本发明专利技术公开了一种基于反射图像的焊缝检测方法、系统、装置和存储介质，可广泛应用于智能检测技术领域。本发明专利技术方法包括以下步骤：获取焊缝的反射图像，其中，所述反射图像的每一个像素的光线反射信息用于表征被拍摄位置对光线的反射能力；对所述反射图像进行预处理；根据预处理后的所述反射图像进行焊缝纹理缺陷检测，得到焊缝纹理缺陷检测结果；根据预处理后的所述反射图像进行焊缝黑烟检测，得到焊缝黑烟检测结果；根据所述纹理缺陷检测结果和所述焊缝黑烟检测结果分析得到焊缝检测结果。本发明专利技术能够有效提高焊缝检测的准确度。本发明专利技术能够有效提高焊缝检测的准确度。本发明专利技术能够有效提高焊缝检测的准确度。
【技术实现步骤摘要】
基于反射图像的焊缝检测方法、系统、装置和存储介质
[0001]本专利技术涉及智能检测
，尤其是一种基于反射图像的焊缝检测方法、系统、装置和存储介质。
技术介绍
[0002]在激光焊缝检测主要应用领域(如汽车生产线)，传统的焊缝检测技术主要通过激光图像的方式对激光焊缝的立体特征进行获取，进而得到检测结果。而对于裂纹类缺陷、黑烟类缺陷等主要反应为表面特征变化的缺陷时，效果难以达到预期。
技术实现思路
[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种基于反射图像的焊缝检测方法、系统、装置和存储介质，能够有效提高焊缝检测的准确度。
[0004]一方面，本专利技术实施例提供了一种基于反射图像的焊缝检测方法，包括以下步骤：
[0005]获取焊缝的反射图像，其中，所述反射图像的每一个像素的光线反射信息用于表征被拍摄位置对光线的反射能力；
[0006]对所述反射图像进行预处理；
[0007]根据预处理后的所述反射图像进行焊缝纹理缺陷检测，得到焊缝纹理缺陷检测结果；
[0008]根据预处理后的所述反射图像进行焊缝黑烟检测，得到焊缝黑烟检测结果；
[0009]根据所述纹理缺陷检测结果和所述焊缝黑烟检测结果分析得到焊缝检测结果。
[0010]在一些实施例中，所述对所述反射图像进行预处理，包括：
[0011]获取预设检测线的起始位置坐标、终点位置坐标以及所述预设检测线的宽度数据；
[0012]根据所述起始位置坐标、所述终点位置坐标和所述宽度数据生成目标矩形框；
[0013]根据所述目标矩形框对所述反射图像进行裁剪，得到裁剪图像。
[0014]在一些实施例中，所述根据预处理后的所述反射图像进行焊缝纹理缺陷检测，得到焊缝纹理缺陷检测结果，包括：
[0015]获取纹理模板，所述纹理模板上设有若干个类型的模板纹理，所述模板纹理属于安全范围内的纹理；
[0016]将所述裁剪图像与所述纹理模板进行比对，得到与所述纹理模板不相同的图像区域面积；
[0017]根据所述图像区域面积分析焊缝纹理状态，得到所述焊缝纹理缺陷检测结果。
[0018]在一些实施例中，所述根据所述图像区域面积分析焊缝纹理状态，得到所述焊缝纹理缺陷检测结果，包括：
[0019]获取纹理面积阈值；
[0020]分析所述图像区域面积和所述纹理面积阈值的大小关系，得到所述焊缝纹理缺陷
检测结果。
[0021]在一些实施例中，所述分析所述图像区域面积和所述纹理面积阈值的大小关系，得到所述焊缝纹理缺陷检测结果，包括：
[0022]分析所述图像区域面积内的纹理类型；
[0023]当所述纹理类型为纵向裂纹，若所述纵向裂纹的长度大于所述纹理面积阈值内的纵向裂纹阈值，确定当前焊缝不合格；
[0024]当所述纹理类型为横向裂纹，若所述横向裂纹的长度大于所述纹理面积阈值内的横向裂纹阈值，确定当前焊缝不合格；
[0025]当所述纹理类型为放射状裂纹，若所述放射状裂纹所围成的面积大于所述纹理面积阈值内的放射状裂纹阈值，确定当前焊缝不合格；
[0026]当所述纹理类型为间断裂纹，若所述间断裂纹所围成的面积大于所述纹理面积阈值内的间断裂纹阈值，确定当前焊缝不合格；
[0027]当所述纹理类型为枝状裂纹，若所述枝状裂纹所围成的面积大于所述纹理面积阈值内的枝状裂纹阈值，确定当前焊缝不合格。
[0028]在一些实施例中，所述根据预处理后的所述反射图像进行焊缝黑烟检测，得到焊缝黑烟检测结果，包括：
[0029]获取预设灰度数值；
[0030]根据所述预设灰度数值对所述裁剪图像进行分割，得到分割区域图像；
[0031]当所述分割区域图像的面积大于预设黑烟面积，确定当前焊缝不合格。
[0032]在一些实施例中，所述根据所述预设灰度数值对所述裁剪图像进行分割，得到分割区域图像，包括：
[0033]获取所述裁剪图像上的所有灰度数值；
[0034]将所述裁剪图像的灰度数值与所述预设灰度数值相等的位置点连成分割线；
[0035]根据所述分割线对所述裁剪图像进行分割，将所述分割线包含的区域图像作为所述分割区域图像。
[0036]另一方面，本专利技术实施例提供了一种基于反射图像的焊缝检测系统，包括：
[0037]第一模块，用于获取焊缝的反射图像，其中，所述反射图像的每一个像素的光线反射信息用于表征被拍摄位置对光线的反射能力；
[0038]第二模块，用于对所述反射图像进行预处理；
[0039]第三模块，用于根据预处理后的所述反射图像进行焊缝纹理缺陷检测，得到焊缝纹理缺陷检测结果；
[0040]第四模块，用于根据预处理后的所述反射图像进行焊缝黑烟检测，得到焊缝黑烟检测结果；
[0041]第五模块，用于根据所述纹理缺陷检测结果和所述焊缝黑烟检测结果分析得到焊缝检测结果。
[0042]另一方面，本专利技术实施例提供了一种基于反射图像的焊缝检测装置，包括：
[0043]至少一个存储器，用于存储程序；
[0044]至少一个处理器，用于加载所述程序以执行所述的基于反射图像的焊缝检测方法。
[0045]另一方面，本专利技术实施例提供了一种存储介质，其中存储有计算机可执行的程序，所述计算机可执行的程序被处理器执行时用于实现所述的基于反射图像的焊缝检测方法。
[0046]本专利技术实施例提供的一种基于反射图像的焊缝检测方法，具有如下有益效果：
[0047]本实施例通过获取焊缝的反射图像后，对该反射图像进行预处理，接着分别根据反射图像进行焊缝纹理缺陷检测后得到焊缝纹理缺陷检测结果，以及根据预处理后的反射图像进行焊缝黑烟检测后得到焊缝黑烟检测结果，然后根据纹理缺陷检测结果和焊缝黑烟检测结果进行综合分析后得到焊缝检测结果，从而有效提高焊缝检测的准确度。
[0048]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0049]下面结合附图和实施例对本专利技术做进一步的说明，其中：
[0050]图1为本专利技术实施例一种基于反射图像的焊缝检测方法的流程图；
[0051]图2为本专利技术实施例一种纵向裂纹的示意图；
[0052]图3为本专利技术实施例一种横向裂纹的示意图；
[0053]图4为本专利技术实施例一种放射状裂纹的示意图；
[0054]图5为本专利技术实施例一种间断裂纹的示意图；
[0055]图6为本专利技术实施例一种枝状裂纹的示意图；
[0056]图7为本专利技术实施例一种基于反射图像的焊缝检测方法的整体流程图。
具体实施方式
[0057]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于反射图像的焊缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取焊缝的反射图像，其中，所述反射图像的每一个像素的光线反射信息用于表征被拍摄位置对光线的反射能力；对所述反射图像进行预处理；根据预处理后的所述反射图像进行焊缝纹理缺陷检测，得到焊缝纹理缺陷检测结果；根据预处理后的所述反射图像进行焊缝黑烟检测，得到焊缝黑烟检测结果；根据所述纹理缺陷检测结果和所述焊缝黑烟检测结果分析得到焊缝检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于反射图像的焊缝检测方法，其特征在于，所述对所述反射图像进行预处理，包括：获取预设检测线的起始位置坐标、终点位置坐标以及所述预设检测线的宽度数据；根据所述起始位置坐标、所述终点位置坐标和所述宽度数据生成目标矩形框；根据所述目标矩形框对所述反射图像进行裁剪，得到裁剪图像。3.根据权利要求2所述的一种基于反射图像的焊缝检测方法，其特征在于，所述根据预处理后的所述反射图像进行焊缝纹理缺陷检测，得到焊缝纹理缺陷检测结果，包括：获取纹理模板，所述纹理模板上设有若干个类型的模板纹理，所述模板纹理属于安全范围内的纹理；将所述裁剪图像与所述纹理模板进行比对，得到与所述纹理模板不相同的图像区域面积；根据所述图像区域面积分析焊缝纹理状态，得到所述焊缝纹理缺陷检测结果。4.根据权利要求3所述的一种基于反射图像的焊缝检测方法，其特征在于，所述根据所述图像区域面积分析焊缝纹理状态，得到所述焊缝纹理缺陷检测结果，包括：获取纹理面积阈值；分析所述图像区域面积和所述纹理面积阈值的大小关系，得到所述焊缝纹理缺陷检测结果。5.根据权利要求4所述的一种基于反射图像的焊缝检测方法，其特征在于，所述分析所述图像区域面积和所述纹理面积阈值的大小关系，得到所述焊缝纹理缺陷检测结果，包括：分析所述图像区域面积内的纹理类型；当所述纹理类型为纵向裂纹，若所述纵向裂纹的长度大于所述纹理面积阈值内的纵向裂纹阈值，确定当前焊缝不合格；当所述纹理类型为横向裂纹，若所述横向裂纹的长度大于所述纹理面积阈值内的横向裂纹阈值，确定当前焊缝不合格；当所述纹理类型为放射状裂纹，若所述放射状裂纹所围成的...
【专利技术属性】
技术研发人员：江骏杰，卢毅然，彭坤旺，
申请(专利权)人：广州市斯睿特智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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