申请/专利权人：青岛求是工业技术研究院;浙江大学

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117911326A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/41;G06T5/70;G06T7/13;G06V10/25;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本申请涉及一种焊缝表面缺陷检测方法及系统，其中，所述焊缝表面缺陷检测方法通过多角度多表面采集目标表面图像，之后通过高性能算法重建目标表面图像法向图，明确缺陷的法向特征；最后基于表面法向特征，针对横向纹路和高度突变缺陷，分别设计了基于双阶段与旋转矩形提取的横向纹路缺陷检测算法、基于自适应双阈值分割的高度突变缺陷检测算法，克服打磨表面的纹理噪声与伪缺陷干扰，有效解决钢轨焊缝打磨表面特征提取与定位困难的问题，且系统运行效率优于现有检测方法，满足实际生产需求。

主权项：1.一种焊缝表面缺陷检测方法，应用于60型钢轨，其特征在于，所述焊缝表面缺陷检测方法包括：对目标进行多光照角度光源激励，采集多张不同光照角度下的目标表面图像，对多张不同光照角度下的目标表面图像进行预处理，得到多张预处理后的目标表面图像；将L2算法引入特征融合卷积神经网络模型以改进深度非朗伯体光度立体视觉算法，得到改进后的特征融合卷积神经网络模型；将同一个光照角度下的多张预处理后的目标表面图像输入特征融合卷积神经网络模型，得到一张该光照角度下的目标表面图像的法向图；反复执行所述将同一个光照角度下的多张预处理后的目标表面图像输入特征融合卷积神经网络模型，得到一张该光照角度下的目标表面图像的法向图，直至得到所有光照角度下的目标表面图像的法向图；选取一个光照角度下的目标表面图像的法向图；根据目标表面图像的法向图分割打磨区域和非打磨区域，通过外轮廓查找获取打磨区域粗轮廓，对打磨区域粗轮廓查找轮廓点集凸包，以凸包作为打磨区域掩膜图输出，将掩膜图与目标表面图像相乘获取只包含打磨区域的法向图；对只包含打磨区域的法向图的R通道基于巴特沃斯高通滤波获取缺陷区域初定位图像，基于旋转卡壳算法提取区域初定位图像中凸包的最小面积外接矩形，得到横向纹路缺陷的粗定位区域，采用Sobel边缘检测对粗定位区域和边缘检测后的图像进行缺陷精定位，得到标注有缺陷定位框的法向图；获取目标表面图像的法向图的灰度直方图，根据灰度直方图确定最大分割阈值和最小分割阈值，基于最大分割阈值和最小分割阈值定位高度突变缺陷区域，生成标注有高度突变缺陷区域的法向图；返回选取一个光照角度下的目标表面图像的法向图，直至所有光照角度下的目标表面图像的法向图均被处理完毕。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛求是工业技术研究院;浙江大学 焊缝表面缺陷检测方法及系统

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