[发明专利]一种工业零部件表面裂纹的多目标检测方法

权利要求书

1.一种工业零部件表面裂纹的多目标检测方法，其特征在于，步骤如下：

(1)收集整理裂纹的图像数据，对图像中的裂纹进行人工标注，建立样本库，将样本库分为训练集、验证集和测试集；

(2)根据YOLOv3算法建立深度目标检测神经网络模型，使用样本库中训练集对所建立的YOLOv3深度目标检测神经网络模型进行训练；

(3)通过验证集对YOLOv3深度目标检测神经网络模型的检测效果进行验证，不断调试得到YOLOv3深度目标检测神经网络模型的连接权重与偏置参数；

(4)利用步骤(3)得到的YOLOv3深度目标检测神经网络模型，对测试集中的图像I进行检测，识别出多个裂纹并获取其位置信息，同时生成裂纹的外接水平矩形框，得到矩形的左上角点坐标(X_min,Y_min)和右下角点坐标(X_max,Y_max)；

(5)对步骤(4)中识别得到的矩形框，根据左上角点和右下角点进行裁剪操作，得到一个新的以检测得到的裂纹为主体的小尺寸图像I_n，n表示裂纹的序号；

(6)将步骤(5)裁剪的图像I_n转为灰度图，再对其进行高斯模糊的处理，得到图像I′_n；

(7)采用Otsu法对图像I′_n进行二值化处理，再对其处理结果进行黑白像素转换，即将灰度值为255的像素变为灰度值为0，灰度值为0的像素变为灰度值为255，得到图像I″_n；

(8)根据图像I″_n找到裂纹的轮廓点集，再由轮廓点集得到裂纹的最小外接矩形，同时输出最小外接矩形的信息，矩形中心(X_c,Y_c)，矩形的宽高(W,H)，旋转角度θ；

(9)根据得到步骤(8)的结果，在原图I中画出裂纹的最小外接矩形，由于经过了图像的变换，所以矩形中心点的坐标为：

X＝X_c+X_min

Y＝Y_c+Y_min。