CN107203767B - 一种辅助实现自动化无损检测的方法及装置 - Google Patents
一种辅助实现自动化无损检测的方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例公开了一种辅助实现自动化无损检测的方法及装置。该方法包括:获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,所述预设标识条为与所述待测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的颜色标识条;获取所述颜色信息对应的增强图像信息;根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查;本发明实施例通过选用带磁性的柔性材质做标识条,这样就可以沿着任意复杂几何曲面表面上的任意复杂形状的空间曲线焊缝铺设;并通过给柔性标识条表面带上颜色,提升标识条和钢材表面的对比度,可以代替人眼识别焊缝;配合有驱动能力的扫查器,采用识别出来的标识条做引导,可以实现扫查器自动扫查。
Description
技术领域
本发明实施例涉及超声检测的技术领域,尤其涉及一种辅助实现自动化无损检测的方法及装置。
背景技术
在焊缝无损检测的超声检测技术中,要求超声探伤传感器紧贴着钢材表面,而且要尽量靠近焊缝,使得超声波声束能穿透钢材质并能在整个焊缝区域进行传播。目前,在工程上主要的扫查方案有:1.人工手推超声探头来扫查;2.把超声探头装在扫查架,靠人眼来识别焊缝,来控制扫查架的行走轨迹来跟随焊缝扫查;3.将设计好的机械轨道沿着焊缝铺设在钢材质上,扫查架安装在机械轨道上,机器人沿着机械轨道行走,实现对焊缝的扫查。
以上的扫查方式很大程度上都只是人工扫查,而人工控制扫查器的方式工作效率低,扫查精度误差达不一要求,人要长时间保持超声探伤传感器紧靠焊缝在一个误差很小的恒定距离扫查很困难;操作者必须要紧跟在扫查器后面眼睛紧盯扫查传感器,操作过程很辛苦。并且,现场的工作环境基本都是在户外,工作环境恶劣,如高空、高温、强辐射等条件下会很不方便。
另外,用人工控制的扫查架扫查,只能做一些简单规则的焊缝扫查,如环缝、纵缝,但复杂的相贯线焊缝的查就无法处理。因为这些系统同时需要人眼对焊缝的识别能力和对扫查架的控制能力,人在识别过程中无法做到精准,而且需要对一个机器进行手工精确控制在工程上基本上是不可能的。
采用扫查架在铺设好的机械轨道上做自动扫查,自动化程度比人工控制的扫描架扫描要高,且扫查架自动扫查时的运动精度相对于前面的人工控制的扫描架扫描要好。但扫描架自动扫描的缺陷在于:需要配套的配件,使用条件有很多限制,例如只能在一些规则的钢材结构上扫查,如圆管、平板;只能做规则性的焊缝,如环缝、纵缝。
发明内容
本发明实施例的目的在于提出一种辅助实现自动化无损检测的方法及装置,旨在解决如何提高焊缝无损检测的自动化性能的问题。
为达此目的,本发明实施例采用以下技术方案:
第一方面,一种辅助实现自动化无损检测的方法,所述方法包括:
获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,所述预设标识条为与所述待测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的颜色标识条;
获取所述颜色信息对应的增强图像信息;
根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查。
优选地,所述获取所述颜色信息对应的增强图像信息,包括:
用彩色摄像头获取在所述被检测物体表面上的所述预设标识条的彩色图像;
将所述彩色图像转换为YUV空间下的图像;
用U空间下的图像减去V空间下的图像,获取所述增强图像信息。
优选地,所述根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,包括:
根据所述增强图像信息获取自适应阈值;
若所述自适应阈值在预设阈值范围内,则用所述自适应阈值对所述增强图像信息做二值化处理,得到所述预设标识条的特征信息。
优选地,在根据所述增强图像信息获取自适应阈值之后,还包括:
若所述自适应阈值在所述预设阈值范围外,则返回执行获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息。
优选地,所述预设标识条为带颜色且掺杂带磁性材料的标识条。
第二方面,一种辅助实现自动化无损检测的装置,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,所述预设标识条为与所述待测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的颜色标识条;
第二获取模块,用于获取所述颜色信息对应的增强图像信息;
第三获取模块,用于根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查。
优选地,所述第二获取模块,具体用于:
用彩色摄像头获取在所述被检测物体表面上的所述预设标识条的彩色图像;
将所述彩色图像转换为YUV空间下的图像;
用U空间下的图像减去V空间下的图像,获取所述增强图像信息。
优选地,所述第三获取模块,具体用于:
根据所述增强图像信息获取自适应阈值;
若所述自适应阈值在预设阈值范围内,则用所述自适应阈值对所述增强图像信息做二值化处理,得到所述预设标识条的特征信息。
优选地,所述装置还包括:
返回模块,用于在根据所述增强图像信息获取自适应阈值之后,若所述自适应阈值在所述预设阈值范围外,则返回执行获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息。
优选地,所述预设标识条为带颜色且掺杂带磁性材料的标识条。
本发明实施例提供一种辅助实现自动化无损检测的方法及装置,获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,所述预设标识条为与所述待测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的颜色标识条;获取所述颜色信息对应的增强图像信息;根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查;本发明实施例通过选用带磁性的柔性材质做标识条,这样就可以沿着任意复杂几何曲面表面上的任意复杂形状的空间曲线焊缝铺设;并通过给柔性标识条表面带上颜色,提升标识条和钢材表面的对比度,可以代替人眼识别焊缝;配合有驱动能力的扫查器,采用识别出来的标识条做引导,可以实现扫查器自动扫查。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种辅助实现自动化无损检测的方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的一种YUV图形转换的示意图;
图3是本发明实施例提供的一种YUV图形转换后的增强图像的示意图;
图4是本发明实施例提供的一种分割后的增强图形的示意图;
图5是本发明实施例提供的一种选取后的观测区域的示意图;
图6是本发明实施例提供的一种提取质心后的示意图;
图7是本发明实施例提供的一种机器人自动循迹的示意图;
图8是本发明实施例提供的另一种辅助实现自动化无损检测的方法的流程示意图;
图9是本发明实施例提供的一种辅助实现自动化无损检测的装置的功能模块示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例,而非对本发明实施例的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
参考图1,图1是本发明实施例提供的一种辅助实现自动化无损检测的方法的流程示意图。
如图1所示,所述辅助实现自动化无损检测的方法包括:
步骤101,获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,所述预设标识条为与所述待测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的颜色标识条;
其中,所述预设标识条为带颜色且掺杂带磁性材料的标识条。
具体的,制作一种带颜色信息的标识条,颜色采用钢材质中少出现的冷色调,如蓝色,绿色,容易在钢材质表面识别出来。标识条自身是一些较软的材质,而且内部掺杂了带磁性的材料,因此可以很容易地吸附在焊缝边沿处。
另外,设计一个补光灯支架,从两侧对着中间区域打出强白光。补光系统使得图像质量稳定,即使在户外强光和阴影变化剧烈的场景下,也能输出可靠图像。
步骤102,获取所述颜色信息对应的增强图像信息;
优选地,所述获取所述颜色信息对应的增强图像信息,包括:
用彩色摄像头获取在所述被检测物体表面上的所述预设标识条的彩色图像;
将所述彩色图像转换为YUV空间下的图像;
用U空间下的图像减去V空间下的图像,获取所述增强图像信息。
具体的,用彩色摄像头获取到在钢材表面上的彩色标识条图像;把获取到的彩色图像转变成YUV空间下的表达;用U空间下的图像减去V空间下的图像,得到彩色区域增强的图像。
具体的,步骤1:YUV图像直接从摄像头获得;
步骤2:分别提取出U、V通道的图像;
步骤3:把整个图像投影到U-V分布图,如图2所示;可以看到背景基本集中在中间区域,绿色,蓝色分别分布在一定区域;
步骤4:可以看到绿色和蓝色在U-V分布图中,U值都比V值要大。如果把U图减去V图。由于背景区域基本在两幅图中都一样,背景被消除,即U图减去V图背景的差为0附近的一个分布。但绿色区域和蓝色区域差值不为零,而是一个中值比0大好多的一个高斯分布,这样颜色区域和背景区域的对比图就拉开了,即增强图像,如图3所示。
步骤5:用大津算法,可以分割出增强图中的背景和前景,如图4所示。
步骤103,根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查。
优选地,所述根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,包括:
根据所述增强图像信息获取自适应阈值;
若所述自适应阈值在预设阈值范围内,则用所述自适应阈值对所述增强图像信息做二值化处理,得到所述预设标识条的特征信息。
具体的,用自适应阈值的方法提取出彩色标识条区域的阈值;阈值判断,如果在合理范围内,自适应阈值有效,否则无效,阈值为最高灰度阶输出。
用判断完后的阈值对增强的图像做二值化;经过处理后,得到最终识别出来的彩色标识条。由于标识条可以做得比较细,贴在焊缝附近,不影响实际焊缝检测。机器可以借助这些处理后的图像信息,以一定距离和角度来跟随着识别出来后的标识条运行,模拟人工扫查的过程,实现自动扫查。
如图5所示,在图4的基础上,选取两个观测区域;
如图6所示,提取观测区域内轨道部分的质心。
如图7所示,根据两个观测区域内的质心的连线与图像坐标x轴的夹角,调整机器人的运动机构,使得两个观测区域内的质心的连线平行于图像坐标x轴即可。这样做达到的效果是:在局部小范围内,取曲线中两点距离很小的一段弧长,在这两个点做一小段直线段作为曲线在此处的近似。由于相机是和机器人本体固连在一起的,所以在机器人沿着轨道运行过程中,提取出来的这一小直线段保持平行于图像的x轴,说明机器人即沿着轨道运行,实现自动循迹。
本发明实施例提供一种辅助实现自动化无损检测的方法,获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,所述预设标识条为与所述待测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的颜色标识条;获取所述颜色信息对应的增强图像信息;根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查;本发明实施例通过选用带磁性的柔性材质做标识条,这样就可以沿着任意复杂几何曲面表面上的任意复杂形状的空间曲线焊缝铺设;并通过给柔性标识条表面带上颜色,提升标识条和钢材表面的对比度,可以代替人眼识别焊缝;配合有驱动能力的扫查器,采用识别出来的标识条做引导,可以实现扫查器自动扫查。
参考图8,图8是本发明实施例提供的另一种辅助实现自动化无损检测的方法的流程示意图。
如图8所示,所述辅助实现自动化无损检测的方法包括:
步骤801,获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,所述预设标识条为与所述待测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的颜色标识条;
步骤802,用彩色摄像头获取在所述被检测物体表面上的所述预设标识条的彩色图像;将所述彩色图像转换为YUV空间下的图像;用U空间下的图像减去V空间下的图像,获取所述增强图像信息;
步骤803,根据所述增强图像信息获取自适应阈值;若所述自适应阈值在预设阈值范围内,则用所述自适应阈值对所述增强图像信息做二值化处理,得到所述预设标识条的特征信息;
步骤804,若所述自适应阈值在所述预设阈值范围外,则返回执行获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息。
参考图9,图9是本发明实施例提供的一种辅助实现自动化无损检测的装置的功能模块示意图。
如图9,所述装置包括:
第一获取模块901,用于获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,所述预设标识条为与所述待测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的颜色标识条;
第二获取模块902,用于获取所述颜色信息对应的增强图像信息;
优选地,所述第二获取模块902,具体用于:
用彩色摄像头获取在所述被检测物体表面上的所述预设标识条的彩色图像;
将所述彩色图像转换为YUV空间下的图像;
用U空间下的图像减去V空间下的图像,获取所述增强图像信息。
第三获取模块903,用于根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查。
优选地,所述第三获取模块903,具体用于:
根据所述增强图像信息获取自适应阈值;
若所述自适应阈值在预设阈值范围内,则用所述自适应阈值对所述增强图像信息做二值化处理,得到所述预设标识条的特征信息。
优选地,所述装置还包括:
返回模块,用于在根据所述增强图像信息获取自适应阈值之后,若所述自适应阈值在所述预设阈值范围外,则返回执行获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息。
优选地,所述预设标识条为带颜色且掺杂带磁性材料的标识条。
本发明实施例提供一种辅助实现自动化无损检测的装置,获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,所述预设标识条为与所述待测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的颜色标识条;获取所述颜色信息对应的增强图像信息;根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查;本发明实施例通过选用带磁性的柔性材质做标识条,这样就可以沿着任意复杂几何曲面表面上的任意复杂形状的空间曲线焊缝铺设;并通过给柔性标识条表面带上颜色,提升标识条和钢材表面的对比度,可以代替人眼识别焊缝;配合有驱动能力的扫查器,采用识别出来的标识条做引导,可以实现扫查器自动扫查。
以上结合具体实施例描述了本发明实施例的技术原理。这些描述只是为了解释本发明实施例的原理,而不能以任何方式解释为对本发明实施例保护范围的限制。基于此处的解释,本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明实施例的其它具体实施方式,这些方式都将落入本发明实施例的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种辅助实现自动化无损检测的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息;
获取所述颜色信息对应的增强图像信息;
根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查;
所述指示检测物体的自动扫查,包括:获取所述被检测物体上两个观测区域的质心,根据所述两个观测区域的质心的连线与图像坐标x轴的夹角,调整扫查器的运动机构,使所述两个观测区域的质心的连线平行于图像坐标x轴;
所述获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,包括:
所述预设标识条为与所述被检测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的带颜色且掺杂带磁性材料的柔性标识条;
所述预设标识条沿任意几何曲面表面上的任意形状的空间曲线焊缝铺设;
使用补光系统进行补光,从两侧对着中间区域打出强白光。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述颜色信息对应的增强图像信息,包括:
用彩色摄像头获取在所述被检测物体表面上的所述预设标识条的彩色图像;
将所述彩色图像转换为YUV空间下的图像;
用U空间下的图像减去V空间下的图像,获取所述增强图像信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,包括:
根据所述增强图像信息获取自适应阈值;
若所述自适应阈值在预设阈值范围内,则用所述自适应阈值对所述增强图像信息做二值化处理,得到所述预设标识条的特征信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在根据所述增强图像信息获取自适应阈值之后,还包括:
若所述自适应阈值在所述预设阈值范围外,则返回执行获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息。
5.一种辅助实现自动化无损检测的装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息;
第二获取模块,用于获取所述颜色信息对应的增强图像信息;
第三获取模块,用于根据所述增强图像信息获取所述预设标识条的特征信息,所述特征信息用于指示检测物体的自动扫查;
所述指示检测物体的自动扫查,包括:获取所述被检测物体上两个观测区域的质心,根据所述两个观测区域的质心的连线与图像坐标x轴的夹角,调整扫查器的运动机构,使所述两个观测区域的质心的连线平行于图像坐标x轴;
所述获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息,包括:
所述预设标识条为与所述被检测物体的颜色差别度大于预设差别度阈值的带颜色且掺杂带磁性材料的柔性标识条;
所述预设标识条沿任意几何曲面表面上的任意形状的空间曲线焊缝铺设;
使用补光系统进行补光,从两侧对着中间区域打出强白光。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述第二获取模块,具体用于:
用彩色摄像头获取在所述被检测物体表面上的所述预设标识条的彩色图像;
将所述彩色图像转换为YUV空间下的图像;
用U空间下的图像减去V空间下的图像,获取所述增强图像信息。
7.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述第三获取模块,具体用于:
根据所述增强图像信息获取自适应阈值;
若所述自适应阈值在预设阈值范围内,则用所述自适应阈值对所述增强图像信息做二值化处理,得到所述预设标识条的特征信息。
8.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
返回模块,用于在根据所述增强图像信息获取自适应阈值之后,若所述自适应阈值在所述预设阈值范围外,则返回执行获取被检测物体上的预设标识条的颜色信息。
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CN101358836B (zh) * | 2008-09-28 | 2010-09-29 | 西安理工大学 | 基于计算机视觉识别焊点中心位置的方法 |
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CN102819728A (zh) * | 2012-07-17 | 2012-12-12 | 中国航天科工集团第三研究院第八三五七研究所 | 一种基于分类模板匹配的交通标志检测方法 |
CN102789234B (zh) * | 2012-08-14 | 2015-07-08 | 广东科学中心 | 基于颜色编码标识的机器人导航方法及系统 |
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