[发明专利]一种基于机器视觉的钢管焊缝缺陷在线检测方法有效

专利信息
申请号: 201910942191.6 申请日: 2019-09-30
公开(公告)号: CN110751604B 公开(公告)日: 2023-04-25
发明(设计)人: 谢仁平;林境锡;张柏兴;肖红军 申请(专利权)人: 佛山科学技术学院
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T7/00;G06T7/12;G06T7/181;G01N21/88
代理公司: 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 代理人: 蔡伟杰
地址: 528000 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明提供一种基于机器视觉的钢管焊缝缺陷在线检测方法。所述基于机器视觉的钢管焊缝缺陷在线检测方法,可以在获取的钢管焊缝表面图像数据中分离检测出缺陷,并给出缺陷宽度、面积等信息。本发明首先对获取的钢管图像进行预处理,然后利用横、纵坐标两个方向的梯度求得梯度幅值矩阵和梯度方向矩阵,再对非极大值抑制后的图像进行区域生长获取边缘链,最后验证这些边缘链是否为真正的焊缝缺陷,并计算出缺陷信息。本发明提供的基于机器视觉的钢管焊缝缺陷在线检测方法能够快速、实时检测钢管焊缝缺陷并提取出高精度的缺陷信息。
搜索关键词: 一种 基于 机器 视觉 钢管 焊缝 缺陷 在线 检测 方法
【主权项】:
1.一种基于机器视觉的钢管焊缝缺陷在线检测方法,其特征在于,包括以下步骤:/n步骤1:获取钢管表面图像数据得到第一图像;/n步骤2:对第一图像进行预处理得到第二图像;/n步骤3:获取第二图像的横、纵坐标方向的梯度矩阵,然后计算图像每个像素的梯度幅值和梯度方向,得到梯度幅值矩阵和梯度方向矩阵,再将图像坐标按照梯度幅值降序排序,同时求取梯度直方图;/n步骤4:对第二图像进行非极大值抑制,得到第三图像;/n步骤5:根据第三图像,按照降序排序的梯度幅值的坐标、梯度方向,用区域生长法得到边缘链,并判断所得到的边缘链是否为有效边缘链;/n步骤6:根据梯度直方图判断每条有效边缘链是否为钢管焊缝缺陷,并且计算钢管焊缝缺陷的宽度、面积。/n
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