CN103134809A - 焊缝缺陷检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及
一种焊缝缺陷检测方法，包括像素比例判断、图像形状判断，像素比例判断：确定焊缝位置，采集焊缝图像，在图像的焊缝位置锁定一个长方形框，计算长方形框内图像各像素点上的灰度值，将灰度值划分为
0-128
的低值灰度、
128-255
的高值灰度，当图像各像素点低值灰度的比例超过
85%
时，焊缝存在缺陷；当比例低于
85%
时，进行图像形状判断；图像形状判断：对采集的焊缝图像进行二值化转换，对转换后的图像进行边缘提取，提取出图像中焊缝的形状，通过八连通图算法，判断焊缝的形状，当焊缝的形状为不规则图形时，焊缝存在缺陷。
本发明
将本来需要人工完成的检测工作，转变成由计算机完成，减少人工成本；更具稳定性和高效性。
Description
技术领域
本发明涉及一种焊缝缺陷检测方法。
背景技术
金属包装桶的桶身一般由一张金属片体两边焊接，形成一个圆柱形的罐体后再进行其他工序，在焊接位置留下焊缝。由于焊缝的质量直接会影响到包装桶的质量，因此在完成焊接时往往需要对焊缝进行检测，判断焊缝是否存在缺陷。行业内检测焊缝一般是人工检测，但是人工检测的检测效率比较低，无法检测焊缝细微处，而且判断的标注存在偏差，影响判断的稳定。
发明内容
本发明目的是提供一种焊缝缺陷检测方法。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种焊缝缺陷检测方法，包括像素比例判断、图像形状判断，其中：
像素比例判断包括：确定焊缝位置，采集焊缝图像，在图像的焊缝位置锁定一个接近焊缝形状的长方形框，计算长方形框内图像各像素点上的灰度值，将灰度值划分为低值灰度、高值灰度，其中：灰度值在0-128范围内为低值灰度，灰度值在128-255范围内为高值灰度，当图像各像素点低值灰度的比例超过85%时，焊缝存在缺陷；当图像各像素点低值灰度的比例低于85%时，进行图像形状判断；
图像形状判断包括：对采集的焊缝图像进行二值化转换，对转换后的图像进行边缘提取，提取出图像中焊缝的形状，通过八连通图算法，判断焊缝的形状，当焊缝的形状为不规则图形时，焊缝存在缺陷。
优选地，确定焊缝位置，采集焊缝图像后判断图像的焊缝位置位于产品两端或中间，当图像位于产品中间时，进行像素比例判断。
优选地，像素比例判断时，通过两条扫描线对图像的焊缝两旁进行扫描，从而确定焊缝的位置。
由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点和效果：
本发明通过从像素比例判断、图像形状判断两个部分综合判断焊缝的缺陷，实时对产品进行图像采集、缺陷判断；将本来需要人工完成的检测工作，转变成由计算机完成，减少人工成本；同时，机器检测相比较人工检测来说，更具稳定性和高效性，这种技术改进，能有效提高企业生产效率，提高企业竞争力。
具体实施方式
下面结合实施案例对本发明作进一步描述：
在产品生产线上架入焊缝缺陷检测设备，检测设备中包括至少一台工业相机、采集卡、计算机等；通过计算机控制工业相机，实时采集焊缝图像数据；焊缝图像通过采集卡处理前期数据，传至计算机，计算机接收图像数据对其进行判断；
判断包括：像素比例判断、图像形状判断，
其中：首先需要判断图像是否取自产品的两端或中间，以及判断图像位于焊接进入位置还是焊接出去位置，记录其位置标记；当图像位于产品中间时，进行像素比例判断；当图像位于产品两端时，需要对两端进行特殊的判断，在此不进行描述；
像素比例判断包括：通过两条扫描线对图像的焊缝两旁进行扫描，从而确定焊缝的位置，在图像的焊缝位置锁定一个接近焊缝形状的长方形框，计算长方形框内图像各像素点上的灰度值，将灰度值划分为低值灰度、高值灰度，其中：灰度值在0-128范围内为低值灰度，灰度值在128-255范围内为高值灰度，当图像各像素点低值灰度的比例超过85%时，焊缝存在缺陷，产品不合格，给出报警信号；当图像各像素点低值灰度的比例低于85%时，进行图像形状判断。因为正常焊缝的形状接近为一个长方形框，因此，在锁定的长方形框中，低值灰度（即深颜色）比例较高，而在有缺陷的焊缝处，因为形状不太接近为一个长方形框，所以锁定的长方形框中，必然包括了一部分的高值灰度（浅颜色），因此低值灰度的比例就没有正常焊缝图像的高。
图像形状判断包括：对采集的焊缝图像进行二值化转换，对转换后的图像进行边缘提取，提取出图像中焊缝的形状，通过八连通图算法（在二值图像中，相互联结的黑像素的集合成为一个（黑）区域，通过对图像内每个区域进行标记操作，求得区域的数目，八连通图算法从左到右，从上到下，依次检测每个像素，如果发现某像素点像素值为0，则依次检测该点的右上、正上、左上及左前点共四个点的像素值，判断他们的连通性），判断焊缝的形状，当焊缝的形状为规则图形时，焊缝不存在缺陷，产品合格；当焊缝的形状为不规则弯曲图形时，则需要进一步判断该图像位于产品的位置；在中间部分的图像规则，为合格产品的焊缝图像；否则为不合格产品。
机械臂控制器接收到报警信号后，控制机械臂取出有缺陷产品，防止其进入下一个加工生产环节。
此外，对于检测设备的架设问题，因为该套系统采用机器视觉的方法来实现产品缺陷的检测，所以对获取的图像质量要求较高，而相机光源的架设至关重要，需精确保证产品、光源、相机同轴。
在采集焊缝图像的时候，需要通过相机进行重叠拍照（重叠部分长度为缺陷的平均长度），如此取得的图像，可以保证缺陷部分始终位于所获取图像的中间。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1. 一种焊缝缺陷检测方法，其特征在于：包括像素比例判断、图像形状判断，其中：
像素比例判断包括：确定焊缝位置，采集焊缝图像，在图像的焊缝位置锁定一个接近焊缝形状的长方形框，计算长方形框内图像各像素点上的灰度值，将灰度值划分为低值灰度、高值灰度，其中：灰度值在0-128范围内为低值灰度，灰度值在128-255范围内为高值灰度，当图像各像素点低值灰度的比例超过85%时，焊缝存在缺陷；当图像各像素点低值灰度的比例低于85%时，进行图像形状判断；
图像形状判断包括：对采集的焊缝图像进行二值化转换，对转换后的图像进行边缘提取，提取出图像中焊缝的形状，通过八连通图算法，判断焊缝的形状，当焊缝的形状为不规则图形时，焊缝存在缺陷。
2. 根据权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于：确定焊缝位置，采集焊缝图像后判断图像的焊缝位置位于产品两端或中间，当图像位于产品中间时，进行像素比例判断。
3. 根据权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于：像素比例判断时，通过两条扫描线对图像的焊缝两旁进行扫描，从而确定焊缝的位置。
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