【技术实现步骤摘要】
本申请属于金属检测，尤其是涉及一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法。
技术介绍
1、传统的磁粉探伤检测方法主要采用面阵相机进行图像采集，但由于大型工件的表面积较大，面阵相机需要采集大量的图像数据，导致采集时间较长，同时还需要进行复杂的图像拼接处理，容易引入误差。此外，面阵相机的成本较高，也限制了其在工业检测领域的应用。
2、传统的磁粉探伤方法通常使用人工目视或显微镜检查待检测物体表面的磁粉颗粒，以识别缺陷或裂纹。这种方法存在主观性、效率低下和误差的问题。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：为解决现有技术中的不足，从而提供一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，旨在提高磁粉探伤检测的速度和结果判定的准确性。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，包括以下步骤：
4、步骤1：通过预设的线阵相机和预设的led线性聚光源，采集磁粉探伤喷淋磁悬液后工件表面的磁痕图像；
5、步骤2：对采集到的磁痕图像进行处理，以提取出与缺陷相关的特征；
6、步骤3：利用缺陷检测算法对提取的特征进行分析，根据缺陷特征的不同类型，采用不同的算法进行缺陷检测，并判断缺陷特征对应的磁痕真伪；
7、步骤4：当判定磁痕为真时，将真磁痕对应的缺陷图片保存到数据集内，作为后续识别轴类工件的磁痕真伪的参考数据，当判定磁痕为真时，伪磁痕剔除。
8、优选地，本专利技术的一种基于
9、步骤201：预处理，包括去噪、增强对比度、归一化操作操作，用于改善图像的质量和可读性，以便更容易地识别和提取特征；
10、步骤202：图像分割，通过阈值分割、区域生长、边缘检测算法分割出磁痕和背景，将图像中的不同部分区分开来；
11、步骤203：特征提取，图像被分割后，开始提取与缺陷相关的特征，对于磁痕图像，所述特征包括形状、大小、方向和颜色。
12、步骤204：特征选择，在特征提取之后，进行特征选择，以去除与缺陷无关的特征，或者选择出对分类器性能最有帮助的特征；
13、步骤205：训练分类器，基于选择的特征来训练一个分类器，以区分有缺陷的图像和没有缺陷的图像。
14、优选地，本专利技术的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，在所述步骤3中，所述缺陷检测的算法包括深度学习缺陷检测算法，其步骤包括：
15、步骤301：数据准备，首先需要准备标注的数据集，这些数据集需要包含一定数量的有缺陷和无缺陷的磁痕图像，并标注其真实状态和位置；
16、步骤302：模型选择与训练，选择深度学习模型，所述深度学习模型包括卷积神经网络和循环神经网络，然后使用准备好的数据集对模型进行训练，训练模型使其能够准确地识别缺陷和非缺陷，并对缺陷进行分类；
17、步骤303：验证与调整，在训练完成后，使用一部分未参与训练的数据进行验证，评估模型的性能，如果模型的性能不佳，可以调整模型的参数或者改变模型的结构，再进行训练；
18、步骤304：缺陷检测，当模型训练好之后，就可以使用它来检测新的磁痕图像中的缺陷了，模型会根据学习到的模式，自动识别出图像中的缺陷，并对缺陷进行分类和定位，以便于后续的修复工作。
19、优选地，本专利技术的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，当所述模型的缺陷检测为有缺陷时，判定为真磁痕；
20、当模型的缺陷检测为无缺陷时，判定为伪磁痕。
21、优选地，本专利技术的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，步骤304还包括：
22、步骤3041：当所述识别结果为真磁痕时，通过ai磁痕质检图像系统，获取磁痕图像，按照对应的比例对所述磁痕图像进行投影，确定磁痕模型；
23、步骤3042：根据所述磁痕模型，对磁痕模型的磁痕位置进行贴标，确定磁痕定标位置；
24、步骤3043：基于所述磁痕定标位置，计算轴类工件对应的磁痕位置的位置定位数据；
25、步骤3044：根据所述位置定位数据，确定轴类工件磁痕位置。
26、优选地，本专利技术的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，将检测到的缺陷信息输出到控制中心或其他数据处理设备中进行后续处理，包括将缺陷信息记录在数据库中，将缺陷信息反馈给生产管理系统以提高生产效率，将缺陷信息发送给质量控制系统以控制产品质量，通过对缺陷信息进行后续处理用于提高生产效率和产品质量。
27、本专利技术的有益效果是：
28、（1）本专利技术采用基于线阵相机的检测方案可以同时采集一行或几行像素的数据，相比于面阵相机，线阵相机的数据采集速度更快，可以更快地进行缺陷检测和处理；
29、（2）由于线阵相机只采集一行或几行像素的数据，因此可以获得更高的空间分辨率和更准确的缺陷检测结果；
30、（3）具备自主学习能力，将检测到的真磁痕保存到数据集内，作为后续识别轴类工件的磁痕真伪的参考数据，充实了参考数据，提高了检测精确性。
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1.一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，其特征在于，所述步骤2，包括：
3.步骤204：特征选择，在特征提取之后，进行特征选择，以去除与缺陷无关的特征，或者选择出对分类器性能最有帮助的特征；
4.根据权利要求1或2所述的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，其特征在于，在所述步骤3中，所述缺陷检测的算法包括深度学习缺陷检测算法，其步骤包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，其特征在于，当所述模型的缺陷检测为有缺陷时，判定为真磁痕；
6.根据权利要求3或4所述的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，其特征在于，步骤304还包括：
7.根据权利要求5所述的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，其特征在于，将检测到的缺陷信息输出到控制中心或其他数据处理设备中进行后续处理，包括将缺陷信息记录在数据库中，将缺陷信息反馈给生产管理系统以提高生产效率，将缺陷信息发送给质量控制系统以控制产品质量，通过对缺陷信息进行后
...【技术特征摘要】
1.一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，其特征在于，所述步骤2，包括：
3.步骤204：特征选择，在特征提取之后，进行特征选择，以去除与缺陷无关的特征，或者选择出对分类器性能最有帮助的特征；
4.根据权利要求1或2所述的一种基于线阵相机的磁粉探伤检测方法，其特征在于，在所述步骤3中，所述缺陷检测的算法包括深度学习缺陷检测算法，其步骤包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于线阵...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨建，杨标，陈麒兆，黄金桃，
申请(专利权)人：江苏赛福探伤设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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