CN117351019A - 一种焊接缺陷检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种焊接缺陷检测方法。该方法包括：获取焊缝表面灰度图像，确定疑似裂纹像素点；根据滑动窗口内像素点的梯度和灰度特征确定第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数；根据第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数，确定目标修正系数，根据目标修正系数和像素点的灰度值，确定滑动窗口的修正灰度阈值；根据滑动窗口中所有像素点的灰度值和修正灰度阈值，确定中心像素点的缺陷程度，根据所有像素点的缺陷程度对焊缝表面进行缺陷检测，得到检测结果。本发明能够减少噪声点对检测结果的影响，提升对焊缝表面灰度图像进行缺陷检测的可靠性与客观性，增强检测效果。

Description

一种焊接缺陷检测方法

技术领域

本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种焊接缺陷检测方法。

背景技术

焊接是一种以加热、高温或者高压的方式接合金属或其它热塑性材料的制造工艺及技术，裂纹缺陷是一种常见的焊接缺陷，它可能由应力积累、焊接参数不当、材料问题等引起。

相关技术中，通过对焊接区域的灰度图进行阈值分析，使用阈值分割法，该方法以像素为单位，确定灰度图中像素点的分割阈值，根据分割阈值将灰度图中每一个像素点二值化，完成图像的阈值分割，并根据阈值分割结果对焊接缺陷进行检测，这种方式下，由于焊接区域本身的凹凸纹理所导致的噪声点、以及拍摄设备所产生的噪声点，会明显影响阈值分割的效果，使得所得到的检测结果无法准确表征灰度图的缺陷情况，进而使得缺陷检测的可靠性与客观性不足，缺陷检测效果较差。

发明内容

为了解决相关技术中由于噪声点的存在影响阈值分割的效果，使得所得到的检测结果无法准确表征灰度图的缺陷情况，进而使得缺陷检测的可靠性与客观性不足，缺陷检测效果较差的技术问题，本发明提供一种焊接缺陷检测方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明提出了一种焊接缺陷检测方法，方法包括：

获取焊缝表面灰度图像，根据所述焊缝表面灰度图像中所有像素点的梯度幅值和灰度值，确定疑似裂纹像素点，基于预设大小的滑动窗口遍历所有所述焊缝表面灰度图像；

根据所述滑动窗口内疑似裂纹像素点与其他像素点的梯度方向角度差异，确定所述滑动窗口的第一阈值修正系数；根据所述滑动窗口内像素点的灰度值和梯度方向角度，从所述滑动窗口中筛选出疑似噪声点，根据所述滑动窗口中所有疑似噪声点在预设邻域范围的灰度分布和梯度方向角度的分布，确定所述滑动窗口的第二阈值修正系数，根据所述滑动窗口内所有像素点的灰度值分布，确定所述滑动窗口的第三阈值修正系数；

根据所述第一阈值修正系数、所述第二阈值修正系数以及所述第三阈值修正系数，确定所述滑动窗口的目标修正系数，根据所述滑动窗口的目标修正系数和像素点的灰度值，确定滑动窗口的修正灰度阈值；

根据所述滑动窗口中所有像素点的灰度值和所述修正灰度阈值，确定滑动窗口中心像素点的缺陷程度，根据所有像素点的缺陷程度对所述焊缝表面进行缺陷检测，得到检测结果。

进一步地，所述根据所述滑动窗口内疑似裂纹像素点与其他像素点的梯度方向角度差异，确定所述滑动窗口的第一阈值修正系数，包括：

将所述滑动窗口中除所述疑似裂纹像素点之外的其他像素点作为背景像素点；

计算所述滑动窗口内所有背景像素点的梯度方向角度的均值，得到背景角度均值；

分别计算所述滑动窗口内所有疑似裂纹像素点的梯度方向角度与背景角度均值的差值绝对值，得到每一疑似裂纹像素点的角度差异系数；

计算所述滑动窗口内所有疑似裂纹像素点的角度差异系数均值的反比例归一化值，得到所述滑动窗口的第一阈值修正系数。

进一步地，所述根据所述滑动窗口内像素点的灰度值和梯度方向角度，从所述滑动窗口中筛选出疑似噪声点，包括：

计算所述滑动窗口内任一像素点与其八邻域范围内所有像素点的灰度值方差和梯度方向角度方差；

计算灰度值方差的值与梯度方向角度方差的值的乘积的归一化值，得到所述滑动窗口内对应像素点的分布不规则程度；

将所述分布不规则程度大于预设不规则程度阈值的像素点作为疑似噪声点。

进一步地，所述根据所述滑动窗口中所有疑似噪声点在预设邻域范围的灰度分布和梯度方向角度的分布，确定所述滑动窗口的第二阈值修正系数，包括：

计算所述滑动窗口中所有疑似噪声点的分布不规则程度的乘积的反比例归一化值，得到所述滑动窗口的第二阈值修正系数。

进一步地，所述根据所述滑动窗口内所有像素点的灰度值分布，确定所述滑动窗口的第三阈值修正系数，包括：

将所有灰度值平均划分为预设数量个灰度级，根据所述滑动窗口内所有像素点所属灰度级构建灰度直方图，根据所述灰度直方图确定频率最高的灰度级为所述滑动窗口的光照强度；

对所述光照强度进行归一化处理得到所述滑动窗口的第三阈值修正系数。

进一步地，所述第一阈值修正系数、所述第二阈值修正系数以及所述第三阈值修正系数均与所述滑动窗口的目标修正系数呈正相关关系，所述目标修正系数的取值范围为[0.5,1.5]。

进一步地，所述根据所述滑动窗口的目标修正系数和像素点的灰度值，确定滑动窗口的修正灰度阈值，包括：

将所述滑动窗口内所有像素点的灰度值均值作为初始灰度阈值；

计算所述初始灰度阈值与所述目标修正系数的乘积作为所述滑动窗口的修正灰度阈值。

进一步地，所述根据所述滑动窗口中所有像素点的灰度值和所述修正灰度阈值，确定滑动窗口中心像素点的缺陷程度，包括：

将所述滑动窗口内像素点的灰度值大于所述修正灰度阈值的像素点作为目标缺陷像素点；

将所述目标缺陷像素点的数量进行归一化处理后的数值，作为所述滑动窗口中心像素点的缺陷程度。

进一步地，所述根据所有像素点的缺陷程度对所述焊缝表面进行缺陷检测，得到检测结果，包括：

将所述缺陷程度大于预设缺陷阈值的像素点作为检测缺陷像素点；

确定每一检测缺陷像素点在八邻域范围内其他检测缺陷像素点的数量，将对应数量大于预设数量阈值的检测缺陷像素点作为目标缺陷像素点；

将所述目标缺陷像素点的数量和分布情况作为检测结果。

进一步地，所述根据所述焊缝表面灰度图像中所有像素点的梯度幅值和灰度值，确定疑似裂纹像素点，包括：

对每个像素点的灰度值进行反比例的归一化处理得到灰度系数；

计算所述灰度系数与所述梯度幅值的乘积的归一化值，得到裂纹影响系数；

将所述裂纹影响系数大于预设裂纹系数阈值的像素点作为疑似裂纹像素点。

本发明具有如下有益效果：

本发明通过对焊缝表面灰度图像的疑似裂纹像素点进行初步判断，从而结合滑动窗口内疑似裂纹像素点的梯度方向角度特征获得第一阈值修正系数，通过确定疑似噪声点，从而结合滑动窗口中所有疑似噪声点的灰度分布和梯度方向角度的分布，确定第二阈值修正系数，根据滑动窗口内所有像素点的灰度值分布，确定第三阈值修正系数，其中，第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数均为根据相应像素点的灰度特征、梯度特征等特征所获得的系数，实现对焊缝表面灰度图像进行有效的纹理分析和灰度分析，同时，将分析因素框定在滑动窗口内，提升分析结果的可靠性，使得分析结果能够更为精确，进而使得在结合第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数所得到的目标修正系数，具备更为准确、客观的修正效果；本发明通过目标修正系数确定滑动窗口的修正灰度阈值，并结合修正灰度阈值和滑动窗口中所有像素点的灰度值，对滑动窗口中心像素点的缺陷程度进行分析，对焊缝表面进行缺陷检测得到缺陷检测的检测结果。本发明结合滑动窗口内像素点的梯度、灰度等特征待分析，对滑动窗口内的分割阈值进行自适应调整，从而针对不同区域间纹理分布情况自适应确定更为准确的修正灰度阈值，结合修正灰度阈值对滑动窗口内的像素点进行分析，从而实现对焊缝表面灰度图像的缺陷检测，使得所得到的检测结果能够更为有效准确的表征焊缝表面灰度图像的缺陷情况，减少噪声点对检测结果的影响，提升对焊缝表面灰度图像进行缺陷检测的可靠性与客观性，增强检测效果。

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焊接缺陷检测方法流程图；

图2为本发明一个实施例所提供的焊缝表面灰度图像示意图。

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焊接缺陷检测方法流程图，该方法包括：

S101：获取焊缝表面灰度图像，根据焊缝表面灰度图像中所有像素点的梯度幅值和灰度值，确定疑似裂纹像素点，基于预设大小的滑动窗口遍历所有焊缝表面灰度图像。

本发明实施例的一种具体的应用场景为：通过对焊缝表面的灰度图像进行特征分析，从而实现焊缝的缺陷检测，可以理解的是，由于焊缝表面的缺陷通常为裂纹缺陷，也即焊缝由于焊接工艺问题或焊接时效性问题所产生的裂纹情况，而相关技术中，通过设置灰度阈值进行二值化处理从而检测得到焊缝区域，这种方式下，由于焊接主体的不同，在面对表面比较粗糙的焊接主体，如表面粗糙的铁、铜等，对应的表面粗糙的纹理会产生相应的噪声点，影响对裂纹区域的检测与识别，同时、光照强度、图像采集设备的采集噪声等因素同样影响灰度阈值的设定，进而影响缺陷检测效果。

本发明实施例中，可以使用工业相机采集焊缝表面的原始图像，并对原始图像进行图像灰度化处理，得到焊缝表面灰度图像，其中，图像灰度化处理，可以具体例如为均值灰度化处理，图像灰度化为本领域技术人员所熟知的技术，对此不作进一步赘述与限定。如图2所示，图2为本发明一个实施例所提供的焊缝表面灰度图像示意图。

本发明实施例中，焊缝表面灰度图像包含有各类噪声点，如焊缝本身凹凸不平所产生的噪声点，以及图像采集过程中的噪声点。为了对噪声点进行初步分析，本发明通过所有像素点的梯度幅值筛选疑似裂纹像素点。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据焊缝表面灰度图像中所有像素点的梯度幅值和灰度值，确定疑似裂纹像素点，包括：对每个像素点的灰度值进行反比例的归一化处理得到灰度系数；计算灰度系数与梯度幅值的乘积的归一化值，得到裂纹影响系数；将裂纹影响系数大于预设裂纹系数阈值的像素点作为疑似裂纹像素点。

可以理解的是，由于噪声点部分为图像成像影响所产生的噪声点，其灰度值相较于裂纹区域较大，因此，对每个像素点的灰度值进行反比例的归一化处理得到灰度系数，灰度值越大，其噪声点的概率越大，对应的灰度系数越小。又由于像素点的梯度幅值表征像素点与周围邻域内像素点的灰度分布差异，而又由于裂纹区域通常表征为纯黑的区域，其对应的灰度值为最小值，因此，裂纹区域的灰度梯度幅值相较于噪声点的灰度梯度幅值较大。由此，结合灰度系数和梯度幅值，计算两者乘积的归一化值，得到裂纹影响系数，裂纹影响系数的值越大，对应的像素点越可能为裂纹像素点。

其中，预设裂纹系数阈值，为裂纹影响系数的门限值，本发明实施例中，预设裂纹系数阈值可以设置为0.8，也即在裂纹影响系数大于0.8时，将对应的像素点作为疑似裂纹像素点。当然，在本发明的其他实施例中，预设裂纹系数阈值的设置还可以根据实际检测需求进行调整，对此不做限制。

本发明实施例中，使用滑动窗口的方式对每个像素点进行具体分析，也即是说，基于预设大小的滑动窗口遍历所有焊缝表面灰度图像，其中，预设大小，为滑动窗口的尺寸大小，本发明实施例中，为了对裂纹进行具体分析，需保证滑动窗口的大小略大于裂纹的大小，因此，本发明实施例的预设大小可以具体例如为11×11大小，或者，也可以根据实际检测需求调整预设大小，对此不做限制。

本发明在确定滑动窗口的大小之后，可以根据滑动窗口对焊缝表面灰度图像进行局部分析。

S102：根据滑动窗口内疑似裂纹像素点与其他像素点的梯度方向角度差异，确定滑动窗口的第一阈值修正系数；根据滑动窗口内像素点的灰度值和梯度方向角度，从滑动窗口中筛选出疑似噪声点，根据滑动窗口中所有疑似噪声点在预设邻域范围的灰度分布和梯度方向角度的分布，确定滑动窗口的第二阈值修正系数，根据滑动窗口内所有像素点的灰度值分布，确定滑动窗口的第三阈值修正系数。

本发明通过设置对应的分割阈值，以对滑动窗口内的像素点进行二值化分析，在二值化分析的步骤之前，需要选择合适的分割阈值，因此，需要对滑动窗口内的像素点进行二值化的分割阈值的分析。

其中，第一阈值修正系数、第二阈值修正系数和第三阈值修正系数，均是基于焊缝表面灰度图像中像素点本身所表现出来的灰度特征和分布特征等特征进行阈值分析的系数。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据滑动窗口内疑似裂纹像素点与其他像素点的梯度方向角度差异，确定滑动窗口的第一阈值修正系数，包括：将滑动窗口中除疑似裂纹像素点之外的其他像素点作为背景像素点；计算滑动窗口内所有背景像素点的梯度方向角度的均值，得到背景角度均值；分别计算滑动窗口内所有疑似裂纹像素点的梯度方向角度与背景角度均值的差值绝对值，得到每一疑似裂纹像素点的角度差异系数；计算滑动窗口内所有疑似裂纹像素点的角度差异系数均值的反比例归一化值，得到滑动窗口的第一阈值修正系数。

本发明实施例中，滑动窗口的第一阈值修正系数的计算公式可以具体例如为：

式中，表示第一阈值修正系数，N表示滑动窗口内所有疑似裂纹像素点的总数量，i表示滑动窗口内疑似裂纹像素点的索引，/>表示第i个疑似裂纹像素点的梯度方向角度，/>表示所有背景像素点o的背景角度均值，/>表示取绝对值，/>表示归一化处理。

本发明实施例中，表示第i个疑似裂纹像素点的角度差异系数，可以理解的是，背景像素点为正常焊接区域的像素点，正常焊接区域的像素点由于焊接方向的一致性，其灰度梯度方向会呈现一致性，而疑似裂纹像素点中也有可能为误分析的正常像素点，因此，本发明通过灰度梯度方向的特征，计算得到每一疑似裂纹像素点的角度差异系数，角度差异系数越小，表征对应的像素点对误分析的疑似裂纹像素点的可能性越大，也即越可能为正常的焊接区域的像素点，而角度差异系数越大，表征与正常像素点的梯度方向差异越大，则对应的其异常程度越高。由此，计算角度差异系数的均值并反比例归一化得到第一阈值修正系数，第一阈值修正系数越小，表征对应的滑动窗口内裂纹异常越严重。

进一步地，在本发明实施例中，根据滑动窗口内像素点的灰度值和梯度方向角度，从滑动窗口中筛选出疑似噪声点，包括：计算滑动窗口内任一像素点与其八邻域范围内所有像素点的灰度值方差和梯度方向角度方差；计算灰度值方差的值与梯度方向角度方差的值的乘积的归一化值，得到滑动窗口内对应像素点的分布不规则程度；将分布不规则程度大于预设不规则程度阈值的像素点作为疑似噪声点。

本发明实施例中可以对噪声点进行进一步分析，本发明实施例计算滑动窗口内任一像素点与其八邻域范围内所有像素点的灰度值方差和梯度方向角度方差，其中，灰度值方差表征八邻域范围的灰度值的分布特征，梯度方向角度方差表征对应八邻域范围的梯度方向的分布情况，因此，通过计算灰度值方差的值与梯度方向角度方差的值的乘积的归一化值，得到滑动窗口内对应像素点的分布不规则程度，方差的值越大，表示对应八邻域内分布越混乱，其分布越不规则，分布不规则程度越大。

可以理解的是，正常像素点的分布较为规则，而噪声点通常为孤立的点，而裂纹所对应的像素点，在其八邻域内通常具有多个其他裂纹像素点，其分布不规则程度较低。因此，通过分布不规则程度能够有效筛选出孤立的噪声点，也即疑似噪声点。

其中，预设不规则程度阈值，为分布不规则程度的门限值，本发明实施例中的预设不规则程度阈值可以具体例如为0.75，将分布不规则程度大于0.75的像素点作为疑似噪声点。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据滑动窗口中所有疑似噪声点在预设邻域范围的灰度分布和梯度方向角度的分布，确定滑动窗口的第二阈值修正系数，包括：计算滑动窗口中所有疑似噪声点的分布不规则程度的乘积的反比例归一化值，得到滑动窗口的第二阈值修正系数。

其中，预设邻域范围，为预设的灰度分布和梯度方向角度的分布判断的范围，本发明实施例中的预设邻域范围可以具体例如为八邻域范围，对此不做限制。

本发明实施例在确定疑似噪声点之后，可以根据疑似噪声点的分布确定窗口的二值化分割阈值调整情况。也即是说，计算滑动窗口中所有疑似噪声点的分布不规则程度的乘积的反比例归一化值，得到第二阈值修正系数，可以理解的是，分布不规则程度越大，对应的窗口内像素的噪声表现越强、噪声数量越多，第二阈值修正系数就越小。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据滑动窗口内所有像素点的灰度值分布，确定滑动窗口的第三阈值修正系数，包括：将所有灰度值平均划分为预设数量个灰度级，根据滑动窗口内所有像素点所属灰度级构建灰度直方图，根据灰度直方图确定频率最高的灰度级为滑动窗口的光照强度；对光照强度进行归一化处理得到滑动窗口的第三阈值修正系数。

其中，预设数量，为所划分的灰度级的总数量，为了便于统计分析，可将所有灰度值平均划分为预设数量个灰度级，可选地，预设数量可以具体例如为10个，对此不做限制。

本发明实施例在划分得到灰度级之后，可以根据灰度级构建灰度直方图，而后，将滑动窗口内频率最高的灰度级所对应的序号作为滑动窗口的光照强度，可以理解的是，在光照强度越高时，所对应灰度值越大，基于此，通过整体的灰度值分析，确定滑动窗口所对应的光照强度信息。而光照强度越强时，对应的噪声点灰度值也会跟随提升，但裂纹区域的灰度值无法根据光照强度进行提升，也即是说，光照强度越低时，需对应降低分割阈值，光照强度越低时，第三阈值修正系数越小。

本发明在确定第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数之后，可以基于对应数据进行二值化分割阈值的具体分析，其分析过程参见后续实施例。

S103：根据第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数，确定滑动窗口的目标修正系数，根据滑动窗口的目标修正系数和像素点的灰度值，确定滑动窗口的修正灰度阈值。

进一步地，在本发明的一些实施例中，第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数均与滑动窗口的目标修正系数呈正相关关系，目标修正系数的取值范围为[0.5,1.5]。

其中，正相关关系表示因变量会随着自变量的增大而增大，因变量会随着自变量的减小而减小，具体关系可以为相乘关系、相加关系、指数函数的幂等，由实际应用进行确定，因此，本发明实施例中，可以计算第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数的乘积，并将该乘积映射至[0.5,1.5]的范围区间内，得到目标修正系数。当然，在本发明的另一些实施例中，对目标修正系数映射的范围区间也可以根据实际检测需求进行调整，以保证最终检测结果的可靠性。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据滑动窗口的目标修正系数和像素点的灰度值，确定滑动窗口的修正灰度阈值，包括：将滑动窗口内所有像素点的灰度值均值作为初始灰度阈值；计算初始灰度阈值与目标修正系数的乘积作为滑动窗口的修正灰度阈值。

相关技术中多是直接使用焊缝表面灰度图像中所有像素点的灰度值均值作为灰度阈值，对图像进行阈值分割处理，而由于焊缝区域纹理分布复杂，因此，本发明实施例中，可以根据目标修正系数进一步对滑动窗口内的像素点进行分析，从而确定有效的分割阈值。

本发明实施例中，计算初始灰度阈值与目标修正系数的乘积作为滑动窗口的修正灰度阈值，结合上述步骤中目标修正系数的取值范围为[0.5,1.5]，也即是说，在目标修正系数小于1时，对应的修正灰度阈值低于初始灰度阈值，在目标修正系数大于1时，对应的修正灰度阈值高于初始灰度阈值，从而根据滑动窗口内各像素点的分布情况，获得更为准确有效的修正灰度阈值。本发明实施例可以根据修正灰度阈值进行图像的阈值分割。

S104：根据滑动窗口中所有像素点的灰度值和修正灰度阈值，确定滑动窗口中心像素点的缺陷程度，根据所有像素点的缺陷程度对焊缝表面进行缺陷检测，得到检测结果。

需要说明的是，由于修正灰度阈值用于对图像进行阈值分割，因此，进一步地，在本发明的一些实施例中，根据滑动窗口中所有像素点的灰度值和修正灰度阈值，确定滑动窗口中心像素点的缺陷程度，包括：将滑动窗口内像素点的灰度值大于修正灰度阈值的像素点作为目标缺陷像素点；将目标缺陷像素点的数量进行归一化处理后的数值，作为滑动窗口中心像素点的缺陷程度。

本发明实施例中，将灰度值大于修正灰度阈值的像素点作为目标缺陷像素点，也即是说，该目标缺陷像素点有很大概率为裂纹区域所对应的像素点，本发明实施例中，由于不同滑动窗口中对相同的像素点是否为目标缺陷像素点的判断标准不一致，因此，易产生判断结果的冲突，对此，本发明则根据滑动窗口内所有像素点的情况，从而确定中心像素点的缺陷程度，该缺陷程度，也即中心像素点的重要程度。

可以理解的是，由于裂纹通常呈现成片分布的情况，因此，通过对滑动窗口内所有像素点的特征进行分析，从而确定中心像素点的缺陷程度，该缺陷程度越大，表征对应的中心像素点周围其他像素点的分布越复杂，裂纹概率越大，基于缺陷程度能够有效圈定受裂纹影响的区域，使得对焊缝表面灰度图像进行焊接缺陷检测的可靠性更强，灵敏性更高。

进一步地，在本发明的一些实施例中，根据所有像素点的缺陷程度对焊缝表面进行缺陷检测，得到检测结果，包括：将缺陷程度大于预设缺陷阈值的像素点作为检测缺陷像素点；确定每一检测缺陷像素点在八邻域范围内其他检测缺陷像素点的数量，将对应数量大于预设数量阈值的检测缺陷像素点作为目标缺陷像素点；将目标缺陷像素点的数量和分布情况作为检测结果。

其中，预设缺陷阈值，为缺陷程度的门限值，可选地，本发明实施例中的预设缺陷阈值可以具体例如为0.8，或者，也可以根据实际生产需求进行调整，对此不做限制。本发明实施例中，将缺陷程度大于预设缺陷阈值的像素点作为检测缺陷像素点，也即是说，将缺陷程度大于0.8的像素点作为检测缺陷像素点。

可以理解的是，对每个像素点进行分析，但仍会有部分噪声点混入检测缺陷像素点中，因此，需要对其进行进一步的筛选，本发明实施例中，结合噪声点本身的孤立特征再次进行进一步的筛选，确定每一检测缺陷像素点在八邻域范围内其他检测缺陷像素点的数量，将对应数量大于预设数量阈值的检测缺陷像素点作为目标缺陷像素点，也即是说，目标缺陷为像素点为最终得到的受裂纹影响的区域内的像素点。

其中，预设数量阈值，为八邻域范围内其他检测缺陷像素点的数量判断的门限值，可选地，预设数量阈值为3，也即是说，本发明实施例将数量大于3的检测缺陷像素点作为目标缺陷像素点。

本发明在获得目标缺陷像素点之后，可以将目标缺陷像素点的数量和分布情况共同作为缺陷检测的检测结果，以基于该检测结果对焊缝表面灰度图像所呈现的区域内进行裂纹相关的缺陷检测。

本发明通过对焊缝表面灰度图像的疑似裂纹像素点进行初步判断，从而结合滑动窗口内疑似裂纹像素点的梯度方向角度特征获得第一阈值修正系数，通过确定疑似噪声点，从而结合滑动窗口中所有疑似噪声点的灰度分布和梯度方向角度的分布，确定第二阈值修正系数，根据滑动窗口内所有像素点的灰度值分布，确定第三阈值修正系数，其中，第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数均为根据相应像素点的灰度特征、梯度特征等特征所获得的系数，实现对焊缝表面灰度图像进行有效的纹理分析和灰度分析，同时，将分析因素框定在滑动窗口内，提升分析结果的可靠性，使得分析结果能够更为精确，进而使得在结合第一阈值修正系数、第二阈值修正系数以及第三阈值修正系数所得到的目标修正系数，具备更为准确、客观的修正效果；本发明通过目标修正系数确定滑动窗口的修正灰度阈值，并结合修正灰度阈值和滑动窗口中所有像素点的灰度值，对滑动窗口中心像素点的缺陷程度进行分析，对焊缝表面进行缺陷检测得到缺陷检测的检测结果。本发明结合滑动窗口内像素点的梯度、灰度等特征待分析，对滑动窗口内的分割阈值进行自适应调整，从而针对不同区域间纹理分布情况自适应确定更为准确的修正灰度阈值，结合修正灰度阈值对滑动窗口内的像素点进行分析，从而实现对焊缝表面灰度图像的缺陷检测，使得所得到的检测结果能够更为有效准确的表征焊缝表面灰度图像的缺陷情况，减少噪声点对检测结果的影响，提升对焊缝表面灰度图像进行缺陷检测的可靠性与客观性，增强检测效果。

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 (5)

1.一种焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取焊缝表面灰度图像，根据所述焊缝表面灰度图像中所有像素点的梯度幅值和灰度值，确定疑似裂纹像素点，基于预设大小的滑动窗口遍历所有所述焊缝表面灰度图像；

根据所述滑动窗口内疑似裂纹像素点与其他像素点的梯度方向角度差异，确定所述滑动窗口的第一阈值修正系数；根据所述滑动窗口内像素点的灰度值和梯度方向角度，从所述滑动窗口中筛选出疑似噪声点，根据所述滑动窗口中所有疑似噪声点在预设邻域范围的灰度分布和梯度方向角度的分布，确定所述滑动窗口的第二阈值修正系数，根据所述滑动窗口内所有像素点的灰度值分布，确定所述滑动窗口的第三阈值修正系数；

根据所述第一阈值修正系数、所述第二阈值修正系数以及所述第三阈值修正系数，确定所述滑动窗口的目标修正系数，根据所述滑动窗口的目标修正系数和像素点的灰度值，确定滑动窗口的修正灰度阈值；

根据所述滑动窗口中所有像素点的灰度值和所述修正灰度阈值，确定滑动窗口中心像素点的缺陷程度，根据所有像素点的缺陷程度对所述焊缝表面进行缺陷检测，得到检测结果；

所述根据所述滑动窗口内疑似裂纹像素点与其他像素点的梯度方向角度差异，确定所述滑动窗口的第一阈值修正系数，包括：

将所述滑动窗口中除所述疑似裂纹像素点之外的其他像素点作为背景像素点；

计算所述滑动窗口内所有背景像素点的梯度方向角度的均值，得到背景角度均值；

分别计算所述滑动窗口内所有疑似裂纹像素点的梯度方向角度与背景角度均值的差值绝对值，得到每一疑似裂纹像素点的角度差异系数；

计算所述滑动窗口内所有疑似裂纹像素点的角度差异系数均值的反比例归一化值，得到所述滑动窗口的第一阈值修正系数；

所述根据所述滑动窗口内像素点的灰度值和梯度方向角度，从所述滑动窗口中筛选出疑似噪声点，包括：

计算所述滑动窗口内任一像素点与其八邻域范围内所有像素点的灰度值方差和梯度方向角度方差；

计算灰度值方差的值与梯度方向角度方差的值的乘积的归一化值，得到所述滑动窗口内对应像素点的分布不规则程度；

将所述分布不规则程度大于预设不规则程度阈值的像素点作为疑似噪声点；

所述根据所述滑动窗口中所有疑似噪声点在预设邻域范围的灰度分布和梯度方向角度的分布，确定所述滑动窗口的第二阈值修正系数，包括：

计算所述滑动窗口中所有疑似噪声点的分布不规则程度的乘积的反比例归一化值，得到所述滑动窗口的第二阈值修正系数；

所述根据所述滑动窗口内所有像素点的灰度值分布，确定所述滑动窗口的第三阈值修正系数，包括：

将所有灰度值平均划分为预设数量个灰度级，根据所述滑动窗口内所有像素点所属灰度级构建灰度直方图，根据所述灰度直方图确定频率最高的灰度级为所述滑动窗口的光照强度；

对所述光照强度进行归一化处理得到所述滑动窗口的第三阈值修正系数；

所述根据所述焊缝表面灰度图像中所有像素点的梯度幅值和灰度值，确定疑似裂纹像素点，包括：

对每个像素点的灰度值进行反比例的归一化处理得到灰度系数；

计算所述灰度系数与所述梯度幅值的乘积的归一化值，得到裂纹影响系数；

将所述裂纹影响系数大于预设裂纹系数阈值的像素点作为疑似裂纹像素点。

2.如权利要求1所述的一种焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述第一阈值修正系数、所述第二阈值修正系数以及所述第三阈值修正系数均与所述滑动窗口的目标修正系数呈正相关关系，所述目标修正系数的取值范围为[0.5,1.5]。

3.如权利要求1所述的一种焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述滑动窗口的目标修正系数和像素点的灰度值，确定滑动窗口的修正灰度阈值，包括：

将所述滑动窗口内所有像素点的灰度值均值作为初始灰度阈值；

计算所述初始灰度阈值与所述目标修正系数的乘积作为所述滑动窗口的修正灰度阈值。

4.如权利要求1所述的一种焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述滑动窗口中所有像素点的灰度值和所述修正灰度阈值，确定滑动窗口中心像素点的缺陷程度，包括：

将所述滑动窗口内像素点的灰度值大于所述修正灰度阈值的像素点作为目标缺陷像素点；

将所述目标缺陷像素点的数量进行归一化处理后的数值，作为所述滑动窗口中心像素点的缺陷程度。

5.如权利要求1所述的一种焊接缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所有像素点的缺陷程度对所述焊缝表面进行缺陷检测，得到检测结果，包括：

将所述缺陷程度大于预设缺陷阈值的像素点作为检测缺陷像素点；

确定每一检测缺陷像素点在八邻域范围内其他检测缺陷像素点的数量，将对应数量大于预设数量阈值的检测缺陷像素点作为目标缺陷像素点；

将所述目标缺陷像素点的数量和分布情况作为检测结果。