基于机器视觉的钢板焊缝缺陷检测方法研究.docx

基于机器视觉的钢板焊缝缺陷检测方法研究
摘要
钢板焊缝缺陷检测一直是机械制造行业关注的焦点问题，而机器视觉技术的发展为此提供了有效的解决途径。本文研究了基于机器视觉的钢板焊缝缺陷检测方法。首先，介绍了钢板焊缝缺陷检测相关技术和国内外研究现状。其次，针对钢板焊缝的三个典型缺陷——焊缝凸包、焊缝开裂和缺陷孔洞，提出了对应的检测算法。最后，通过实验验证了本文所提出算法的可行性和有效性。
关键词：机器视觉，焊缝缺陷检测，焊缝凸包，焊缝开裂，缺陷孔洞
一、介绍
钢板焊缝作为机械制造行业集成化程度日益增高的关键制造工艺之一，其质量直接影响到制造产品的安全性和可靠性。因此，钢板焊缝缺陷检测一直是机械制造行业关注的焦点问题。传统的人工检测方法存在着缺陷多、效率低、准确性差等问题，难以满足现代化生产的需求。而随着计算机技术和机器视觉技术的发展，开展基于机器视觉的钢板焊缝缺陷检测研究变得越来越受到关注。
本文采用机器视觉技术对钢板焊缝缺陷进行检测，旨在提高检测效率和准确性，提高制造品质和安全性。其中，机器视觉技术是利用计算机和数字摄像技术对图像进行处理，辨识和解释其所表达信息的一种方法。
二、相关技术和国内外研究现状
在机器视觉技术的具体应用过程中，光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理系统是重要组成部分。其中，数字图像处理系统主要包括图像滤波、图像二值化、形态学处理、边缘检测等。而在具体的钢板焊缝缺陷检测应用过程中，主要涉及到如下几个方面的技术：
（1）图像采集和图像预处理技术
图像采集技术是钢板焊缝缺陷检测中的第一步，其主要目的是将目标区域图像采集下来，并进行预处理处理。常用的图像采集设备包括CCD摄像机、CMOS摄像机等，并需要根据工业现场的实际情况进行选型和优化。而图像预处理技术是指在图像采集后，对所获得的图像进行灰度处理、滤波、降噪等操作，以进一步提高后续处理的准确性和可靠性。
（2）焊缝凸包检测技术
焊缝凸包是钢板焊缝中经常出现的一种缺陷，其表现形式为焊缝表面凸起的区域。在进行焊缝凸包检测时，可利用二值化分割的方法来提取图像特征，然后使用形态学算法和边缘检测算法进行处理，得到焊缝凸包的轮廓信息。
（3）焊缝开裂检测技术
焊缝开裂是钢板焊缝中一种比较常见的缺陷，其表现形式为焊缝内部出现的细裂缝。在进行焊缝开裂检测时，可利用模板匹配算法检测到更少的开裂特征，然后结合图像滤波、边缘检测等算法进行处理，得到具体的开裂位置和大小。
（4）缺陷孔洞检测技术
缺陷孔洞是钢板焊缝中另一种比较突出的缺陷类型，其表现形式为焊缝形成的孔洞。在进行缺陷孔洞检测时，可利用形态学算法进行图像处理，使图像中的缺陷部分膨胀和腐蚀，从而形成凹陷的图形特征，最终通过分类器进行缺陷识别。
以上是机器视觉应用于焊缝缺陷检测过程中涉及到的一些技术，值得注意的是，针对不同的缺陷类型，需要运用不同的图像处理算法来进行针对性处理。
三、钢板焊缝缺陷检测算法设计
本文针对钢板焊缝的三个典型缺陷——焊缝凸包、焊缝开裂和缺陷孔洞，依次设计了对应的图像处理算法。
（1）焊缝凸包检测算法
针对焊缝凸包，本文提出了一种基于二值化分割的轮廓提取算法。具体步骤为：
①对图像进行灰度化处理。
②利用图像二值化获取焊缝区域（若连通块个数大于1，可进行形态学处理后再进行下一步操作）。
③利用连通块获取焊缝表面区域，再进行边缘检测。
（2）焊缝开裂检测算法
针对焊缝开裂，本文提出了一种基于模板匹配的边缘检测算法。具体步骤为：
①对图像进行灰度化处理。
②提取焊缝区域并调整图像方向。
③应用sobel算子计算图像的梯度信息，然后根据图像梯度信息去除背景信息，提高目标特征的效果。
（3）缺陷孔洞检测算法
针对缺陷孔洞，本文提出了一种基于形态学处理的检测算法。具体步骤为：
①对图像进行灰度化处理。
②利用形态学处理方法进行膨胀和腐蚀变换，使图像中的缺陷孔洞变为凹陷的区域。
③根据凹陷特征，提取孔洞区域的目标特征。
四、实验验证
为了验证本文所提算法的可行性和有效性，我们选取了一批钢板焊缝图像进行实验。实验结果表明，对于焊缝凸包、焊缝开裂和缺陷孔洞等三种典型焊缝缺陷，本文所提出的算法检测效果良好，能够满足现代工业生产的需求。
五、结论
本文研究了基于机器视觉的钢板焊缝缺陷检测方法，针对焊缝凸包、焊缝开裂和缺陷孔洞等三种典型焊缝缺陷，提出了对应的检测算法，并进行了实验验证。实验结果表明，所提出的算法具有良好的检测效果和工业应用前景，为钢板焊缝缺陷检测提供了一种新方法和新思路。
参考文献
[1]李强,薛杨,郝乃成,等.基于机器视觉的钢板焊缝缺陷检测研究[J].计算机工程,2020,46(6):146-149.
[2]王宏,刘楷,鲁球.基于机器视觉的钢轨垃圾检测方法[J].计算机工程与应用,2020,56(14):