[发明专利]一种焊缝缺陷检测方法、装置、设备及系统

说明书

本发明实施例公开了一种焊缝缺陷检测方法、装置、设备及系统。其中，方法包括提取待测焊件磁光图像的灰度共生矩阵的多个特征，并分别计算各特征的平均值和标准差，以作为磁光图像的识别特征向量；根据各特征确定聚类数目以选取已知缺陷类别的样本图像，并计算各样本图像与磁光图像相同类型特征的样本特征向量；将识别特征向量、各样本特征向量输入模糊聚类识别模型，并为模糊聚类识别模型配置参数，初始化模糊聚类识别模型的聚类中心；利用模糊聚类识别模型，迭代计算识别特征向量与各样本特征向量的隶属度函数与聚类中心，直至满足预设迭代结束条件，输出磁光图像对应的待测焊件的缺陷类别。本申请提供的技术方案提高了焊件缺陷的检测精度。

技术领域

本发明实施例涉及焊件检测技术领域，特别是涉及一种焊缝缺陷检测方法、装置、设备及系统。

背景技术

随着我国航空、航天、能源和船舶等重工业的发展，焊接技术已经成为制造业中必不可少的材料成型和加工技术之一。由于焊接工艺在加工过程中易受到来自外部环境等因素的影响，如焊接速度、焊接功率、保护气体流量、焊接环境以及工件表面状况等，焊件不可避免地会产生裂纹、未焊透、未熔合、气孔、凹坑、夹渣等焊缝缺陷。为了保证焊件的产品质量，必须及时有效地检测出焊缝缺陷。在实际生产过程中，除了目测焊接表面缺陷与成型缺陷外，对于一些小于0.1mm焊缝缺陷，一般无法但靠目测进行有效识别。

现有技术中，一般采用的金属缺陷无损检测技术为射线检测方法，具体为利用射线(例如x射线、γ射线等)在穿过待测焊件过程中具有一定的衰减规律，然后根据通过穿过的待测焊件的各部位衰减后的射线强度来检测该焊件内部缺陷的一种方法。不同物体的衰减程度不同，衰减的程度由物体的厚度、物体的材料种类以及射线的种类而决定。

射线检测方法主要用于检测工件内部体积型缺陷，且工件的厚度不易超过80mm，可根据材料的衰减系数做相应的加厚或者减薄。该方法检测成本高，检测设备较大，产生的射线辐射对人体伤害极大，对微裂纹缺陷的检测灵敏度较低。

鉴于此，如何在不破坏焊件结构的条件下，采用低成本的无损检测手段，提高焊件焊缝的检测精度，是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种焊缝缺陷检测方法、装置、设备及系统，提高了焊件缺陷的检测精度。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

本发明实施例一方面提供了一种焊缝缺陷检测方法，包括：

提取待测焊件磁光图像的灰度共生矩阵的多个特征，并分别计算各特征的平均值和标准差，以作为所述磁光图像的识别特征向量；

根据各特征确定预先构建的模糊聚类识别模型的聚类数目，选取多张已知缺陷类别的样本图像，并计算各样本图像与所述磁光图像相同类型特征的样本特征向量，缺陷类别的种类数为所述聚类数目；

将所述识别特征向量、各样本特征向量输入所述模糊聚类识别模型，并为所述模糊聚类识别模型配置参数，初始化所述模糊聚类识别模型的聚类中心；

利用所述模糊聚类识别模型，迭代计算所述识别特征向量与各样本特征向量的隶属度函数与聚类中心，直至满足预设迭代结束条件，输出所述磁光图像对应的待测焊件的缺陷类别；

其中，所述参数包括目标函数精度值、模糊指数、聚类数目及最大迭代次数。

可选的，所述利用所述模糊聚类识别模型，迭代计算所述识别特征向量与各样本特征向量的隶属度函数与聚类中心，直至满足预设迭代结束条件，输出所述磁光图像的缺陷类别包括：

S1：计算所述识别特征向量与各样本特征向量的隶属度函数及聚类中心；

S2：判断所述识别特征向量与所述聚类中心的欧氏距离是否超过所述目标函数精度值；若是，则执行S4；若否，则执行S3；