[发明专利]基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法，其特征在于，包括：

对焊缝x射线底片进行语义分割得到焊缝边缘，对焊缝边缘内侧区域进行连通域分析得到焊缝内侧的连通域；

对每个连通域的边缘进行分割，得到靠近母材一侧的外边缘和靠近焊缝中心一侧的内边缘；

分别获取内边缘和外边缘的辨识度、黑度与平直度；利用内边缘的辨识度与黑度获取内边缘的清晰度，利用外边缘的辨识度与黑度获取外边缘的清晰度；根据内边缘和外边缘之间的清晰度差值和内边缘与外边缘之间的平直度差值得到连通域的未融合率；

根据获得的未熔合率，对未熔合率对应的连通域中焊缝缺陷进行判断，并根据判断结果对该连通域进行标记。

2.根据权利要求1所述一种基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法，其特征在于，所述未融合率的表达式为：

其中，为焊缝连通域的未融合率，为内边缘和外边缘之间的清晰度差值的绝对值，为内边缘和外边缘之间平直度差值的绝对值。

3.根据权利要求2所述一种基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法，其特征在于，内边缘和外边缘的清晰度分别通过如下方式得到：

根据内边缘的辨识度和黑度以及外边缘的辨识度和黑度分别得到内边缘的清晰度和外边缘的清晰度，获取内边缘和外边缘清晰度的表达式分别为：

其中，为内边缘的清晰度，为内边缘的辨识度，为内边缘的黑度，为外边缘的清晰度，为外边缘的辨识度，为外边缘的黑度。

4.根据权利要求1所述一种基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法，其特征在于，内边缘的平直度和外边缘平直度的分别通过如下方式得到：

以焊缝中心线延伸方向为基准方向设置权值，分别计算内边缘和外边缘上的点与相邻点组成的小边缘的延伸方向相对于焊缝中心线的延伸方向的符合率s,分别获取内边缘上所有点的符合率以及外边缘上所有点的符合率，对内边缘上所有点的符合率以及外边缘上所有点的符合率分别取平均值得到内边缘的平直度和外边缘的平直度。

5.根据权利要求1所述一种基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法，其特征在于，所述获取内边缘和外边缘辨识度的方法如下：

将内边缘标记为，外边缘标记为，计算，上的每一个点周围八邻域内八个方向中属于连通域外侧的点的梯度均值；

根据梯度均值分别计算内边缘和外边缘待测点与待测连通域外相邻点灰度值的平均梯度差，对内边缘上每一个点的平均梯度差相加求平均，获得内边缘的总平均梯度差为,对外边缘上每一个点的平均梯度差相加求平均，获得外边缘的总平均梯度差为；根据内边缘和外边缘的总平均梯度差得到内边缘的辨识度为,外边缘的辨识度为。

6.根据权利要求1所述一种基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法，其特征在于，内边缘和外边缘的黑度通过如下方法获得：

分别对内边缘和外边缘上所有点的灰度值求平均，得到内边缘的灰度平均值和外边缘的灰度平均值，对内边缘和外边缘的灰度平均值分别进行归一化处理，得到内边缘的黑度和外边缘的黑度。

7.根据权利要求1所述一种基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法，其特征在于，获取内边缘和外边缘的方法如下:

对焊缝未熔合缺陷的x射线底片图像中连通域边缘上的点进行遍历，对每一个点向着最近母材的方向以及焊缝中心的方向寻找相同连通域的边缘点，分别对两个方向上寻找到的相同连通域的点进行标记，根据标记的两类点分别构成连通域靠近焊缝中心一侧的内边缘和靠近母材一侧的外边缘。

8.根据权利要求1所述一种基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法，其特征在于，获取焊缝内侧连通域的方法如下:

将焊缝x射线底版图像输入DNN网络中，获取图像中焊缝的区域，通过语义分割获取焊缝边缘，对焊缝边缘内侧进行连通域分析得到焊缝内的连通域。

9.根据权利要求1所述一种基于计算机视觉的焊缝缺陷无损检测方法，其特征在于，对未融合率对应的连通域进行标记的方法为：

当时，将该未融合率值对应的连通域标记为未熔合缺陷；当时，将该未融合率值对应的连通域标记为非未熔合缺陷，为未融合率阈值。