CN116823822A - 基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法。该方法首先获取焊接好的钣金件图像，根据钣金件图像的边缘直线形状特征获取疑似焊缝缺陷区域。在疑似焊缝缺陷区域中，根据灰度特征获取所有像素点在不同预设方向下的方向灰度差异，根据方向灰度差异获取对应像素点的方向一致性，进而根据每个像素点的局部纹理特征、不同预设方向下的方向灰度差异和方向一致性获取每个像素点的焊接规律异常程度。根据疑似焊缝缺陷区域中每个像素点的焊接规律异常程度进行分类，获取船艇钣金件焊接缺陷区域。本发明改善了对较大焊缝缺陷检测精度低与效果不佳的情况，使得船艇钣金件焊接缺陷检测更精准、效率更高。

Description

基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法。

背景技术

船艇是一种大型交通运输设备，其内部的船体、水密隔板、扶梯和船舱等各种平台设备都需要大量的钣金件进行焊接，船艇有很多的水密隔间，若水密隔板的焊接不紧密或者存在其他焊接缺陷，会导致水密隔板漏水，从而会影响船艇的稳定性和抗沉性。在船艇的航行过程中会承受各方面施加的力，若构成水密隔板钣金件焊接不牢固或者焊接出现裂纹等缺陷则可能会导致船体破损或结构失效。因此为了保证船艇的抗沉性能和远航的安全性能，对水密隔间钣金件焊接完整性有极高的要求。

由于水密隔板存在不止一条数十米的焊缝，对于拍摄到的整体水密隔板钣金件，即使相机有再高的分辨率，因为聚焦、曝光、距离和光照等各种原因，对于所采集到的长达十几米的完整水密隔板钣金件图像来说细小焊缝的宽度也只有很少的十几个甚至几个像素，无法获得细小焊缝的内部清晰细节。现有技术中可通过整体成像检测可以对中间的较大焊缝进行精准检测，但是对于其下部较小或者被阴影遮盖的焊缝来说，即使通过现有技术进行图像增强，仍然存在检测精度低甚至会发生漏检的问题，从而影响船艇钣金件焊接缺陷检测的效果。

发明内容

为了解决现有技术对较大焊缝缺陷检测精度低与效果不佳的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，所采用的技术方案具体如下：

获取焊接好的钣金件图像；

根据所述钣金件图像的边缘直线形状特征获取疑似焊缝缺陷区域，根据所述疑似焊缝缺陷区域的灰度特征获取所有像素点在不同预设方向下的方向灰度差异；

根据所述方向灰度差异确定像素点的方向类别，根据所述疑似焊缝缺陷区域中的每个像素点在预设邻域范围内不同所述方向类别的分布，获取对应像素点的方向一致性；

在所述疑似焊缝缺陷区域中，根据每个像素点的局部纹理特征、不同所述预设方向下的所述方向灰度差异和所述方向一致性获取每个像素点的焊接规律异常程度；

根据所述疑似焊缝缺陷区域中每个像素点的所述焊接规律异常程度进行分类，获取船艇钣金件焊接缺陷区域。

进一步地，所述疑似焊缝缺陷区域的获取步骤包括：

获取所述钣金件图像的边缘，筛选出所述钣金件图像的直线边缘；以每一条所述直线边缘作为预设第一直线边缘，以所述预设第一直线边缘中的像素点为中心构建搜索窗口，在所述搜索窗口中，查找第一直线边缘外的剩余直线边缘并获取所述剩余直线边缘与所述第一直线边缘的距离；将所述距离小于预设距离阈值且与所述第一直线边缘平行的所述剩余直线边缘作为匹配直线边缘，以所述第一直线边缘与所述匹配直线边缘之间的区域作为所述疑似焊缝缺陷区域。

进一步地，不同所述预设方向下的所述方向灰度差异的获取步骤包括：

对于每个所述预设方向，在所述疑似焊缝缺陷区域中，以每个像素点为中心像素点，分别计算所述中心像素点在所述预设方向下两侧预设选取数量个像素点的灰度值均值作为每一侧的整体灰度值；

根据每一侧所述整体灰度值与所述中心像素点的灰度值的差异获取每一侧的局部灰度差异；

根据所述中心像素点两侧之间所述局部灰度差异的差异获取所述预设方向下的所述方向灰度差异。

进一步地，所述方向类别的获取步骤包括：

根据每个所述预设方向下的所述方向灰度差异判断所述中心像素点在每个所述预设方向下的局部变化方向及其局部变化程度；若所述中心像素点在每个所述预设方向下的局部变化程度均满足阈值条件，则将所述中心像素点记为方向像素点；

根据所述方向像素点的所述局部变化方向获得不同所述方向类别；非方向像素点构成一个所述方向类别。

进一步地，所述方向一致性的获取步骤包括：

在所述预设邻域范围中，将样本最多的所述方向类别内的所述方向像素点作为主方向像素点，与所述主方向像素点的所述方向类别相反的所述方向像素点作为相反方向像素点；

计算所述主方向像素点数量与所述相反方向像素点数量的差值获取第一方向值；

根据所述主方向像素点数量、所述相反方向像素点数量和所述非方向像素点数量的和值，获取周围像素值；

计算所述第一方向值与所述周围像素值的比值，获取所述中心像素点的所述方向一致性。

进一步地，所述焊接规律异常程度的获取步骤包括：

在所述疑似焊缝缺陷区域中，通过对每个像素点的所述局部纹理特征的值域进行调整，获取所述每个像素点的周围异常程度；

计算所有所述预设方向下所述方向灰度差异的差异平均值；

根据所述差异平均值与所述方向一致性获得方向规律异常特征；所述差异平均值与方向规律异常特征呈正相关，所述方向一致性与方向规律异常特征呈负相关；

计算所述周围异常程度与所述方向规律异常程度的乘积，获取每个像素点的所述焊接规律异常程度。

进一步地，所述船艇钣金件焊接缺陷区域的获取步骤包括：

在所述疑似焊缝缺陷区域中，将每个像素点的所述焊接规律异常程度作为大津阈值算法的输入，划分正常区域和所述船艇钣金件焊接缺陷区域。

进一步地，所述预设距离阈值设置为15。

进一步地，所述预设方向包括水平方向和竖直方向。

进一步地，所述局部纹理特征的获取步骤包括：

根据局部二值模式算法获取所述局部纹理特征。

本发明具有如下有益效果：

在本发明实施例中，根据钣金件图像的边缘直线形状特征获取疑似焊缝缺陷区域，能降低图像分析的数据处理量，根据疑似焊缝缺陷区域的灰度特征获取所有像素点在不同预设方向下的方向灰度差异，可以进一步确定像素点的方向类别，进而根据疑似焊缝缺陷区域中的每个像素点在预设邻域范围内不同方向类别的分布，获取对应像素点的方向一致性，能够反映焊缝的纹理特征变化规律。因为正常焊缝区域内部焊接规则，根据每个像素点的局部纹理特征、不同预设方向下的方向灰度差异和方向一致性获取能获得反映每个像素点的纹理异常情况的焊接规律异常程度。根据疑似焊缝缺陷区域中每个像素点的焊接规律异常程度进行分类，获取船艇钣金件焊接缺陷区域。解决由于拍摄对象较大，位置较远等因素导致纹理特征模糊的问题，从而改善了船艇钣金件焊接缺陷检测的效果。

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和优点，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的介绍，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的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明一个实施例所提供的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法的流程图；

图2为本发明一个实施例所提供的一种船艇的水密隔板示意图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S1，获取焊接好的钣金件图像。

因为焊缝的外观纹理特征需要符合焊缝的外观质量检验标准，合格焊缝的外观纹理特征具有一定的规律性。焊缝缺陷的区域与合格焊缝区域相比，外观纹理特征混乱且没有规律性，通过分析焊接好的钣金件图像的纹理特征规律，有助于获得船艇钣金件焊接缺陷区域。为了后续对疑似焊缝缺陷区域的纹理特征规律进行分析，需要对采集图像进行降噪，提高采集图像的钣金件区域的显著度。在本发明实施例中，使用摄像机采集已经焊接完成钣金件的采集图像，对图像进行降噪处理。为了方便后续对疑似焊缝缺陷区域的检测，所以需要对图像进行视角变换投影，获得观察效果好的图像。将采集到的图像进行灰度化处理获取灰度图像，对灰度图像进行降噪、自适应对比度增强等操作获取预处理图像，使用显著性检测算法提取钣金件区域，进过仿射变换获取钣金件图像。本发明实施例采用高斯滤波对图像降噪，实施者可根据实际情况自行设置。

需要说明的是，在本发明其他实施例中，可通过其他公知技术进行操作，在此不做限定。

步骤S2，根据钣金件图像的边缘直线形状特征获取疑似焊缝缺陷区域，根据疑似焊缝缺陷区域的灰度特征获取所有像素点在不同预设方向下的方向灰度差异。

船艇内部的钣金件的规模大小各不相同，有的相对较小，有的却非常巨大。船体的水密隔板用于划分不同的舱室，是一种非常巨大的钣金件。对于巨大的钣金件的焊缝检测，如果使用分段成像检测的话虽然精度会提高，但是耗费时间太长而且效率低下。如果对整体使用进行成像检测的话，虽然检测时间会变短但是对于细小的焊接缺陷检测精度不高。整体成像检测可以对船艇的水密隔板的中间的较大焊缝进行精准检测，但是对于其下部较小或者被阴影遮盖的焊缝来说，检测精度会下降甚至会发生漏检的情况。对于拍摄到的整体水密隔板钣金件，即使相机有再高的分辨率，由于聚焦、曝光、距离和光照等各种原因，对于所采集到的长达十几米的完整水密隔板钣金件图像来说细小焊缝的宽度也只有很少的十几个甚至几个像素，虽然通过图像增强处理增强了细小焊缝内部的细节，但无法获得细小焊缝的内部清晰细节。请参阅图2，其表示出了本发明一个实施例所提供的一种船艇的水密隔板示意图。水密隔板存在不止一条数十米的焊缝，焊缝区域是由相互平行而且距离很近的直线边缘所构成的。钣金件上还存在零件铆钉边缘、弯折边缘等，这些边缘形状区别于焊缝的边缘性状。可以根据钣金件图像的边缘直线形状特征和边缘直线距离特征获取疑似焊缝缺陷区域，有助于后续获取真正的船艇钣金件焊接缺陷区域。焊缝的外观纹理特征需要符合焊缝的外观质量检验标准，合格焊缝的外观纹理特征具有一定的规律性。焊缝缺陷的区域与合格焊缝区域相比，外观纹理特征混乱且没有规律性。根据疑似焊缝缺陷区域的灰度特征获取所有像素点在不同预设方向下的方向灰度差异，能反映像素点在不同预设方向下灰度变化特征，进而反映焊接规律异常程度。

优选地，在本发明一个实施例中疑似焊缝缺陷区域获取方法包括：

由于船艇的水密隔板上的焊缝边缘区域有区别于其他边缘区域的边缘形状特征，即焊缝区域长达数十米，是由相互平行而且距离很近的直线边缘所构成的，通过分析钣金件图像的边缘直线形状特征和直线距离特征获取疑似焊缝缺陷区域。获取钣金件图像的边缘，筛选出钣金件图像的直线边缘；以每一条直线边缘作为预设第一直线边缘，以预设第一直线边缘中的像素点为中心构建搜索窗口，在搜索窗口中，查找第一直线边缘外的剩余直线边缘并获取剩余直线边缘与第一直线边缘的距离；将距离小于预设距离阈值且与第一直线边缘平行的剩余直线边缘作为匹配直线边缘，以第一直线边缘与匹配直线边缘之间的区域作为所述疑似焊缝缺陷区域。

通过canny边缘检测算子获取钣金件图像的边缘信息，得到二值化图像。通过Hilditch算法对二值化图像进行边缘细化处理，得到细化边缘图像。进而对细化边缘图像进行霍夫变换筛选出钣金件图像的直线边缘。以每一条直线边缘作为预设第一直线边缘，在预设第一直线边缘中的随机选择一个像素点，依次像素点为中心构建搜索窗口，在搜索窗口中，查找第一直线边缘外的剩余直线边缘并获取剩余直线边缘与第一直线边缘的垂直距离，若距离小于预设距离阈值而且与第一直线边缘平行的剩余直线边缘作为匹配直线边缘，以第一直线边缘与匹配直线边缘之间的区域作为疑似焊缝缺陷区域。遍历所有得到的直线边缘像素，获得钣金件图像的所有疑似焊缝缺陷区域。在本发明实施例中，令搜索窗口的大小为41*41，实施者可根据实施场景自行设定。

需要说明的是，若在搜索窗口中遍历剩余直线中无法找到符合条件的直线作为第一直线边缘的匹配直线边缘，那么该第一直线边缘在该搜索窗口中无法构成疑似焊缝缺陷区域。

优选地，在本发明一个实施例中不同预设方向下的方向灰度差异获取方法包括：

对于每个预设方向，在疑似焊缝缺陷区域中，以每个像素点为中心像素点，分别计算中心像素点在预设方向下两侧预设选取数量个像素点的灰度值均值作为每一侧的整体灰度值；

根据每一侧整体灰度值与中心像素点的灰度值的差异获取每一侧的局部灰度差异；

根据中心像素点两侧之间局部灰度差异的差异获取预设方向下的方向灰度差异。

需要说明的是，本发明一个实施例中不同预设方向下的方向灰度差异公式，以水平方向的方向灰度差异公式为例，其他预设方向下的方向灰度差异公式与水平方向的方向灰度差异公式同理。本发明实施例中使用图像坐标系作为参考，在此坐标系下，以x轴负方向作为中心像素点在水平方向的第一侧，以x轴正方向作为中心像素点在水平方向的第二侧，若是非水平方向，则与x轴之间角度最小的一侧方向作为第一侧，另一侧作为第二侧。需要说明的是本发明其他实施例也可通过如y轴负方向和y轴正方向等基准方向作为中心像素点在预设方向上区分两侧的标准，在此不做限定。

本发明一个实施例中中心像素的水平方向的方向灰度差异公式包括：

其中，为中心像素的水平方向的方向灰度差异；/>为中心像素点灰度值，为第二侧的三个像素点的灰度值均值，/>为第一侧的三个像素点的灰度值均值，在本发明实施例中，预设选取数量为三个，实施者可根据实施场景自行设定。

在预设方向下的方向灰度差异公式中，反映了中心像素第二侧的局部灰度差异，第二侧的局部灰度差异越大，则水平方向的第二侧灰度变化越剧烈。反映了中心像素第一侧的局部灰度差异，第一侧的局部灰度差异越大，则水平方向的第一侧灰度变化越剧烈。水平方向的方向灰度差异/>可以反映水平方向的灰度差异的剧烈程度。

需要说明的是，同理可计算出竖直方向的方向灰度差异公式，优选地，本发明一个实施例中预设方向包括水平方向和竖直方向两个方向。以水平方向的方向灰度差异和竖直方向的方向灰度差异为依据进而确定像素点的方向类别。在本发明其他实施例中也可通过其他方向如对角方向等设置多个预设方向，在此不做限定。

优选地，在本发明一个实施例中预设距离阈值设置方法包括：

在本发明实施例中，将预设距离阈值设置为15，实施者可根据实施场景自行设定。

步骤S3，根据方向灰度差异确定像素点的方向类别，根据疑似焊缝缺陷区域中的每个像素点在预设邻域范围内不同方向类别的分布，获取对应像素点的方向一致性。

对于焊缝区域，虽然焊接的方式多种多样，但是不论是人工焊接还是焊接机器人进行焊接，为了确保焊缝的质量，焊缝的外观纹理特征需要符合焊缝的外观质量检验标准，合格焊缝的外观纹理特征具有一定的规律性。焊缝缺陷的区域与合格焊缝区域相比，外观纹理特征混乱且没有规律性。方向灰度差异可以反映疑似焊缝缺陷区域的像素点方向灰度变化特征，进而反映疑似焊缝缺陷区域的灰度纹理特征。根据方向灰度差异确定像素点进行分类，确定像素点的方向类别，进而根据疑似焊缝缺陷区域中的每个像素点在预设邻域范围内不同方向类别的分布，获取对应像素点的方向一致性。方向一致性能反映像素点灰度变化特征的方向一致性，进而反映疑似焊缝缺陷区域的纹理特征的规律性。

优选地，在本发明一个实施例中方向类别的获取方法包括：

根据每个预设方向下的方向灰度差异判断中心像素点在每个预设方向下的局部变化方向及其局部变化程度；若中心像素点在每个预设方向下的局部变化程度均满足阈值条件，则将中心像素点记为方向像素点；

根据方向像素点的局部变化方向获得不同方向类别；非方向像素点构成一个方向类别。

需要说明的是，在本发明一个实施例中，预设方向以水平方向和竖直方向来确定方向类别：

计算获得水平方向的方向灰度差异和竖直方向的灰度差异/>，判断中心像素点在每个水平方向和竖直方向的局部变化方向及其局部变化程度。若水平方向的局部变化程度和竖直方向的局部变化程度均大于1.5，将此像素记为方向像素点。需要说明的是，水平方向的局部变化程度与水平方向的方向灰度差异相等，竖直方向的局部变化程度与竖直方向的灰度差异相等。

根据水平方向和竖直方向的局部变化方向对像素点进行编码，若水平方向第二侧的局部灰度差异大于水平方向第一侧的局部灰度差异且竖直方向第二侧的局部灰度差异大于竖直方向第一侧的局部灰度差异，则将此方向像素点的方向类别设为1；若水平方向第二侧的局部灰度差异大于水平方向第一侧的局部灰度差异且竖直方向第一侧的局部灰度差异大于竖直方向第二侧的局部灰度差异，则将此方向像素点的方向类别设为2；若水平方向第一侧的局部灰度差异大于水平方向第二侧的局部灰度差异且竖直方向第二侧的局部灰度差异大于竖直方向第一侧的局部灰度差异，则将此方向像素点的方向类别设为3；若水平方向第一侧的局部灰度差异大于水平方向第二侧的局部灰度差异且竖直方向第一侧的局部灰度差异大于竖直方向第二侧的局部灰度差异，则将此方向像素点的方向类别设为4；将非方向像素点的方向类别设为0。进而分析疑似焊缝缺陷区域中像素点的方向类别分布。本发明实施例令阈值条件取值为1.5，实施者可根据实际情况自行设置。

优选地，在本发明一个实施例中方向一致性的获取方法包括：

在预设邻域范围中，将样本数最多的方向类别内的方向像素点作为主方向像素点，与主方向像素点的方向类别相反的方向像素点作为相反方向像素点；在本发明一个实施例确定方向类别的基础上，设置方向类别1和方向类别3为方向类别相反，设置方向类别2和方向类别4为方向类别相反。

计算主方向像素点数量与相反方向像素点数量的差值获取第一方向值；

根据主方向像素点数量、相反方向像素点数量和非方向像素点数量的和值，获取周围像素值；

计算第一方向值与周围像素值的比值，获取中心像素点的方向一致性。

本发明一个实施例中中心像素点的方向一致性公式包括：

其中，为中心像素点的方向一致性，/>为主方向像素点数量，/>为相反方向像素点数量，/>为非方向像素点数量。本发明实施例令预设邻域范围以中心像素点为中心，构建一个大小为/>的窗口，实施者可根据实际情况自行设置。

在中心像素点的方向一致性公式中，第一方向值反映了主方向像素点数量与相反方向像素点数量的差值，第一方向值越大，中心像素点与周围像素点方向越一致，中心像素点的方向一致性越强；相反方向像素点数量和非方向像素点数量越少，中心像素点与周围像素点方向越一致，中心像素点的方向一致性越强，/>值域越接近于1。相反方向像素点数量和非方向像素点数量越多，中心像素点与周围像素点方向越不一致，中心像素点的方向一致性越弱，/>值域越接近于0。

需要说明的是，样本数最多的方向类别内的方向像素点存在两类，任意选择一类作为主方向像素点。

步骤S4，在疑似焊缝缺陷区域中，根据每个像素点的局部纹理特征、不同预设方向下的方向灰度差异和方向一致性获取每个像素点的焊接规律异常程度。

由于焊缝缺陷的区域与合格焊缝区域相比，外观纹理特征混乱且没有规律性，为了更好反映疑似焊缝区域的焊接规律异常程度，根据合格焊缝的外观纹理特征都有一定的规律性的特点，引入局部纹理特征来反映像素点局部的纹理特征，局部纹理特征越大，像素点局部的异常程度越大；引入方向灰度差异反映在预设方向上灰度值变化程度，方向灰度差异越大，像素点预设方向上的异常程度越大；引入方向一致性反映灰度变化的方向性，方向一致性越大，像素点在方向上的异常程度越小。

优选地，在本发明一个实施例中局部纹理特征的获取方法包括：

根据局部二值模式算法获取局部纹理特征。

优选地，在本发明一个实施例中焊接规律异常程度的获取方法包括：

在疑似焊缝缺陷区域中，通过对每个像素点的局部纹理特征的值域进行调整，获取每个像素点的周围异常程度；计算所有预设方向下方向灰度差异的差异平均值；

根据差异平均值与方向一致性获得方向规律异常特征；差异平均值与方向规律异常特征呈正相关，方向一致性与方向规律异常特征呈负相关；

计算周围异常程度与方向规律异常程度的乘积，获取每个像素点的焊接规律异常程度。

本发明一个实施例中每个像素点的焊接规律异常程度公式包括：

其中，为焊接规律异常程度，/>为局部纹理特征，/>为水平方向的方向灰度差异，/>为竖直方向的方向灰度差异，/>为方向一致性，/>为归一化函数，归一化函数将数据归一化至[0,1]区间内，/>为自然常数，/>为分母的调参因子。本发明实施例中，令分母的调参因子/>取值为/>，用以避免分母为零的情况，实施者可根据实际情况自行设置。

在焊接规律异常程度公式中，局部纹理特征反映待测像素点的纹理特征，/>越大，像素点周围的像素点变化越大，此像素点的焊接规律异常程度越大。/>对局部纹理特征的值域进行调整，使得局部纹理特征对焊接规律异常程度影响更大。计算水平方向的方向灰度差异和竖直方向的方向灰度差异的均值获得差异平均值/>，差异平均值越大，表示在预设方向上灰度值变化程度越大，方向一致性表现方向灰度变化的方向性，可以反映疑似焊缝区域的规律性，方向一致性越大，焊接规律异常程度越小。

步骤S5，根据疑似焊缝缺陷区域中每个像素点的焊接规律异常程度进行分类，获取船艇钣金件焊接缺陷区域。

异常焊缝区域比合格焊缝区域纹理特征更混乱和更没有规律性，每个像素点的焊接规律异常程度准确表征了每个像素点的异常状态，因此根据每个像素点的焊接规律异常程度能准确的获得真实的船艇钣金件焊接缺陷区域。

优选地，在本发明一个实施例中船艇钣金件焊接缺陷区域的获取方法包括：

在疑似焊缝缺陷区域中，将每个像素点的焊接规律异常程度作为大津阈值算法的输入，划分正常区域和船艇钣金件焊接缺陷区域。

需要说明的是，大津阈值算法的为本领域技术人员熟知的技术手段，在此不做赘述，仅简述本发明一个实施例中利用大津阈值算法进行分类的简要过程：

将每个像素点的焊接规律异常程度代替像素的灰度值作为大津阈值算法的输入，将焊接规律异常程度最小值到最大值作为可能阈值，根据每个可能阈值将图像分成两个部分：正常区域和船艇钣金件焊接缺陷区域。计算两个区域的平均值和方差，然后使用类间方差作为衡量分割质量的指标。类间方差越大，表示两个类别之间的差异越大，分割效果越好。遍历所有可能阈值，计算每个阈值对应的类间方差，选择具有最大类间方差的阈值作为最优阈值。根据最优阈值将图像分成两个区域，大于最优阈值的类别为船艇钣金件焊接缺陷区域，小于最优阈值的类别为正常区域。完成了对船艇钣金件焊接缺陷区域的检测，针对于拍摄到的整体水密隔板中分辨率较差的细小焊缝的裂纹缺陷也能够清晰完整的检测出来。

综上所述，本发明实施例提供了一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，首先获取焊接好的钣金件图像，根据钣金件图像的边缘直线形状特征获取疑似焊缝缺陷区域。在疑似焊缝缺陷区域中，根据灰度特征获取所有像素点在不同预设方向下的方向灰度差异，根据方向灰度差异获取对应像素点的方向一致性，进而根据每个像素点的局部纹理特征、不同预设方向下的方向灰度差异和方向一致性获取每个像素点的焊接规律异常程度。根据疑似焊缝缺陷区域中每个像素点的焊接规律异常程度进行分类，获取船艇钣金件焊接缺陷区域，改善了对较大焊缝缺陷检测精度低与效果不佳的情况，使得船艇钣金件焊接缺陷检测更精准、效率更高。

需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

Claims (10)

1.一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取焊接好的钣金件图像；

根据所述钣金件图像的边缘直线形状特征获取疑似焊缝缺陷区域，根据所述疑似焊缝缺陷区域的灰度特征获取所有像素点在不同预设方向下的方向灰度差异；

根据所述方向灰度差异确定像素点的方向类别，根据所述疑似焊缝缺陷区域中的每个像素点在预设邻域范围内不同所述方向类别的分布，获取对应像素点的方向一致性；

在所述疑似焊缝缺陷区域中，根据每个像素点的局部纹理特征、不同所述预设方向下的所述方向灰度差异和所述方向一致性获取每个像素点的焊接规律异常程度；

根据所述疑似焊缝缺陷区域中每个像素点的所述焊接规律异常程度进行分类，获取船艇钣金件焊接缺陷区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述疑似焊缝缺陷区域获取方法，具体包括：

获取所述钣金件图像的边缘，筛选出所述钣金件图像的直线边缘；以每一条所述直线边缘作为预设第一直线边缘，以所述预设第一直线边缘中的像素点为中心构建搜索窗口，在所述搜索窗口中，查找第一直线边缘外的剩余直线边缘并获取所述剩余直线边缘与所述第一直线边缘的距离；将所述距离小于预设距离阈值且与所述第一直线边缘平行的所述剩余直线边缘作为匹配直线边缘，以所述第一直线边缘与所述匹配直线边缘之间的区域作为所述疑似焊缝缺陷区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，不同所述预设方向下的所述方向灰度差异的获取方法，具体包括：

对于每个所述预设方向，在所述疑似焊缝缺陷区域中，以每个像素点为中心像素点，分别计算所述中心像素点在所述预设方向下两侧预设选取数量个像素点的灰度值均值作为每一侧的整体灰度值；

根据每一侧所述整体灰度值与所述中心像素点的灰度值的差异获取每一侧的局部灰度差异；

根据所述中心像素点两侧之间所述局部灰度差异的差异获取所述预设方向下的所述方向灰度差异。

4.根据权利要求3所述的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述方向类别的获取方法，具体包括：

根据每个所述预设方向下的所述方向灰度差异判断所述中心像素点在每个所述预设方向下的局部变化方向及其局部变化程度；若所述中心像素点在每个所述预设方向下的局部变化程度均满足阈值条件，则将所述中心像素点记为方向像素点；

根据所述方向像素点的所述局部变化方向获得不同所述方向类别；非方向像素点构成一个所述方向类别。

5.根据权利要求4所述的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述方向一致性的获取方法包括：

在所述预设邻域范围中，将样本最多的所述方向类别内的所述方向像素点作为主方向像素点，与所述主方向像素点的所述方向类别相反的所述方向像素点作为相反方向像素点；

计算所述主方向像素点数量与所述相反方向像素点数量的差值获取第一方向值；

根据所述主方向像素点数量、所述相反方向像素点数量和所述非方向像素点数量的和值，获取周围像素值；

计算所述第一方向值与所述周围像素值的比值，获取所述中心像素点的所述方向一致性。

6.根据权利要求1所述的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述焊接规律异常程度的获取方法包括：

在所述疑似焊缝缺陷区域中，通过对每个像素点的所述局部纹理特征的值域进行调整，获取所述每个像素点的周围异常程度；

计算所有所述预设方向下所述方向灰度差异的差异平均值；

根据所述差异平均值与所述方向一致性获得方向规律异常特征；所述差异平均值与方向规律异常特征呈正相关，所述方向一致性与方向规律异常特征呈负相关；

计算所述周围异常程度与所述方向规律异常程度的乘积，获取每个像素点的所述焊接规律异常程度。

7.根据权利要求1所述的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述船艇钣金件焊接缺陷区域的获取方法包括：

在所述疑似焊缝缺陷区域中，将每个像素点的所述焊接规律异常程度作为大津阈值算法的输入，划分正常区域和所述船艇钣金件焊接缺陷区域。

8.根据权利要求2所述的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述预设距离阈值设置为15。

9.根据权利要求1所述的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述预设方向包括水平方向和竖直方向。

10.根据权利要求1所述的一种基于视觉特征的船艇钣金件焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述局部纹理特征的获取方法包括：

根据局部二值模式算法获取所述局部纹理特征。