[发明专利]一种增材制造过程中的缺陷检测方法及系统有效
申请号: | 202210562263.6 | 申请日: | 2022-05-23 |
公开(公告)号: | CN115115578B | 公开(公告)日: | 2023-02-10 |
发明(设计)人: | 周宇 | 申请(专利权)人: | 厦门宇电自动化科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/187;G06T7/62;G06T7/73;G06V10/26;G06V10/764;G06V20/70 |
代理公司: | 厦门仕诚联合知识产权代理事务所(普通合伙) 35227 | 代理人: | 戴惠恋 |
地址: | 361000 福建省厦*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 制造 过程 中的 缺陷 检测 方法 系统 | ||
1.一种增材制造过程中的缺陷检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤a.获取输入数据,所述输入数据至少包括待测构件的表面温度T、图像数据;
步骤b.基于待测构件的表面温度T计算光谱数据,所述光谱数据包括光谱积分强度I、相关系数C;
步骤c.根据表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C和预设数据模板匹配规则,判断待测构件存在的内部缺陷类型,并定位出产生内部缺陷的位置;其中,光谱积分强度I是根据热力学中的斯特藩-玻尔兹曼定律计算得到的,用于表征温度场的变化;相关系数C是根据皮尔逊相关系数计算得到的,用于表征当前检测的光谱与无缺陷构件的参考光谱之间的关联程度;其中,内部缺陷类型包括内部空腔、内部分层,表面缺陷类型包括表面裂缝、表面气孔;
步骤d.对发生内部缺陷位置的点进行光谱分析,得到内部缺陷信息,内部缺陷信息包括内部缺陷面积s1、内部缺陷深度d1、内部缺陷宽度w1;
步骤e.基于视觉检测算法模型,对待分析图像进行分析,得到表面缺陷信息;待分析图像为标准图像数据,表面缺陷信息包括表面缺陷类型、表面缺陷位置、表面缺陷深度d2、表面缺陷面积s2、表面缺陷宽度w2;
所述步骤e中,视觉检测算法模型包括3D目标检测算法,用于确定表面缺陷类型、表面缺陷位置和表面缺陷深度d2,具体包括如下步骤:
获取同一缺陷检测场景下的两幅图像数据,根据立体匹配算法得到两幅图像数据中对应的像素点;根据三角视差法计算得到视差信息,并转换为深度图,深度图用于表示缺陷检测场景中缺陷目标的深度;
将图像数据输入特征提取网络,深度图输入滤波器生成网络,并通过深度引导滤波模块对特征图信息进行多尺度融合处理,得到特征图;
将特征图输入检测头模块,再对其进行非极大值抑制和结果微调处理后,输出表面缺陷类型和三维检测框;三维检测框对应于表面缺陷位置,且包含表面缺陷宽度、表面缺陷高度和表面缺陷深度d2三个维度。
2.根据权利要求1所述的一种增材制造过程中的缺陷检测方法,其特征在于:预设模板匹配规则具体为:
|avg(X)-avg(Y)≤std(X)|,且|avg(X)-avg(Y)≤std(Y)|;
其中,X表示在某时刻t待测构件各坐标的表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C三个参量的数据,Y表示在某时刻t的预设模板各坐标的表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C三个参量的数据,avg(X)或avg(Y)表示平均值运算,std(X)或std(Y)表示标准差运算。
3.根据权利要求1所述的一种增材制造过程中的缺陷检测方法,其特征在于:还包括步骤f.输出缺陷信息,并对图像进行可视化显示。
4.根据权利要求1所述的一种增材制造过程中的缺陷检测方法,其特征在于:所述步骤c中,根据表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C和预设数据模板匹配规则,判断待测构件存在的内部缺陷类型,并定位出产生内部缺陷的位置;具体包括如下步骤:
c1.获取表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C和预设数据模板匹配规则;
c2.将待测构件的表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C与预设数据模板匹配规则进行匹配,若符合预设模板匹配规则,则判断待测构件存在与模板相同类型的内部缺陷;
c3.将存在内部缺陷的待测构件与数据模板进行比对,遍历得到待测构件中与模板中数据相同的所有点,所有点构成的连通区域为产生内部缺陷的位置。
5.根据权利要求1所述的一种增材制造过程中的缺陷检测方法,其特征在于:所述步骤d中,对发生内部缺陷位置的点进行光谱分析,得到内部缺陷信息;具体包括如下步骤:
d1.将太赫兹作为入射信号穿过待测构件,得到时域波形;
d2.基于时域波形,得到时间延迟Td;
d3.基于时间延迟Td与专家库中内部缺陷信息的线性拟合关系,得到内部缺陷深度d1、内部缺陷面积s1、内部缺陷宽度w1。
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