
将裁剪后的所述待检测数字图像输入第二深度语义分割网络模型中,以对所述待检测数字图像的第二焊缝缺陷进行检测,得到第二缺陷图;
步骤S4,将所述第一缺陷图和所述第二缺陷图进行融合处理,以得到融合缺陷图;
步骤S5,对所述融合缺陷图进行处理,以得到对应于每个焊缝缺陷的缺陷数据,并将每个所述焊缝缺陷的所述缺陷数据结合检测标准表获取所述焊缝缺陷的缺陷信息,以得到包括所有所述缺陷信息的检测报告;
其中,所述焊缝缺陷包括所述第一焊缝缺陷和所述第二焊缝缺陷。
2.如权利要求1所述的自动检测方法,其特征在于,所述步骤S3具体包括以下步骤:
得到第一缺陷图的步骤包括:
采用所述第一深度语义分割网络模型的滑动窗口对所述待检测数字图像进行预分割,并将预分割后的所述待检测数字图像分别输入到第一网络结构中,以通过所述第一网络结构对预分割后的所述待检测数字图像的所述第一焊缝缺陷进行检测,得到第一缺陷图;
其中,所述第一网络结构包括第一编码器网络结构和第一解码器网络结构,所述第一编码器网络结构和所述第一解码器网络结构组成非对称结构;
得到第二缺陷图的步骤包括:
采用所述第二深度语义分割网络模型的滑动窗口对所述待检测数字图像进行预分割,并将预分割后的所述待检测数字图像分别输入到第二网络结构中,以通过所述第二网络结构对预分割后的所述待检测数字图像的所述第二焊缝缺陷进行检测,得到第二缺陷图;
其中,所述第二网络结构包括第二编码器网络结构和第二解码器网络结构,所述第二编码器网络结构和所述第二解码器网络结构组成非对称结构。
3.如权利要求2所述的自动检测方法,其特征在于,所述第一编码器网络结构和所述第二编码器网络结构均包括至少一个第一卷积块、多个第二卷积块和多个倒残差空洞卷积冗余块;
其中,所述第一卷积块包括至少一层普通卷积层;
所述第二卷积块包括至少一层普通卷积层和至少一层深度可分离卷积层;
所述倒残差空洞卷积冗余块包括两层普通卷积层和一层深度可分离卷积层,深度可分离卷积层设置在两层普通卷积层之间;
所述第一编码器网络结构采用至少一条连接信号与所述第一解码器网络结构连接;
所述第二编码器网络结构采用至少一条连接信号与所述第二解码器网络结构连接;
所述倒残差空洞卷积冗余块中的深度可分离卷积层采用膨胀系数为2的空洞卷积;
所述第一解码器网络结构和所述第二解码器网络结构均包括多层普通卷积层,多层上采样层和一层输出层。
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