CN114972353B - 一种金属高压特种管件质量评估方法及系统 - Google Patents

一种金属高压特种管件质量评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及机器视觉领域，具体涉及一种金属高压特种管件质量评估方法及系统。采集管件表面灰度图像并进行金字塔上采样，得到多个采样图像；获取每个采样图像中的裂纹边缘点；获取每个采样图像的总体方向性以及平滑性；将每个采样图像中相邻的裂纹边缘点进行连接，得到多条缺陷边缘线，获取每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点的粗度；计算缺陷边缘线的粗度差异，获取每个采样图像的尖端对比度；获取管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度；获取管件表面灰度图像的类别表征值，根据类别表征值确定管件缺陷类别并进行质量评估。本发明通过不同尺度下图像的裂纹信息进行提取，能够实现对管件缺陷的准确评估，提高管件生产质量。

Description

一种金属高压特种管件质量评估方法及系统
技术领域
本发明涉及机器视觉领域，具体涉及一种金属高压特种管件质量评估方法及系统。
背景技术
在特种金属高压管件的加工制造行业中，锻造工艺是主要的生产方法，成品管件的韧性、抗疲劳性能、强度等管件性能是重要的性能指标，由于高压管件特殊的应用领域，如果高压管件的上述性能不达标，就会直接被判定为残次品，而在高压管件的锻造过程中，裂纹是一种严重影响成品管件质量的加工缺陷，若存在这种缺陷，高压管件的质量就会大打折扣，影响厂商的生产效益。
在管件的完整生产工序中，存在多种裂纹缺陷，这些裂纹缺陷的产生原因不同，最常见的三种裂纹缺陷分别为：淬火裂纹、磨削裂纹以及锻造裂纹，其中在热处理过程中产生的裂纹为淬火裂纹，其是由于零件在淬火过程中的加热或冷却速度过快导致零件各部分温度差异大造成的淬裂现象，在热处理后的磨削加工中产生的磨削裂纹是由于磨削加工工艺控制不当导致零件的磨削过程由大量的磨削热残留和表面应力所致，锻造裂纹是在锻件高温锻造时形成；现有检测技术一般使用canny边缘检测来进行裂纹缺陷的检测，其可以检测出裂纹缺陷，但没有办法具体区分裂纹缺陷属于淬火裂纹、磨削裂纹以及锻造裂纹中的哪一种，同时现有的特征提取手段无法根据尺度信息进行具体分类，导致对管件进行质量评估时结果不够准确，可能出现误判，导致存在严重缺陷的管件仍被投入使用，或存在轻微缺陷的管件被提前淘汰，因此为了实现更加准确的管件质量评估，就需要在检测出裂纹缺陷的同时准确区分裂纹缺陷属于淬火裂纹、磨削裂纹以及锻造裂纹中的哪一种。
因此，本发明提出了一种能够区分淬火裂纹、磨削裂纹以及锻造裂纹的金属高压特种管件质量评估方法及系统。
发明内容
本发明提供一种金属高压特种管件质量评估方法及系统，以解决现有无法准确区域管件中淬火裂纹、磨削裂纹以及锻造裂纹的问题，包括：
采集管件表面灰度图像并进行金字塔上采样，得到多个采样图像；获取每个采样图像中的缺陷像素点；获取每个采样图像的总体方向性；获取每个采样图像的平滑性；将每个采样图像中相邻的缺陷像素点进行连接，得到多条缺陷边缘线，获取每条缺陷边缘线中每个缺陷像素点的粗度；计算缺陷边缘线的粗度差异，获取每个采样图像的尖端对比度；获取管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度；获取管件表面灰度图像的类别表征值，根据类别表征值对管件的缺陷进行评估。
本发明通过对图像进行金字塔进行上采样，能够提取多个尺度图像中不同的特征并进行分析，从而更好的还原管件原图像中的每个特征，有利于后续进行缺陷类别判断的类别表征值的获取，根据类别表征值可以实现对管材中缺陷类型的准确判断，能够对管材裂纹缺陷中的淬火裂纹、磨削裂纹、锻造裂纹三种裂纹缺陷进行识别分类，对后续裂纹的排除提供了有效的依据，从而实现对管件的质量评估。
本发明采用如下技术方案，一种金属高压特种管件质量评估方法，包括：
采集管件表面灰度图像，并对管件表面灰度图像进行金字塔上采样，得到多个采样图像。
根据每个采样图像中的像素点在高斯混合模型中的概率值获取每个采样图像中的缺陷像素点；对采样图像中的缺陷像素点进行筛选，获取每个采样图像中裂纹边缘点。
根据每个采样图像中裂纹边缘点的梯度方向获取每个采样图像的总体方向性；根据每个采样图像中相邻裂纹边缘点之间的梯度方向差获取每个采样图像的平滑性。
将每个采样图像中相邻的裂纹边缘点进行连接，得到每个采样图像中的多条缺陷边缘线；根据每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点与其梯度方向上其他裂纹边缘点的最小距离，获取每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点的粗度。
根据每条缺陷边缘线中裂纹边缘点的粗度获取每条缺陷边缘线的粗度差异，根据每个采样图像中缺陷边缘线的数量以及每条缺陷边缘线的粗度差异获取每个采样图像的尖端对比度。
根据每个采样图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度获取管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度。
根据管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度获取管件表面灰度图像的类别表征值，根据类别表征值确定管件的缺陷类型，根据管件的缺陷类型对管件进行质量评估。
进一步的，一种金属高压特种管件质量评估方法，获取每个采样图像中的缺陷像素点的方法为：
获取每个采样图像的灰度直方图，利用EM算法拟合每个采样图像的一维高斯混合模型，其中高斯混合模型中的子高斯模型的个数为2；
将高斯混合模型中的每个子高斯模型作为一个类别，分别获取高斯混合模型中两个子高斯模型的均值，将均值较小的子高斯模型作为缺陷类别；
获取采样图像中每个像素点在两个子高斯模型中输出的概率值，当该像素点在均值较小的子高斯模型中的概率值较大时，将该像素点作为缺陷像素点。
进一步的，一种金属高压特种管件质量评估方法，获取每个采样图像中裂纹边缘点的方法为：
获取每个采样图像中每个缺陷像素点的梯度方向，计算每个缺陷像素点的梯度幅值，将梯度幅值大于阈值的缺陷像素点作为裂纹边缘点。
进一步的，一种金属高压特种管件质量评估方法，获取每个采样图像的总体方向性的方法为：
根据每个裂纹边缘点的梯度方向分别与0度方向以及90度方向的锐夹角计算每个采样图像的总体方向性，表达式为：
Figure 596912DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 703278DEST_PATH_IMAGE002
表示第q个采样图像的总体方向性，
Figure 538510DEST_PATH_IMAGE003
表示第q个采样图像中裂纹边缘点的个数，
Figure 360710DEST_PATH_IMAGE004
表示第q个采样图像中第t个裂纹边缘点的梯度方向和0度方向的锐夹角，
Figure 671605DEST_PATH_IMAGE005
表示第q个采样图像中第t个裂纹边缘点的梯度方向和90度方向的锐夹角。
进一步的，一种金属高压特种管件质量评估方法，获取每个采样图像平滑性的方法为：
获取每个采样图像中相邻裂纹边缘点的梯度方向差；
根据每个采样图像中所有相邻裂纹边缘点的梯度方向差计算每个采样图像的平滑性，表达式为：
Figure 614285DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 333717DEST_PATH_IMAGE007
表示第q个采样图像的平滑性，
Figure 952917DEST_PATH_IMAGE008
表示第q个采样图像中相邻裂纹边缘点的梯度方向差的总个数，
Figure 626475DEST_PATH_IMAGE009
表示第q个采样图像中第c个相邻裂纹边缘点的梯度方向差。
进一步的，一种金属高压特种管件质量评估方法，获取每个采样图像的尖端对比度的方法为：
将每个采样图像中相邻的裂纹边缘点相连，得到多条缺陷边缘线；
获取每个采样图像中每条缺陷边缘线上每个裂纹边缘点的粗度；
分别获取每条缺陷边缘线中最大粗度和最小粗度对应的裂纹边缘点，根据每条缺陷边缘线中最大粗度的裂纹边缘点和最小粗度的裂纹边缘点之间的粗度差得到每条缺陷边缘线的粗度差异；
根据每个采样图像中每条缺陷边缘线的粗度差异以及缺陷边缘线的个数获取每个采样图像的尖端对比度，表达式为：
Figure 605801DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 681204DEST_PATH_IMAGE011
为第q个采样图像的尖端对比度，
Figure 205727DEST_PATH_IMAGE012
表示第q个采样图像中缺陷边缘线的个数，
Figure 865116DEST_PATH_IMAGE013
表示第q个采样图像中第y条缺陷边缘线的粗度差异。
进一步的，一种金属高压特种管件质量评估方法，获取管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度的方法为：
根据每个采样图像的总体方向性以及每个采样图像的采样尺度获取管件表面灰度图像的总体方向性，表达式为：
Figure 884019DEST_PATH_IMAGE014
其中，F表示管件表面灰度图像的总体方向性，
Figure 312464DEST_PATH_IMAGE002
表示第q个采样图像的总体方向性,L表示采样图像的最大尺度；
同理，获取管件表面灰度图像的平滑性H以及尖端对比度J。
进一步的，一种金属高压特种管件质量评估方法，获取管件表面灰度图像的类别表征值的方法为：
分别根据管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度的取值获取管件表面灰度图像的类别表征值；
所述类别表征值包括淬火裂纹表征值、磨削裂纹表征值以及锻造裂纹表征值；
获取淬火裂纹表征值的表达式为：
Figure 539046DEST_PATH_IMAGE015
获取磨削裂纹表征值的表达式为：
Figure 328141DEST_PATH_IMAGE016
获取锻造裂纹表征值的表达式为：
Figure 508325DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 948533DEST_PATH_IMAGE018
为淬火裂纹表征值，
Figure 96749DEST_PATH_IMAGE019
为磨削裂纹表征值，
Figure 622408DEST_PATH_IMAGE020
为锻造裂纹表征值，F表示管件表面灰度图像的总体方向性，H表示管件表面灰度图像的平滑性，J表示管件表面灰度图像的尖端对比度，根据管件表面灰度图像的类别表征值对管件缺陷进行评估。
进一步的，一种金属高压特种管件质量评估方法，根据类别表征值确定管件的缺陷类型的方法为：
获取管件表面灰度图像中缺陷像素点的个数，当缺陷像素点个数与管件表面灰度图像中所有像素点的比值大于阈值时，根据类别表征值对管件缺陷进行评估；
获取管件表面灰度图像的类别表征值中的最小值对应的缺陷类型，作为管件的缺陷类型。
进一步的，本发明还提出了一种金属高压特种管件质量评估系统，包括图像处理模块、特征获取模块以及质量评估模块；
图像处理模块，用于采集管件表面灰度图像，并对管件表面灰度图像进行金字塔上采样，得到多个采样图像；根据每个采样图像中的像素点在高斯混合模型中的概率值获取每个采样图像中的缺陷像素点；对采样图像中的缺陷像素点进行筛选，获取每个采样图像中裂纹边缘点；
特征获取模块包括：方向性计算单元、平滑性计算单元以及尖端对比度计算单元；
方向性计算单元；根据每个采样图像中裂纹边缘点的梯度方向获取每个采样图像的总体方向性；
平滑性计算单元；根据每个采样图像中相邻裂纹边缘点之间的梯度方向差获取每个采样图像的平滑性；
尖端对比度计算单元；将每个采样图像中相邻的裂纹边缘点进行连接，得到每个采样图像中的多条缺陷边缘线；根据每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点与其梯度方向上其他裂纹边缘点的最小距离，获取每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点的粗度；
根据每条缺陷边缘线中裂纹边缘点的粗度获取每条缺陷边缘线的粗度差异，根据每个采样图像中缺陷边缘线的数量以及每条缺陷边缘线的粗度差异获取每个采样图像的尖端对比度；
质量评估模块，用于根据管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度获取管件表面灰度图像的类别表征值，根据类别表征值确定管件的缺陷类型，根据管件的缺陷类型对管件进行质量评估。
本发明的有益效果是：本发明通过对图像进行金字塔进行上采样，能够提取多个尺度图像中不同的特征并进行分析，从而更好的还原管件原图像中的每个特征，有利于后续进行缺陷类别判断的类别表征值的获取，根据类别表征值可以实现对管材中缺陷类型的准确判断，能够对管材裂纹缺陷中的淬火裂纹、磨削裂纹、锻造裂纹三种裂纹缺陷进行识别分类，对后续裂纹的排除提供了有效的依据，从而实现对管件的质量评估。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的一种金属高压特种管件质量评估方法结构示意图；
图2为本发明实施例的一种金属高压特种管件质量评估系统流程示意图；
图3为本发明实施例的一种金属高压特种管件质量评估系统中特征获取模块的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，给出了本发明实施例的一种金属高压特种管件质量评估方法，包括：
101.采集管件表面灰度图像，并对管件表面灰度图像进行金字塔上采样，得到多个采样图像。
已知淬火裂纹的特征为在表面上可能多条分布且裂纹的方向互相没有一致性，裂纹曲折弯曲且存在尖端。
磨削裂纹的特征为在表面上沿着磨削方向多条分布或垂直于磨削方向多条分布，裂纹平滑，且存在尖端。
锻造裂纹由于是由高温锻造过程中引起的，因此裂纹断面内可能存在氧化物，所以锻造裂纹较为粗壮，在表面上多条分布，裂纹圆纯。
本发明利用高清工业相机获取锻造管件表面图像并灰度化，对表面灰度图像进行多尺度金字塔上采样，采样方式如下：
对于一个原表面灰度图像
Figure 606282DEST_PATH_IMAGE021
，设其大小为
Figure 651730DEST_PATH_IMAGE022
，对其进行金字塔逐层上采样，当采样尺度为
Figure 954535DEST_PATH_IMAGE023
时，采样结果为原表面灰度图像不变；当采样尺度为
Figure 75813DEST_PATH_IMAGE024
时，采样结果大小为
Figure 505788DEST_PATH_IMAGE025
；当采样尺度为
Figure 655010DEST_PATH_IMAGE026
时，采样结果大小为
Figure 502618DEST_PATH_IMAGE027
；以此类推，一直到采样结果大小为
Figure 488023DEST_PATH_IMAGE028
，则记采样尺度为
Figure 705377DEST_PATH_IMAGE029
时，图像Q的采样结果为
Figure 223952DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 9506DEST_PATH_IMAGE031
。（本发明中L设置为10）。
至此，得到原表面灰度图像Q对应的L个采样图像，分别记为
Figure 731474DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 1787DEST_PATH_IMAGE031
。
102.根据每个采样图像中的像素点在高斯混合模型中的概率值获取每个采样图像中的缺陷像素点；对采样图像中的缺陷像素点进行筛选，获取每个采样图像中裂纹边缘点。
获取每个采样图像中的缺陷像素点的方法为：
获取每个采样图像的灰度直方图，利用EM算法拟合每个采样图像的一维高斯混合模型，其中高斯混合模型中的子高斯模型的个数为2；
将高斯混合模型中的每个子高斯模型作为一个类别，分别获取高斯混合模型中两个子高斯模型的均值，将均值较小的子高斯模型作为缺陷类别；
分别获取每个像素点在两个子高斯模型中输出的概率值，当该像素点在均值较小的子高斯模型中的概率值较大时，将该像素点作为缺陷像素点。
对于一个采样图像
Figure 860022DEST_PATH_IMAGE032
统计其灰度直方图，用混合高斯模型对直方图进行拟合,直方图表示每个灰度值在采样图像
Figure 816476DEST_PATH_IMAGE030
上出现的概率，以所有灰度值和灰度值对应的概率为样本数据，根据这些样本数据利用EM算法拟合一维高斯混合模型，高斯混合模型中的子高斯模型个数为
Figure 298446DEST_PATH_IMAGE033
（自定参数，即相当于将子高斯模型对应的类别分为正常工件点与裂纹缺陷像素点两类），本发明用该高斯混合模型描述每个灰度值的出现的概率，这个概率是由
Figure 123183DEST_PATH_IMAGE033
个子高斯模型的计算结果乘以其权重获得的，则将这2个子高斯模型按照子高斯模型的均值大小从小到大排列后，分别记为序号
Figure 852235DEST_PATH_IMAGE034
，则对于一个新输入的灰度值
Figure 212547DEST_PATH_IMAGE035
，表示方式如下：
Figure 909108DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 22688DEST_PATH_IMAGE037
表示输入的采样图像
Figure 386674DEST_PATH_IMAGE032
上第
Figure 793253DEST_PATH_IMAGE038
个点的灰度值，
Figure 852476DEST_PATH_IMAGE039
表示此灰度值在图像上出现的概率，
Figure 753436DEST_PATH_IMAGE040
表示序号为k的子高斯模型的值乘以其对应权重的值，则对于图像上的灰度值，其会对应一共
Figure 221195DEST_PATH_IMAGE033
个
Figure 346146DEST_PATH_IMAGE040
，选择其中最大的
Figure 158244DEST_PATH_IMAGE040
，将这个子高斯模型的序号记为当前灰度值的类别。
获取每个采样图像中每个缺陷像素点的梯度方向，计算每个缺陷像素点的梯度幅值，将梯度幅值大于阈值的缺陷像素点作为裂纹边缘点。
对于一个图像上出现的灰度值，其均会对应一个类别，图像上存在从小到大一共
Figure 144786DEST_PATH_IMAGE033
个类别的灰度值,由于类别序号越大，越说明该点的灰度值越属于均值较大的子高斯模型,而在管件的表面灰度图像上，正常工件点的灰度值较高，裂纹缺陷像素点的灰度值较低，因此，若一个点的灰度值属于类别1的概率大于属于类别2的概率，则说明该点为裂纹缺陷像素点。
至此，通过对图像上每个点进行分类可获取采样图像上所有裂纹缺陷像素点,个数为
Figure 483363DEST_PATH_IMAGE041
。
对于一个采样图像
Figure 762904DEST_PATH_IMAGE032
，本发明获取了其上所有的裂纹缺陷像素点，本发明利用sobel算子计算每个裂纹缺陷像素点的梯度方向，则图像上每个裂纹缺陷像素点均对应一个梯度方向，以及一个梯度幅值。
以
Figure 186932DEST_PATH_IMAGE042
表示采样图像
Figure 711585DEST_PATH_IMAGE032
上第
Figure 904669DEST_PATH_IMAGE043
个裂纹缺陷像素点的梯度方向，以
Figure 246789DEST_PATH_IMAGE044
表示采样图像
Figure 141801DEST_PATH_IMAGE032
上第
Figure 719413DEST_PATH_IMAGE043
个裂纹缺陷像素点的梯度幅值，将梯度幅值进行归一化处理，设置阈值（本发明为0.3）当裂纹缺陷像素点的梯度幅值大于此阈值时，记其为裂纹边缘点。
至此，获取采样图像
Figure 783315DEST_PATH_IMAGE032
上所有的裂纹边缘点，记采样图像
Figure 420970DEST_PATH_IMAGE032
上第t个裂纹边缘点的梯度方向以
Figure 694957DEST_PATH_IMAGE045
表示。
103.根据每个采样图像中裂纹边缘点的梯度方向获取每个采样图像的总体方向性；根据每个采样图像中相邻裂纹边缘点之间的梯度方向差获取每个采样图像的平滑性。
所述总体方向性即表示图像上裂纹的延伸方向总体趋向，基于各种裂纹的特征,磨削裂纹的延伸方向不是趋近于磨削方向就是与磨削方向垂直，而磨削方向为90°即
Figure 59948DEST_PATH_IMAGE046
,垂直磨削方向为0°，因此图像上裂纹边缘点的梯度方向越与90°或0°相近，则越说明裂纹类别为磨削裂纹，否则说明裂纹是另外两种裂纹,因此需衡量采样图像上所有裂纹边缘点的梯度方向是否趋近于0°或90°。
获取每个采样图像的总体方向性的方法为：
根据每个裂纹边缘点的梯度方向分别与0度方向以及90度方向的锐夹角计算每个采样图像的总体方向性，表达式为：
Figure 962045DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 521333DEST_PATH_IMAGE047
表示第q个采样图像的总体方向性，
Figure 141670DEST_PATH_IMAGE003
表示第q个采样图像中裂纹边缘点的个数，
Figure 575932DEST_PATH_IMAGE004
表示第q个采样图像中第t个裂纹边缘点的梯度方向和0度方向的锐夹角，
Figure 473480DEST_PATH_IMAGE048
表示第q个采样图像中第t个裂纹边缘点的梯度方向和90度方向的锐夹角。
Figure 187358DEST_PATH_IMAGE049
与
Figure 311303DEST_PATH_IMAGE050
分别表示一个裂纹边缘点的梯度方向与0°与90°方向的差异，而这两个差异之间的差异也即
Figure 768830DEST_PATH_IMAGE051
越小，越说明这个裂纹边缘点的梯度方向并不对0°与90°有很强的趋向性，而若
Figure 894786DEST_PATH_IMAGE052
越大，越说明裂纹边缘点的梯度方向对0°或90°有很强的趋向性，
Figure 310724DEST_PATH_IMAGE053
是为了保证整体的归一化。
Figure 781020DEST_PATH_IMAGE047
越大，越说明采样图像
Figure 58548DEST_PATH_IMAGE032
的总体方向性趋近于0度或90度,反之，越说明对0度或90度的趋向越小。
相邻裂纹边缘点的梯度方向反映了裂纹在该点处的延伸方向（延伸方向与梯度方向是固定垂直的，因此可以梯度方向作为裂纹延伸方向的另一种表征），而若裂纹延伸比较平滑，则相邻的两个裂纹边缘点的梯度方向相差应该较小，反之若裂纹延伸比曲折，则相邻的两个边缘点的延伸方向应是相差较大的，基于此计算裂纹平滑性。
对于一个采样图像
Figure 789744DEST_PATH_IMAGE032
，先计算所有相邻的裂纹边缘点之间的梯度方向差，这个梯度方向差是个锐角，这是由于梯度方向为径向，因此梯度方向差的取值范围为0-90度,根据取值范围将所有计算出的相邻裂纹边缘点的梯度方向差归一化，由于有些裂纹点相邻，有些裂纹点不相邻，因此，在采样图像
Figure 360272DEST_PATH_IMAGE032
上计算出的梯度方向差的个数与采样图像
Figure 442497DEST_PATH_IMAGE032
上的裂纹边缘点个数不同，则记所有计算出的相邻裂纹边缘点梯度方向差的个数为
Figure 382771DEST_PATH_IMAGE054
,以
Figure 984785DEST_PATH_IMAGE055
（归一化的结果）表示计算出的第
Figure 476946DEST_PATH_IMAGE056
个相邻裂纹边缘点梯度方向差。
获取每个采样图像平滑性的方法为：
获取每个采样图像的裂纹边缘点中相邻裂纹边缘点的梯度方向差；
根据每个采样图像中所有相邻裂纹边缘点的梯度方向差计算每个采样图像的平滑性，表达式为：
Figure 30156DEST_PATH_IMAGE057
其中，
Figure 633176DEST_PATH_IMAGE007
表示第q个采样图像的平滑性，
Figure 355275DEST_PATH_IMAGE008
表示第q个采样图像中相邻裂纹边缘点的梯度方向差的总个数，
Figure 893704DEST_PATH_IMAGE009
表示第q个采样图像中第c个相邻裂纹边缘点的梯度方向差。
该公式中表示通过衡量整个采样图像上所有相邻裂纹边缘点的梯度方向差并求均值作为裂纹平滑性，
Figure 950522DEST_PATH_IMAGE007
越大说明平滑性越大。
104.将每个采样图像中相邻的裂纹边缘点进行连接，得到每个采样图像中的多条缺陷边缘线；根据每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点与其梯度方向上其他裂纹边缘点的最小距离，获取每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点的粗度。
对于一个采样图像
Figure 606500DEST_PATH_IMAGE032
，所述尖端的对比度是衡量裂纹上尖端的粗度是否与其他位置相似，而要想寻找裂纹的尖端首先应将所有裂纹边缘点进行基于相邻裂纹边缘点的连接，将所有相邻的裂纹边缘点相连，即可得到一条裂纹边缘线（即缺陷边缘线），对于每条裂纹边缘线上的一个裂纹边缘点，在其梯度方向延伸线（直线）上寻找与其欧式距离最近的其他裂纹边缘点，以这个最近的欧式距离作为该裂纹边缘点处的粗度，计算每条裂纹边缘线上所有裂纹边缘点的粗度后，获取每条裂纹边缘线上粗度最大值以及粗度最小值，从而计算每条裂纹边缘线的粗度差异：
Figure 432373DEST_PATH_IMAGE058
其中，
Figure 751490DEST_PATH_IMAGE059
表示第q个采样图像中第y条裂纹边缘线的粗度差异，
Figure 170970DEST_PATH_IMAGE060
表示第q个采样图像中第y条裂纹边缘线上裂纹边缘点的粗度最小值，
Figure 381372DEST_PATH_IMAGE061
表示第q个采样图像中第y条裂纹边缘线上裂纹边缘点的粗度最大值。
105.根据每条缺陷边缘线中裂纹边缘点的粗度获取每条缺陷边缘线的粗度差异，根据每个采样图像中缺陷边缘线的数量以及每条缺陷边缘线的粗度差异获取每个采样图像的尖端对比度。
获取每个采样图像的尖端对比度的方法为：
将每个采样图像中相邻的裂纹边缘点相连，得到多条缺陷边缘线；
获取每个采样图像中每条缺陷边缘线上每个裂纹边缘点的粗度；
根据每条缺陷边缘线中缺陷像素点的最大粗度和最小粗度获取每个采样图像中每条缺陷边缘线的粗度差异；
根据每个采样图像中每条缺陷边缘线的粗度差异以及缺陷边缘线的个数获取每个采样图像的尖端对比度，表达式为：
Figure 45440DEST_PATH_IMAGE062
其中，
Figure 315885DEST_PATH_IMAGE063
为第q个采样图像的尖端对比度，
Figure 566869DEST_PATH_IMAGE012
表示第q个采样图像中缺陷边缘线的个数，
Figure 315382DEST_PATH_IMAGE064
表示第q个采样图像中第y条缺陷边缘线的粗度差异。
Figure 99536DEST_PATH_IMAGE065
表示采样图像
Figure 150669DEST_PATH_IMAGE032
上所有裂纹边缘线的粗度差异均值，尖端对比度越小越说明图像
Figure 403795DEST_PATH_IMAGE066
上每个裂纹边缘线自身的粗度变化范围很小，也即不存在尖端较细的情况，反之说明尖端明显。
106.根据每个采样图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度获取管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度。
对于原表面灰度图像Q，其采样尺度的大小表现了其关注的图像特征的局部性以及整体性，也即当采样尺度较大时，图像更偏向于整体特征，一些细节特征可能被忽略，尺度较小是一些细节特征清晰，但整体特征会无法有效评价，因此根据此时的采样图像计算出的三个特征即总体方向性
Figure 706732DEST_PATH_IMAGE047
、裂纹平滑性
Figure 361704DEST_PATH_IMAGE007
以及尖端对比度
Figure 849317DEST_PATH_IMAGE063
的被关注程度应是不相同的。
对于总体方向性
Figure 573428DEST_PATH_IMAGE047
，其衡量的是裂纹总体的延伸特征，因此对于总体方向性，在尺度较大时应被关注，当尺度较小时其关注程度应减弱。
根据每个采样图像的总体方向性以及每个采样图像的采样尺度获取管件表面灰度图像的总体方向性，表达式为：
Figure 663744DEST_PATH_IMAGE067
其中，F表示管件表面灰度图像的总体方向性，
Figure 923955DEST_PATH_IMAGE068
表示第q个采样图像的总体方向性,L表示采样图像的最大尺度；q越小，对应的采样尺度越小，也即对应的
Figure 707104DEST_PATH_IMAGE069
的关注权重越小，反之越大，且所有采样尺度对应的关注权重之和应为1。
同理，获取管件表面灰度图像的平滑性H以及尖端对比度J。
对于裂纹平滑性以及尖端对比度，二者均为细节特征，因此，在尺度较小时应被关注，尺度较大时其关注程度应该减弱，基于此逻辑计算原图像Q的裂纹平滑性H以及尖端对比度J的公式如下：
Figure 918511DEST_PATH_IMAGE070
Figure 687884DEST_PATH_IMAGE071
q越大，对应的采样尺度越大，也即对应的
Figure 786290DEST_PATH_IMAGE072
的关注权重越小，反之
Figure 491072DEST_PATH_IMAGE073
越小，对应的采样尺度越小，对应的关注权重应越大，且所有采样尺度对应的关注权重之和应为1。
至此，可得到管件表面灰度图像Q对应的三个特征分别为总体方向性F、裂纹平滑性H以及尖端对比度J。
107.根据管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度获取管件表面灰度图像的类别表征值，根据类别表征值确定管件的缺陷类型，根据管件的缺陷类型对管件进行质量评估。
在计算出表面灰度图像Q的三个类别表征值F、H、J后，根据Q上的裂纹缺陷像素点个数来评估是否需要进行类别分类，所述裂纹缺陷像素点，以采样尺度为0（也即原图像）对应的
Figure 206087DEST_PATH_IMAGE074
为个数，当
Figure 910910DEST_PATH_IMAGE075
占图像
Figure 270348DEST_PATH_IMAGE021
上所有的像素点个数之比的大于阈值（自设参数，本发明为0.01）时，判定存在裂纹缺陷，并进行类别表征值的计算，再根据类别表征值对缺陷进行分类。
获取管件表面灰度图像的类别表征值的方法为：
分别根据管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度的取值获取管件表面灰度图像的类别表征值；
所述类别表征值包括淬火裂纹表征值、磨削裂纹表征值以及锻造裂纹表征值；
获取淬火裂纹表征值的表达式为：
Figure 129719DEST_PATH_IMAGE076
获取磨削裂纹表征值的表达式为：
Figure 817184DEST_PATH_IMAGE016
获取锻造裂纹表征值的表达式为：
Figure 318572DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 906417DEST_PATH_IMAGE018
为淬火裂纹表征值，
Figure 77635DEST_PATH_IMAGE019
为磨削裂纹表征值，
Figure 236084DEST_PATH_IMAGE020
为锻造裂纹表征值，F表示管件表面灰度图像的总体方向性，H表示管件表面灰度图像的平滑性，J表示管件表面灰度图像的尖端对比度，根据管件表面灰度图像的类别表征值对管件缺陷进行评估。
淬火裂纹的特征为总体方向性不趋于0度或90度，因此F趋于0淬火裂纹弯曲曲折，平滑性
Figure 760738DEST_PATH_IMAGE077
趋于0，且尖端明显也即J趋近于1，若一个裂纹的F、H、J越趋近于0，0，1，说明其越为淬火裂纹。
磨削裂纹的特征为总体方向趋于0度或90度，因此F趋于1磨削裂纹较为平滑，平滑性H趋于1，且尖端明显也即J趋近于1，若一个裂纹的F、H、J越趋近于1，1，1，说明其越为磨削裂纹。
锻造裂纹的特征为总体方向不趋于0度或90度，因此F趋于0，锻造裂纹较为平滑，平滑性H趋于1，且尖端圆纯，也即J趋近于0，若一个裂纹的F、H、J越趋近于0，1，0，说明其越为锻造裂纹。
根据类别表征值确定管件的缺陷类型的方法为：
获取管件表面灰度图像中缺陷像素点的个数，当缺陷像素点个数与管件表面灰度图像中所有像素点的比值大于阈值时，根据类别表征值对管件缺陷进行评估；
获取管件表面灰度图像的类别表征值中的最小值对应的缺陷类型，作为管件的缺陷类型。
Figure 219401DEST_PATH_IMAGE078
分别为裂纹缺陷对于淬火裂纹、磨削裂纹以及锻造裂纹的相似程度（越小越相似），则选择
Figure 935422DEST_PATH_IMAGE078
中最小的，其对应的类别就是缺陷的类别。
当确定管件中的缺陷类别后，根据管件中存在的缺陷类别对管件进行质量评估；淬火裂纹是管件冷却过程中产生的缺陷，而非材料本身的缺陷，当管件中存在淬火裂纹时，该管件质量为不合格，将该管件进行报废处理，并检测生成工艺中冷却过程的参数。
磨削裂纹为管件进行车削工艺时产生的缺陷，当管件存在磨削裂纹时，该管件质量为不合格，将该管件进行报废处理，同时调整生产过程中的磨削速度。
锻造裂纹为材料本身出现缺陷，该缺陷出现原因非工艺过程造成，因此对于出现锻造裂纹的管件，对同一批次的管件进行检查，必要时将同一批次的关键均判定为不合格，并整批次管件做报废处理。
如图2所示，给出了本发明实施例的一种金属高压特种管件质量评估系统流程示意图，包括图像处理模块、特征获取模块以及质量评估模块。
图像处理模块，用于采集管件表面灰度图像，并对管件表面灰度图像进行金字塔上采样，得到多个采样图像；根据每个采样图像中的像素点在高斯混合模型中的概率值获取每个采样图像中的缺陷像素点。
如图3所示，特征获取模块包括：方向性计算单元、平滑性计算单元以及尖端对比度计算单元；
方向性计算单元；根据每个采样图像中缺陷像素点的梯度方向获取每个采样图像的总体方向性。
平滑性计算单元；根据每个采样图像中相邻缺陷像素点之间的梯度方向差获取每个采样图像的平滑性。
尖端对比度计算单元；将每个采样图像中相邻的缺陷像素点进行连接，得到每个采样图像中的多条缺陷边缘线，获取每条缺陷边缘线中每个缺陷像素点与其梯度方向上其他缺陷像素点的最小距离作为该缺陷像素点的粗度；获取每条缺陷边缘线中每个缺陷像素点的粗度。
根据每条缺陷边缘线中缺陷像素点的最大粗度和最小粗度计算该缺陷边缘线的粗度差异，根据每个采样图像中缺陷边缘线的数量以及每条缺陷边缘线的粗度差异获取每个采样图像的尖端对比度。
质量评估模块，用于根据管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度获取管件表面灰度图像的类别表征值，根据类别表征值对管件的缺陷进行评估。
本发明通过对图像进行金字塔进行上采样，能够提取多个尺度图像中不同的特征并进行分析，从而更好的还原管件原图像中的每个特征，有利于后续进行缺陷类别判断的类别表征值的获取，根据类别表征值可以实现对管材中缺陷类型的准确判断，能够对管材裂纹缺陷中的淬火裂纹、磨削裂纹、锻造裂纹三种裂纹缺陷进行识别分类，对后续裂纹的排除提供了有效的依据，从而实现对管件的质量评估。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种金属高压特种管件质量评估方法，其特征在于，包括：
采集管件表面灰度图像，并对管件表面灰度图像进行金字塔上采样，得到多个采样图像；
根据每个采样图像中的像素点在高斯混合模型中的概率值获取每个采样图像中的缺陷像素点；对采样图像中的缺陷像素点进行筛选，获取每个采样图像中裂纹边缘点；
根据每个采样图像中裂纹边缘点的梯度方向获取每个采样图像的总体方向性；根据每个采样图像中相邻裂纹边缘点之间的梯度方向差获取每个采样图像的平滑性；
获取每个采样图像的总体方向性的方法为：
根据每个裂纹边缘点的梯度方向分别与0度方向以及90度方向的锐夹角计算每个采样图像的总体方向性，表达式为：
Figure 157438DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 834276DEST_PATH_IMAGE002
表示第q个采样图像的总体方向性，
Figure 833456DEST_PATH_IMAGE003
表示第q个采样图像中裂纹边缘点的个数，
Figure 809152DEST_PATH_IMAGE004
表示第q个采样图像中第t个裂纹边缘点的梯度方向和0度方向的锐夹角，
Figure 159362DEST_PATH_IMAGE005
表示第q个采样图像中第t个裂纹边缘点的梯度方向和90度方向的锐夹角；
将每个采样图像中相邻的裂纹边缘点进行连接，得到每个采样图像中的多条缺陷边缘线；根据每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点与其梯度方向上其他裂纹边缘点的最小距离，获取每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点的粗度；
根据每条缺陷边缘线中裂纹边缘点的粗度获取每条缺陷边缘线的粗度差异，根据每个采样图像中缺陷边缘线的数量以及每条缺陷边缘线的粗度差异获取每个采样图像的尖端对比度；
获取每个采样图像的尖端对比度的方法为：
将每个采样图像中相邻的裂纹边缘点相连，得到多条缺陷边缘线；
获取每个采样图像中每条缺陷边缘线上每个裂纹边缘点的粗度；
分别获取每条缺陷边缘线中最大粗度和最小粗度对应的裂纹边缘点，根据每条缺陷边缘线中最大粗度的裂纹边缘点和最小粗度的裂纹边缘点之间的粗度差得到每条缺陷边缘线的粗度差异；
根据每个采样图像中每条缺陷边缘线的粗度差异以及缺陷边缘线的个数获取每个采样图像的尖端对比度，表达式为：
Figure 374312DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure 493577DEST_PATH_IMAGE007
为第q个采样图像的尖端对比度，
Figure 106087DEST_PATH_IMAGE008
表示第q个采样图像中缺陷边缘线的个数，
Figure 943593DEST_PATH_IMAGE009
表示第q个采样图像中第y条缺陷边缘线的粗度差异；
根据每个采样图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度获取管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度；
根据管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度获取管件表面灰度图像的类别表征值，根据类别表征值确定管件的缺陷类型，根据管件的缺陷类型对管件进行质量评估。
2.根据权利要求1所述的一种金属高压特种管件质量评估方法，其特征在于，获取每个采样图像中的缺陷像素点的方法为：
获取每个采样图像的灰度直方图，利用EM算法拟合每个采样图像的一维高斯混合模型，其中高斯混合模型中的子高斯模型的个数为2；
将高斯混合模型中的每个子高斯模型作为一个类别，分别获取高斯混合模型中两个子高斯模型的均值，将均值较小的子高斯模型作为缺陷类别；
获取采样图像中每个像素点在两个子高斯模型中输出的概率值，当该像素点在均值较小的子高斯模型中的概率值较大时，将该像素点作为缺陷像素点。
3.根据权利要求1所述的一种金属高压特种管件质量评估方法，其特征在于，获取每个采样图像中裂纹边缘点的方法为：
获取每个采样图像中每个缺陷像素点的梯度方向，计算每个缺陷像素点的梯度幅值，将梯度幅值大于阈值的缺陷像素点作为裂纹边缘点。
4.根据权利要求1所述的一种金属高压特种管件质量评估方法，其特征在于，获取每个采样图像平滑性的方法为：
获取每个采样图像中相邻裂纹边缘点的梯度方向差；
根据每个采样图像中所有相邻裂纹边缘点的梯度方向差计算每个采样图像的平滑性，表达式为：
Figure 696654DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 936005DEST_PATH_IMAGE011
表示第q个采样图像的平滑性，
Figure 247645DEST_PATH_IMAGE012
表示第q个采样图像中相邻裂纹边缘点的梯度方向差的总个数，
Figure 572447DEST_PATH_IMAGE013
表示第q个采样图像中第c个相邻裂纹边缘点的梯度方向差。
5.根据权利要求1所述的一种金属高压特种管件质量评估方法，其特征在于，获取管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度的方法为：
根据每个采样图像的总体方向性以及每个采样图像的采样尺度获取管件表面灰度图像的总体方向性，表达式为：
Figure 129199DEST_PATH_IMAGE014
其中，F表示管件表面灰度图像的总体方向性，
Figure 957478DEST_PATH_IMAGE002
表示第q个采样图像的总体方向性,L表示采样图像的最大尺度；
同理，获取管件表面灰度图像的平滑性H以及尖端对比度J。
6.根据权利要求1所述的一种金属高压特种管件质量评估方法，其特征在于，获取管件表面灰度图像的类别表征值的方法为：
分别根据管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度的取值获取管件表面灰度图像的类别表征值；
所述类别表征值包括淬火裂纹表征值、磨削裂纹表征值以及锻造裂纹表征值；
获取淬火裂纹表征值的表达式为：
Figure 177369DEST_PATH_IMAGE015
获取磨削裂纹表征值的表达式为：
Figure 989467DEST_PATH_IMAGE016
获取锻造裂纹表征值的表达式为：
Figure 349910DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 298274DEST_PATH_IMAGE018
为淬火裂纹表征值，
Figure 781794DEST_PATH_IMAGE019
为磨削裂纹表征值，
Figure 550030DEST_PATH_IMAGE020
为锻造裂纹表征值，F表示管件表面灰度图像的总体方向性，H表示管件表面灰度图像的平滑性，J表示管件表面灰度图像的尖端对比度，根据管件表面灰度图像的类别表征值对管件缺陷进行评估。
7.根据权利要求6所述的一种金属高压特种管件质量评估方法，其特征在于，根据类别表征值确定管件的缺陷类型的方法为：
获取管件表面灰度图像中缺陷像素点的个数，当缺陷像素点个数与管件表面灰度图像中所有像素点的比值大于阈值时，根据类别表征值对管件缺陷进行评估；
获取管件表面灰度图像的类别表征值中的最小值对应的缺陷类型，作为管件的缺陷类型。
8.一种金属高压特种管件质量评估系统，其特征在于，包括图像处理模块、特征获取模块以及质量评估模块；
图像处理模块，用于采集管件表面灰度图像，并对管件表面灰度图像进行金字塔上采样，得到多个采样图像；根据每个采样图像中的像素点在高斯混合模型中的概率值获取每个采样图像中的缺陷像素点；对采样图像中的缺陷像素点进行筛选，获取每个采样图像中裂纹边缘点；
特征获取模块包括：方向性计算单元、平滑性计算单元以及尖端对比度计算单元；
方向性计算单元；根据每个采样图像中裂纹边缘点的梯度方向获取每个采样图像的总体方向性；
获取每个采样图像的总体方向性的方法为：
根据每个裂纹边缘点的梯度方向分别与0度方向以及90度方向的锐夹角计算每个采样图像的总体方向性，表达式为：
Figure 448585DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 251456DEST_PATH_IMAGE002
表示第q个采样图像的总体方向性，
Figure 78729DEST_PATH_IMAGE003
表示第q个采样图像中裂纹边缘点的个数，
Figure 334261DEST_PATH_IMAGE004
表示第q个采样图像中第t个裂纹边缘点的梯度方向和0度方向的锐夹角，
Figure 770927DEST_PATH_IMAGE005
表示第q个采样图像中第t个裂纹边缘点的梯度方向和90度方向的锐夹角；
平滑性计算单元；根据每个采样图像中相邻裂纹边缘点之间的梯度方向差获取每个采样图像的平滑性；
尖端对比度计算单元；将每个采样图像中相邻的裂纹边缘点进行连接，得到每个采样图像中的多条缺陷边缘线；根据每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点与其梯度方向上其他裂纹边缘点的最小距离，获取每条缺陷边缘线中每个裂纹边缘点的粗度；
根据每条缺陷边缘线中裂纹边缘点的粗度获取每条缺陷边缘线的粗度差异，根据每个采样图像中缺陷边缘线的数量以及每条缺陷边缘线的粗度差异获取每个采样图像的尖端对比度；
根据每个采样图像中每条缺陷边缘线的粗度差异以及缺陷边缘线的个数获取每个采样图像的尖端对比度，表达式为：
Figure 428304DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 689128DEST_PATH_IMAGE007
为第q个采样图像的尖端对比度，
Figure 697535DEST_PATH_IMAGE008
表示第q个采样图像中缺陷边缘线的个数，
Figure 672313DEST_PATH_IMAGE022
表示第q个采样图像中第y条缺陷边缘线的粗度差异；
质量评估模块，用于根据管件表面灰度图像的总体方向性、平滑性以及尖端对比度获取管件表面灰度图像的类别表征值，根据类别表征值确定管件的缺陷类型，根据管件的缺陷类型对管件进行质量评估。
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