CN115330780B - 一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法 - Google Patents

一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法 Download PDF

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CN115330780B CN202211250317.1A CN202211250317A CN115330780B CN 115330780 B CN115330780 B CN 115330780B CN 202211250317 A CN202211250317 A CN 202211250317A CN 115330780 B CN115330780 B CN 115330780B
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Abstract

本发明公开了一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，涉及人工智能领域。包括：获取焊缝灰度图像，获取灰度图像中每个像素点的灰度值；计算灰度图像中每个灰度级属于背景灰度级的概率，将概率最大值对应的灰度级作为灰度图像的背景灰度级；计算每个像素点的关注程度；计算每个像素点的混乱程度；计算每个像素点的异常概率值；计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率；当夹渣概率大于预设阈值时，该焊缝灰度图像存在夹渣缺陷；根据每个像素点的异常概率值与所述异常概率均值确定焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。根据本发明提出的技术手段，摒弃了传统方法复杂的图像处理计算过程，大大减少了计算量，从而提高了夹渣缺陷的获取精确度。

Description

一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法。
背景技术
焊接技术在现代工业的发展中具有重要意义。作为一种基本而重要的工艺方法，其广泛应用于航空航天、汽车船舶、建筑、机械、国防等各个领域和部门中。由于焊接过程中受多种因素的影响，焊缝中不可避免地出现裂纹、气孔、夹渣、未融合等多种缺陷，这严重影响焊接工件的使用性能及安全性，甚至可能产生灾难性的后果，带来极大的经济损失。因此，对焊缝进行缺陷检测，保证焊接质量，具有直接而重要的现实意义。
目前在行业内，焊缝质量的检测主要有两种方法：一是通过人工目测；二是对产品进行破坏性抽样检测，两者都缺乏相应的自动化检测设备。这种传统的人工检测工作模式，存在以下三个缺点：（1）检验人员需要长时间注视焊缝，容易产生视觉疲劳，从而造成漏检；（2）由于检验人员的检验水平、技能与经验不同，对焊缝质量标准的把握容易出现偏差。因此检验水平受人为因素影响较大，判别稳定性差；（3）人工检测效率低，是制约产品生产效率的瓶颈。而采用机器视觉的检测方法通常只能检测出缺陷是否存在，而无法对某种缺陷进行针对性检测。
对于夹渣缺陷，容易造成后续补涂环节的困难，而且有飞溅物的焊缝严重影响到外观质量，此类缺陷通常是由于焊接处温度达到或超过金属熔点，熔融金属在压力的作用下被滚轮挤压飞出而形成飞溅物。同时，在产生焊穿的情况下也容易形成焊渣。此类缺陷表现为具有较正常焊缝更宽的低亮度区域，且焊缝夹渣区域粗糙，在极少数情况下，由于滚轮压力及高温的作用，导致搭接处弯曲变形，金属熔合后呈变形状态，产生特殊的焊渣类型。同时焊缝中还存在伪缺陷，伪缺陷是干扰正常焊缝缺陷检测的重要因素。它的成因比较复杂，通常认为是由于车间尘埃与补涂用的防锈胶水的混合物因振动滴落至焊缝区域所造成的，采用传统的阈值分割方法难以区分分割区域为夹渣缺陷还是伪缺陷。
发明内容
本发明提供一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，以解决现有的问题，包括：获取焊缝灰度图像，获取灰度图像中每个像素点的灰度值；计算灰度图像中每个灰度级属于背景灰度级的概率，将概率最大值对应的灰度级作为灰度图像的背景灰度级；计算每个像素点的关注程度；计算每个像素点的混乱程度；计算每个像素点的异常概率值；计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率；当夹渣概率大于预设阈值时，该焊缝灰度图像存在夹渣缺陷；根据每个像素点的异常概率值与所述异常概率均值确定焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。
根据本发明提出的技术手段，有效降低了检测成本，提高了夹渣缺陷的获取精确度，对提高后续产品质量有着非常重要的意义；方便快捷，摒弃了传统方法复杂的图像处理计算过程，大大减少了计算量，更加适应高速生产的产线。
本发明采用如下技术方案：一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，包括：
获取焊缝灰度图像，获取所述灰度图像中每个像素点的灰度值。
计算所述灰度图像中每个灰度级属于背景灰度级的概率，将所述概率最大值对应的灰度级作为所述灰度图像的背景灰度级。
根据所述灰度图像中每个像素点的灰度值与所述背景灰度级计算每个像素点的关注程度。
获取所述灰度图像中每个像素点的梯度幅值，根据所述灰度图像中每个像素点的梯度幅值计算每个像素点的混乱程度。
根据每个像素点的关注程度和混乱程度计算焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值。
根据每个像素点的异常概率值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率；当所述夹渣缺陷概率大于预设阈值时，该焊缝灰度图像存在夹渣缺陷。
对于存在夹渣缺陷的焊缝灰度图像，根据每个像素点的异常概率值与所述异常概率均值确定焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。
进一步的，一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，获取所述灰度图像背景灰度级的方法为：
根据所述灰度图像中每个像素点的灰度值建立灰度直方图，计算灰度直方图中每个灰度级的频率，根据每个灰度级的频率建立高斯分布计算每个灰度级属于背景灰度级的概率，表达式为：
Figure 111697DEST_PATH_IMAGE001
其中，i表示第i个灰度级，
Figure 248280DEST_PATH_IMAGE002
表示高斯分布的均值，
Figure 307372DEST_PATH_IMAGE003
表示高斯分布的方差，
Figure 15915DEST_PATH_IMAGE004
表示第i个灰度级属于背景灰度级的概率；
将属于背景灰度级的概率最大值对应的灰度级作为背景灰度级。
进一步的，一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，计算每个像素点的关注程度的方法为：
Figure 645611DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 835152DEST_PATH_IMAGE006
表示所述灰度图像的背景灰度级，K表示像素点的关注程度，e为自然对数的底数，
Figure 561800DEST_PATH_IMAGE007
表示第j个像素点的灰度值。
进一步的，一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，计算每个像素点的混乱程度的方法为：
建立设定尺寸的滑窗，根据滑窗尺寸对所述灰度图像进行增维，对增维后的灰度图像进行滑窗，计算每个滑窗内所有像素点的梯度幅值，根据每个像素点的梯度幅值计算对应像素点的混乱程度，表达式为：
Figure 116278DEST_PATH_IMAGE008
其中，G表示像素点的混乱程度，Z表示滑窗中像素点的个数，f表示像素点的梯度幅值，
Figure 544854DEST_PATH_IMAGE009
表示除中心像素点划窗中像素点的梯度幅值均值，tanh为双曲线正切函数，
Figure 288819DEST_PATH_IMAGE010
为超参数。
进一步的，一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，根据所述关注程度以及所述混乱程度计算焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值，表达式为：
Figure 856591DEST_PATH_IMAGE011
其中，L表示所述焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值，G表示每个像素点的混乱程度，K表示每个像素点的关注程度。
进一步的，一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，根据每个像素点的异常概率值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率的方法为：
计算焊缝灰度图像中每列像素点的异常概率值之和
Figure 598282DEST_PATH_IMAGE012
；
计算焊缝灰度图像中所有像素点的异常概率均值
Figure 248576DEST_PATH_IMAGE013
；
根据所述每列像素点的异常概率值之和以及所述灰度图像中所有像素点的异常概率均值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率，表达式为：
Figure 530652DEST_PATH_IMAGE014
其中，E表示该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率，
Figure 215580DEST_PATH_IMAGE015
表示第j列像素点的异常概率值之和，
Figure 924910DEST_PATH_IMAGE016
表示焊缝灰度图像中所有像素点的异常概率均值，n表示焊缝灰度图像中共有n列像素点。
进一步的，一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，确定焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域的方法为：
当
Figure 328079DEST_PATH_IMAGE017
时，对第j列像素点进行标记，其中，
Figure 597867DEST_PATH_IMAGE015
表示第j列像素点的异常概率值之和，
Figure 888035DEST_PATH_IMAGE016
表示焊缝灰度图像中所有像素点的异常概率均值；
将满足该表达式的连续列像素点进行标记，得到焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。
本发明的有益效果是：根据本发明提出的技术手段，有效降低了检测成本，提高了夹渣缺陷的获取精确度，对提高后续产品质量有着非常重要的意义；方便快捷，摒弃了传统方法复杂的图像处理计算过程，大大减少了计算量，更加适应高速生产的产线。
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焊接夹渣缺陷快速检测方法结构示意图；
图2为本发明实施例的另一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法结构示意图。
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。
实施例1
如图1所述，给出了本发明实施例的一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法结构示意图，包括：
101.获取焊缝灰度图像，获取所述灰度图像中每个像素点的灰度值。
本实施例所针对的情景为：首先，布置相机，采集焊件表面RGB图像，将RGB图像转化为灰度图像，之后对采集的焊件灰度图像进行处理，分割出焊缝所在位置，通过图像处理检测出焊件焊缝的表面夹渣缺陷。
102.计算所述灰度图像中每个灰度级属于背景灰度级的概率，将所述概率最大值对应的灰度级作为所述灰度图像的背景灰度级。
由于夹渣缺陷与伪缺陷的灰度值往往区别于正常区域的灰度值，故需要先获取异常像素点，即与正常焊缝灰度差异越明显的像素点越值得关注。
由于需要计算像素点的关注程度，故先计算背景灰度级。
计算背景像素的灰度级，利用灰度直方图的频数最大值或灰度均值代表背景像素的灰度级存在较大的偏差（当缺陷较为严重时频数最大的灰度级可能为缺陷），但所需要的较为理想的背景灰度级一定位于灰度直方图的频数最大值与灰度均值之间，故建立高斯分布，高斯分布的均值与方差为以频数最大灰度值
Figure 751954DEST_PATH_IMAGE018
与灰度值均值
Figure 393151DEST_PATH_IMAGE020
之间灰度值的均值为均值
Figure 266298DEST_PATH_IMAGE021
，以频数最大灰度值
Figure 614234DEST_PATH_IMAGE022
与灰度值均值
Figure 914634DEST_PATH_IMAGE020
之间灰度值的方差为方差
Figure 777548DEST_PATH_IMAGE023
。
103.根据所述灰度图像中每个像素点的灰度值与所述背景灰度级计算每个像素点的关注程度。
最大值所对应的灰度级
Figure 457315DEST_PATH_IMAGE024
为背景灰度级，以此为标准计算原灰度图中各个像素点的关注程度。
104.获取所述灰度图像中每个像素点的梯度幅值，根据所述灰度图像中每个像素点的梯度幅值计算每个像素点的混乱程度。
建立滑窗，计算滑窗子影像图（一个滑窗即为一个子影像图）的混乱程度，由于正常区域或伪缺陷区域的像素点其所在划窗像素点的灰度值相似，灰度波动较小，而缺陷区域往往存在较大的灰度波动，故利用sobel算子计算各个像素点x，y方向的梯度
Figure 722075DEST_PATH_IMAGE025
。根据像素点划窗中像素点的梯度幅值计算混乱程度。
105.根据所述关注程度以及所述混乱程度计算焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值。
106.根据每个像素点的异常概率值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率；当所述夹渣缺陷概率大于预设阈值时，该焊缝灰度图像存在夹渣缺陷。
所述夹渣缺陷，即是由于焊接处温度达到或超过金属熔点，熔融金属在压力的作用下被滚轮挤压飞出而形成飞溅物。即焊缝存在深色表面粗糙的异常区域。
夹渣会降低焊缝的塑性和韧性，带有尖角的夹渣会产生尖端应力集中，尖端还会发展为裂纹源，特别是在空淬倾向大的焊缝中。铸件在受应力作用下，焊缝夹渣处会首先出现裂纹并沿展，导致强度下降、焊缝开裂。
对焊缝灰度图像进行矩阵列方向即垂直焊缝方向的像素点异常概率值进行剖面求和，得到每一列像素点的异常概率值之和，根据每一列像素点的异常概率值之和计算焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率。
107.对于存在夹渣缺陷的焊缝灰度图像，根据每个像素点的异常概率值与所述异常概率均值确定焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。
对于夹渣缺陷区域，其列和像素点的缺陷概率远远大于整体焊缝的缺陷均值，且此类像素点往往是成片存在的，对每一列像素点进行筛选，通过比较每列像素点异常概率之和与所有像素点的异常概率均值对一列像素点进行标记，得到焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。
根据本发明提出的技术手段，有效降低了检测成本，提高了夹渣缺陷的获取精确度，对提高后续产品质量有着非常重要的意义；方便快捷，摒弃了传统方法复杂的图像处理计算过程，大大减少了计算量，更加适应高速生产的产线。
实施例2
如图2所示，给出了本发明实施例另一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法结构示意图，包括：
201.获取焊缝灰度图像，获取所述灰度图像中每个像素点的灰度值。
本实施例需要检测焊件焊缝的夹渣缺陷，需要先采集焊件的表面图像。布置相机，采集图像，图像中具有焊缝、焊件，甚至复杂工况背景。为了避免其他噪声对焊缝表面缺陷检测的影响，所以本发明首先采用DNN技术来识别图像中的焊缝。
该DNN网络的相关内容如下：
使用的数据集为本发明所述采集过程得到的焊件表面图像数据集，焊件的样式为多种多样的。
需要分割的像素共分为两类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0，属于焊件的标注为1。
网络的任务是分类，所有使用的loss函数为交叉熵损失函数。
202.计算所述灰度图像中每个灰度级属于背景灰度级的概率，将所述概率最大值对应的灰度级作为所述灰度图像的背景灰度级。
由于需要计算像素点的关注程度，故先计算背景灰度级，再根据像素点与背景灰度级的差异计算各个像素点的关注程度。
建立灰度直方图，计算每个灰度级的频率：
Figure 396639DEST_PATH_IMAGE026
式中
Figure 730537DEST_PATH_IMAGE027
表示第i个灰度级出现的频率，
Figure 961798DEST_PATH_IMAGE028
表示第i个灰度级对应像素点出现的频数，B表示图像像素点的总个数。
计算背景像素的灰度级，利用灰度直方图的频数最大值或灰度均值代表背景像素的灰度级存在较大的偏差（当缺陷较为严重时频数最大的灰度级可能为缺陷），但所需要的较为理想的背景灰度级一定位于灰度直方图的频数最大值与灰度均值之间，故建立高斯分布，高斯分布的均值与方差为以频数最大灰度值
Figure 330331DEST_PATH_IMAGE029
与灰度值均值
Figure 926529DEST_PATH_IMAGE030
之间灰度值的均值为均值
Figure 299389DEST_PATH_IMAGE031
，以频数最大灰度值
Figure 255713DEST_PATH_IMAGE029
与灰度值均值
Figure 229485DEST_PATH_IMAGE030
之间灰度值的方差为方差
Figure 42589DEST_PATH_IMAGE003
。计算公式为：
Figure 101812DEST_PATH_IMAGE032
Figure 924144DEST_PATH_IMAGE033
Figure 486843DEST_PATH_IMAGE034
获取所述灰度图像背景灰度级的方法为：
根据所述灰度图像中每个像素点的灰度值建立灰度直方图，计算灰度直方图中每个灰度级的频率，根据每个灰度级的频率建立高斯分布计算每个灰度级属于背景灰度级的概率，表达式为：
Figure 473778DEST_PATH_IMAGE001
其中，i表示第i个灰度级，
Figure 472827DEST_PATH_IMAGE002
表示高斯分布的均值，
Figure 584002DEST_PATH_IMAGE003
表示高斯分布的方差，
Figure 516055DEST_PATH_IMAGE004
表示第i个灰度级属于背景灰度级的概率；
将属于背景灰度级的概率最大值对应的灰度级作为背景灰度级。
2031.根据所述灰度图像中每个像素点的灰度值与所述背景灰度级计算每个像素点的关注程度。
计算每个像素点的关注程度的方法为：
Figure 687274DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 970356DEST_PATH_IMAGE006
表示所述灰度图像的背景灰度级，K表示像素点的关注程度，e为自然对数的底数，
Figure 822906DEST_PATH_IMAGE007
表示第j个像素点的灰度值。
2032.获取所述灰度图像中每个像素点的梯度幅值，根据所述灰度图像中每个像素点的梯度幅值计算每个像素点的混乱程度。
建立滑窗，滑窗大小为大小的滑窗，计算滑窗区域的混乱程度，将其值赋予中心像素点。由于滑窗操作会导致焊缝边缘像素点无法计算，可能导致判断偏差，故对原焊缝图像进行增维操作，方法为：原焊缝图大小为M×N,滑窗大小为n×n,增维后图像大小变为
Figure 137694DEST_PATH_IMAGE035
，增维元素为原图边缘像素点的灰度值，增维后图像四角像素点的灰度值用原图四角像素点的灰度值填充。
计算滑窗子影像图（一个滑窗即为一个子影像图）的混乱程度，由于正常区域或伪缺陷区域的像素点其所在划窗像素点的灰度值相似，灰度波动较小，而缺陷区域往往存在较大的灰度波动，故利用sobel算子计算各个像素点x，y方向的梯度
Figure 479813DEST_PATH_IMAGE036
,
Figure 984613DEST_PATH_IMAGE037
，则梯度幅值为
Figure 890121DEST_PATH_IMAGE038
，根据像素点划窗中像素点的梯度幅值计算混乱程度根据像素点划窗中像素点的梯度幅值计算混乱程度。
计算每个像素点的混乱程度的方法为：
建立设定尺寸的滑窗，根据滑窗尺寸对所述灰度图像进行增维，对增维后的灰度图像进行滑窗，计算每个滑窗内所有像素点的梯度幅值，根据每个像素点的梯度幅值计算对应像素点的混乱程度，表达式为：
Figure 78657DEST_PATH_IMAGE008
其中，G表示像素点的混乱程度，Z表示滑窗中像素点的个数，f表示像素点的梯度幅值，
Figure 778628DEST_PATH_IMAGE039
表示除中心像素点划窗中像素点的梯度幅值均值，tanh为双曲线正切函数，
Figure 787036DEST_PATH_IMAGE010
为超参数，本实施例中取值为0.1。
2033.根据所述关注程度以及所述混乱程度计算焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值。
根据所述关注程度以及所述混乱程度计算焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值，表达式为：
Figure 233585DEST_PATH_IMAGE040
其中，L表示所述焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值，G表示每个像素点的混乱程度，K表示每个像素点的关注程度。
204.根据每个像素点的异常概率值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率；当所述夹渣缺陷概率大于预设阈值时，该焊缝灰度图像存在夹渣缺陷。
对焊缝灰度图像进行像素点的异常概率矩阵列方向即垂直焊缝方向剖面求和，即为：
Figure 525895DEST_PATH_IMAGE041
,所得n维行向量表示为
Figure 147500DEST_PATH_IMAGE042
。根据该序列生成对应的波形图。
由于正常的焊缝灰度均匀，即存在很少的关注程度大的像素点与很少的粗糙区域，即所得的波形曲线波动程度小，趋近于一条直线，而发生夹渣缺少后，关注程度大的像素点的数量增多且此类点的粗糙程度曾加，故所得波形图中曲线的波动程度会发生较大的变化，存在明显波峰的区域即为夹渣缺陷的区域。
根据每个像素点的异常概率值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率的方法为：
计算焊缝灰度图像中每列像素点的异常概率值之和
Figure 158051DEST_PATH_IMAGE012
；
计算焊缝灰度图像中所有像素点的异常概率均值
Figure 139782DEST_PATH_IMAGE013
；
根据所述每列像素点的异常概率值之和以及所述灰度图像中所有像素点的异常概率均值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率，表达式为：
Figure 37331DEST_PATH_IMAGE043
其中，E表示该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率，
Figure 138492DEST_PATH_IMAGE012
表示第j列像素点的异常概率值之和，
Figure 59175DEST_PATH_IMAGE044
表示焊缝灰度图像中所有像素点的异常概率均值，n表示焊缝灰度图像中共有n列像素点。
根据夹渣缺陷概率E进行夹渣缺陷判断，当E≥0.6时，此时判定焊缝存在夹渣缺陷，需要对夹渣缺陷区域进行标记，以便于后续的处理措施。
205.对于存在夹渣缺陷的焊缝灰度图像，根据每个像素点的异常概率值与所述异常概率均值确定焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。
确定焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域的方法为：
当
Figure 906914DEST_PATH_IMAGE017
时，对第j列像素点进行标记，其中，
Figure 111499DEST_PATH_IMAGE012
表示第j列像素点的异常概率值之和，
Figure 871645DEST_PATH_IMAGE044
表示焊缝灰度图像中所有像素点的异常概率均值；
将满足该表达式的连续列像素点进行标记，得到焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。
根据本发明提出的技术手段，有效降低了检测成本，提高了夹渣缺陷的获取精确度，对提高后续产品质量有着非常重要的意义；方便快捷，摒弃了传统方法复杂的图像处理计算过程，大大减少了计算量，更加适应高速生产的产线。
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 (5)

1.一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，其特征在于，包括：
获取焊缝灰度图像，获取所述灰度图像中每个像素点的灰度值；
计算所述灰度图像中每个灰度级属于背景灰度级的概率，将所述概率最大值对应的灰度级作为所述灰度图像的背景灰度级；
根据所述灰度图像中每个像素点的灰度值与所述背景灰度级计算每个像素点的关注程度；
计算每个像素点的关注程度的方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 669070DEST_PATH_IMAGE002
表示所述灰度图像的背景灰度级，K表示像素点的关注程度，e为自然对数的底数，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示第j个像素点的灰度值；
获取所述灰度图像中每个像素点的梯度幅值，根据所述灰度图像中每个像素点的梯度幅值计算每个像素点的混乱程度；
计算每个像素点的混乱程度的方法为：
建立设定尺寸的滑窗，根据滑窗尺寸对所述灰度图像进行增维，对增维后的灰度图像进行滑窗，计算每个滑窗内所有像素点的梯度幅值，根据每个像素点的梯度幅值计算对应像素点的混乱程度，表达式为：
Figure 68958DEST_PATH_IMAGE004
其中，G表示像素点的混乱程度，Z表示滑窗中像素点的个数，f表示像素点的梯度幅值，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示除中心像素点划窗中像素点的梯度幅值均值，tanh为双曲线正切函数，
Figure 213501DEST_PATH_IMAGE006
为超参数；
根据每个像素点的关注程度和混乱程度计算焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值；
根据每个像素点的异常概率值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率；当所述夹渣缺陷概率大于预设阈值时，该焊缝灰度图像存在夹渣缺陷；
对于存在夹渣缺陷的焊缝灰度图像，根据每个像素点的异常概率值与异常概率均值确定焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。
2.根据权利要求1所述的一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，其特征在于，获取所述灰度图像背景灰度级的方法为：
根据所述灰度图像中每个像素点的灰度值建立灰度直方图，计算灰度直方图中每个灰度级的频率，根据每个灰度级的频率建立高斯分布计算每个灰度级属于背景灰度级的概率，表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，i表示第i个灰度级，
Figure 871884DEST_PATH_IMAGE008
表示高斯分布的均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示高斯分布的方差，
Figure 785482DEST_PATH_IMAGE010
表示第i个灰度级属于背景灰度级的概率；
将属于背景灰度级的概率最大值对应的灰度级作为背景灰度级。
3.根据权利要求1所述的一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，其特征在于，根据所述关注程度以及所述混乱程度计算焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值，表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中，L表示所述焊缝灰度图像中每个像素点的异常概率值，G表示每个像素点的混乱程度，K表示每个像素点的关注程度。
4.根据权利要求1所述的一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，其特征在于，根据每个像素点的异常概率值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率的方法为：
计算焊缝灰度图像中每列像素点的异常概率值之和
Figure 608469DEST_PATH_IMAGE012
；
计算焊缝灰度图像中所有像素点的异常概率均值
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；
根据所述每列像素点的异常概率值之和以及所述灰度图像中所有像素点的异常概率均值计算该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率，表达式为：
Figure 991040DEST_PATH_IMAGE014
其中，E表示该焊缝灰度图像的夹渣缺陷概率，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示第j列像素点的异常概率值之和，
Figure 187535DEST_PATH_IMAGE016
表示焊缝灰度图像中所有像素点的异常概率均值，n表示焊缝灰度图像中共有n列像素点。
5.根据权利要求4所述的一种金属焊接夹渣缺陷快速检测方法，其特征在于，确定焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域的方法为：
当
Figure DEST_PATH_IMAGE017
时，对第j列像素点进行标记，其中，
Figure 221219DEST_PATH_IMAGE015
表示第j列像素点的异常概率值之和，
Figure 25227DEST_PATH_IMAGE016
表示焊缝灰度图像中所有像素点的异常概率均值；
将满足该表达式的连续列像素点进行标记，得到焊缝灰度图像的夹渣缺陷区域。
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