CN111610205A - 一种金属零部件x光图像缺陷检测装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种金属零部件X光图像缺陷检测装置，包括：X光成像设备，所述X光成像设备通讯连接于图像缺陷检测装置，所述图像缺陷检测装置包括CPU计算单元、GPU图像处理单元、图像采集单元、数据接口单元、存储单元，所述GPU图像处理单元、图像采集单元、数据接口单元、存储单元通讯连接于CPU计算单元，CPU计算单元通过图像采集单元连接于X光成像设备，图像采集单元用于采集工业检测X光机拍摄的影像，形成计算机装置可处理的数字图像文件，传输到CPU计算单元进行调度处理。本发明实时对需检测的金属零部件X光图像进行运算推断，识别出图像中存在的气泡、疏松、裂纹等质量缺陷特征，并在图像中对缺陷区域位置予以标定。
Description
技术领域
本发明涉及金属零部件生产的缺陷检测技术领域，具体为一种金属零部件X光图像缺陷检测装置。
背景技术
金属零部件是工业产品的重要组成部分，以汽车产品为例，汽车轮毂、发动机缸盖、转向节等均是汽车的重要金属零部件，由专业的汽车零部件制造工厂生产，这些零部件产品的制造质量，对于汽车的安全驾驶而言至关重要。上述汽车零部件主要是由金属材质加工而成，在产线的质检工序过程中，需要借助工业检测X光机，对金属零部件进行X光射线照射后，从而形成其内部的X光影像，若金属零部件内部有气泡、疏松、裂纹等质量缺陷，则在X光影像上的缺陷处会表现出不同于正常情况的图像特性。产线的质检人员可以凭借经验通过肉眼观察此X光影像或者借助于一定的机器视觉分析装置，来判定此金属零部件内部有无气泡、疏松、裂纹等质量缺陷。
基于卷积神经网络算法的深度学习技术进行图像识别，利用了人类视觉系统的机理结合人工智能计算机技术，通过图像的特征与分级对目标特征图像进行训练分类。金属零部件X光影像上的气泡、疏松、裂纹等图像具有各自的特征，可以通过深度学习的神经网络方法进行计算机图像识别，具体包括首先利用足够数量的缺陷图像样本对神经网络模型进行训练以及验证，在获得针对气泡、疏松、裂纹等质量缺陷的图像特征识别模型后，部署运行到产线上用于进行质量缺陷图像识别的计算机装置中，对金属零部件X光影像进行自动识别，以判定是否存在气泡、疏松、裂纹等质量缺陷。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种金属零部件X光图像缺陷检测装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种金属零部件X光图像缺陷检测装置，包括：X光成像设备，所述X光成像设备通讯连接于图像缺陷检测装置，所述图像缺陷检测装置包括CPU计算单元、GPU图像处理单元、图像采集单元、数据接口单元、存储单元，所述GPU图像处理单元、图像采集单元、数据接口单元、存储单元通讯连接于CPU计算单元，CPU计算单元通过图像采集单元连接于X光成像设备，图像采集单元用于采集工业检测X光机拍摄的影像，形成计算机装置可处理的数字图像文件，传输到CPU计算单元进行调度处理。
所述CPU计算单元用于运行系统软件，管理整个计算装置的资源，调度各个功能单元的处理任务，实现对金属零部件X光图像的识别分析。
所述GPU图像处理单元用于运行缺陷图像神经网络模型，对输入的结构零部件X光图像进行人工智能推断识别，以判定是否存在气泡、疏松、裂纹等质量缺陷的特征图像区域。
所述数据接口单元用于采集工业检测X光机拍摄的影像，形成计算机装置可处理的数字图像文件，传输到CPU计算单元进行调度处理。
所述存储单元用于存储本计算机装置的程序、配置参数，以及运行过程中的临时数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明实时对需检测的金属零部件X光图像进行运算推断，识别出图像中存在的气泡、疏松、裂纹等质量缺陷特征，并在图像中对缺陷区域位置予以标定。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为本发明的工作流程示意图。
图3为本发明的疏松缺陷X光图像示意图。
图4为本发明的气泡缺陷X光图像示意图。
具体实施方式
为了使本发明的实现技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明，在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以两个元件内部的连通。
如图1～4所示，一种金属零部件X光图像缺陷检测装置，包括：X光成像设备，所述X光成像设备通讯连接于图像缺陷检测装置，所述图像缺陷检测装置包括CPU计算单元、GPU图像处理单元、图像采集单元、数据接口单元、存储单元，所述GPU图像处理单元、图像采集单元、数据接口单元、存储单元通讯连接于CPU计算单元，CPU计算单元通过图像采集单元连接于X光成像设备，图像采集单元用于采集工业检测X光机拍摄的影像，形成计算机装置可处理的数字图像文件，传输到CPU计算单元进行调度处理。
所述CPU计算单元用于运行系统软件，管理整个计算装置的资源，调度各个功能单元的处理任务，实现对金属零部件X光图像的识别分析。
所述GPU图像处理单元用于运行缺陷图像神经网络模型，对输入的结构零部件X光图像进行人工智能推断识别，以判定是否存在气泡、疏松、裂纹等质量缺陷的特征图像区域。
所述数据接口单元用于采集工业检测X光机拍摄的影像，形成计算机装置可处理的数字图像文件，传输到CPU计算单元进行调度处理。
所述存储单元用于存储本计算机装置的程序、配置参数，以及运行过程中的临时数据。
本发明的使用方法包括以下步骤：
步骤1，工业检测X光机拍摄一张工业金属零部件的X光透视影像图片；
步骤2，连接工业检测X光机的计算机将金属零部件图片实时发送到本发明装置上的质量缺陷检测系统；
步骤3，质量缺陷检测系统上部署的缺陷图像神经网络模型对该金属零部件X光透视图片进行缺陷特征区域检测；
步骤4，质量缺陷检测系统将检测结果(有无缺陷，缺陷类型，缺陷位置等信息)返回到连接工业检测X光机的计算机；
步骤5，跳到步骤1，继续拍摄下一张工业金属零部件的X光透视影像图片；
本发明的计算机装置中部署的缺陷图像神经网络模型，是事先通过深度学习算法训练得到的。该训练方法是一种标准的人工智能深度学习技术的模型训练方法，即首先收集具有气泡、疏松、裂纹等质量缺陷的金属零部件的X光透视图像，此类图像中包含有上述质量缺陷表现出的特征图像区域，然后运用深度学习技术对收集的X光图像进行样本训练以及验证，训练采用了卷积神经网络深度学习技术，训练和验证通过后形成具有相应质量缺陷的特征图像区域的神经网络模型。即可部署到本发明的计算机装置中，用于对金属零部件的X光图像进行质量缺陷的自动识别。
本发明提出了一种基于深度学习技术的金属零部件X光图像缺陷检测计算机装置及相应检测方法，通过运行人工智能软件对金属零部件X光图像所包含的质量缺陷特征区域进行自动识别。与传统的人工判断X光图像中包含的质量缺陷方式相比，既可以避免因质检人员的视觉疲劳造成的误判问题，又可以避免不同质检人员判断标准不一的问题，保障判定结果的一致性和判定工作的效率；与传统的机器视觉判断X光图像中包含的质量缺陷方式相比，传统机器视觉方式通过将被检测零部件X光图像与事先保存的无缺陷模板图像进行像素比较来判定，需要的X光图像的重复精度要求高，而且不同规格产品或不同位置的缺陷需调用不同的参照模板图像，灵活性差，实施成本高，且判定的准确性易受环境因素干扰。而本发明的基于深度学习技术的人工智能检测方法判定准确性受环境因素干扰小，且随着缺陷检测计算机装置运行判断过的缺陷特征图像的积累，对被检测金属零部件缺陷识别的准确率会不断提升，高于传统机器视觉方式。并且本发明的计算机装置可通过升级软件而灵活扩展可识别的缺陷类型以及可检测的零部件类型，具有综合成本低的优势。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明的要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (5)
1.一种金属零部件X光图像缺陷检测装置，包括：X光成像设备，其特征在于：所述X光成像设备通讯连接于图像缺陷检测装置，所述图像缺陷检测装置包括CPU计算单元、GPU图像处理单元、图像采集单元、数据接口单元、存储单元，所述GPU图像处理单元、图像采集单元、数据接口单元、存储单元通讯连接于CPU计算单元，CPU计算单元通过图像采集单元连接于X光成像设备，图像采集单元用于采集工业检测X光机拍摄的影像，形成计算机装置可处理的数字图像文件，传输到CPU计算单元进行调度处理。
2.根据权利要求1所述的一种金属零部件X光图像缺陷检测装置，其特征在于：所述CPU计算单元用于运行系统软件，管理整个计算装置的资源，调度各个功能单元的处理任务，实现对金属零部件X光图像的识别分析。
3.根据权利要求1所述的一种金属零部件X光图像缺陷检测装置，其特征在于：所述GPU图像处理单元用于运行缺陷图像神经网络模型，对输入的结构零部件X光图像进行人工智能推断识别，以判定是否存在气泡、疏松、裂纹质量缺陷的特征图像区域。
4.根据权利要求1所述的一种金属零部件X光图像缺陷检测装置，其特征在于：所述数据接口单元用于采集工业检测X光机拍摄的影像，形成计算机装置可处理的数字图像文件，传输到CPU计算单元进行调度处理。
5.根据权利要求1所述的一种金属零部件X光图像缺陷检测装置，其特征在于：所述存储单元用于存储本计算机装置的程序、配置参数，以及运行过程中的临时数据。
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