[发明专利]一种快速定位旋转中心的环绕式扫描焊缝检测方法及系统

说明书

本发明属于焊接产品缺陷检测技术领域，具体涉及一种快速定位旋转中心的旋转式扫描焊缝检测方法及系统。通过结合2D机器视觉，实时获取焊缝2D图像数据，并对所述焊缝图像数据深度学习及预测分类；根据深度学习及预测分类情况，实时判定所述焊缝图像数据是否存在小针孔、小凹坑和裂纹等小缺陷；实时旋转式扫描获取所述焊缝的点云数据，将所述点云数据转化成深度图像数据，并二次判定深度图像数据是否存在缺陷。以及与方法相应的系统、平台；可以采集到完整焊缝点云数据，避免由于盲区，造成点云数据丢失。可以采集到侧壁的细节的点云数据；并且通过旋转成像把圆周小缺陷变成长方形，把缺陷变长了，小缺陷更容易检测，简化了算法。缺陷判断准确率高，误判率低。

技术领域

本发明属于焊接产品缺陷检测技术领域，具体涉及一种快速定位旋转中心的环绕式扫描焊缝检测方法及系统。

背景技术

现目前，市面上现有的焊缝检测方法中，其实现路径包括：3D相机从密封钉上方以一定的速度水平运动，采集密封钉的点云数据，然后，使用工业计算机把点云数据转换成深度图像，把16位深度图像转换成8位灰度图像。采用sobel算子在焊缝区域内沿X方向和Y方向搜索缺陷，然后进行轮廓分析，计算缺陷的面积，长度和宽度等信息，然后进行处理，计算和分析是否存在缺陷。

这种方法存在的问题如下：

首先，通过3D相机与密封钉之间的直线运动采集点云数据，点云数据会由于采集过程中3D相机的盲区影响，会造成运动方向部分区域采集不到点云数据，对于在侧壁上的缺陷，3D相机的激光线无法照射到缺陷位置，或者激光线无法反射到3D相机数据接收器上，从而无法得到侧壁的完整信息。部分公司采用两个3D相机对接的方法采集密封钉点云数据，通过2个相机的标定，把它们坐标系标定到一个坐标系统中进行配准，去掉两个相机重叠部分，得到密封钉的图像。即使是这样的成像方法，也不能很好地解决盲区问题，对于缺陷在侧壁情况，也是很难解决的。

其次，这种方法造成误判率高，主要是由于成像和算法等原因造成。在成像时，由于存在盲区和无法得到完整的侧壁信息，从而造成了误判。算法上采用3D深度图像转换成2D图像，在2D图像进行图像处理的方法会造成信息丢失，且图像处理，通过轮廓找缺陷的方法很难找到细微的缺陷。

再者，这种算法无法识别裂纹，小针孔(直径小于0.16mm)和发黑。

因此，针对以上存在的技术问题缺陷，急需设计和开发一种快速定位旋转中心的环绕式扫描焊缝检测方法及系统。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足及困难，本发明之目的在于提供一种快速定位旋转中心的环绕式扫描焊缝检测方法、系统及平台，以实现提高软件缺陷判断的准确度，准确识别小缺陷，小针孔，发黑等缺陷。

本发明的第一目的在于提供一种快速定位以密封钉圆心为旋转中心的环绕式扫描焊缝检测方法；

本发明的第二目的在于提供一种快速定位旋转中心的环绕式扫描焊缝检测系统；

本发明的第三目的在于提供一种快速定位旋转中心的环绕式扫描焊缝检测平台；

本发明的第一目的是这样实现的：所述方法具体包括如下步骤：

结合外部光源，实时获取焊缝图像2D图像，并对所述焊缝图像数据深度学习及预测分类；

根据深度学习及预测分类情况，实时判定所述焊缝图像数据是否存在小针孔，裂纹等小缺陷；

实时环绕式扫描获取所述焊缝的3D点云数据，将所述点云数据转化成深度图像数据，并判定深度图像数据是否存在缺陷。

进一步地，所述结合外部光源，实时获取焊缝图像数据，并对所述焊缝图像数据深度学习及预测分类，还包括步骤：

判定密封钉中心是否位于设定位置，若是则实时获取焊缝图像数据，否则先把3D相机移动到密封钉中心上方，然后旋转成像。