【技术实现步骤摘要】
本申请涉及焊接，尤其涉及一种焊缝缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、传统的焊接缺陷检测方法主要依靠人工对焊接图像进行检测和评判，但是肉眼容易受到外部因素的影响导致误检率高，并且长期检测容易出现疲劳，导致准确率下降，并且需要耗费大量人力和时间以及不可避免地会带来很多主观误差的问题。
2、随着图像处理技术的发展，焊缝缺陷自动检测技术得到了广泛的研究，取得了较大的发展。但是，当前的焊缝缺陷自动检测技术仅仅停留在二维的层面上对焊缝射线检测图像进行简单分析，只能搜索到焊缝缺陷的大概位置，但是对于焊缝具体存在何种缺陷则无法获知，导致无法有效对焊缝缺陷进行解决。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种焊缝缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决上述现有技术存在的至少一个问题。
2、第一方面，提供了一种焊缝缺陷检测方法，包括：
3、获取焊接构件的焊缝图像；
4、将所述焊缝图像分别输入至预先训练的焊缝识别模型以及形态学识别模型中进行预测，得到焊缝尺寸信息以及焊缝形态信息；
5、基于所述焊缝尺寸信息，确定所述焊接构件的焊缝尺寸是否存在异常；
6、基于所述焊缝形态信息，确定所述焊接构件的焊缝形态是否存在瑕疵；
7、若所述焊接构件的焊缝尺寸存在异常，和/或所述焊缝形态存在瑕疵，输出告警信息。
8、在一实施例中，所述焊缝识别模型通过如下方式训练得到：
10、构建初始焊缝识别模型；
11、将所述焊缝样本图像输入至所述初始焊缝识别模型中进行迭代训练，直到符合第一预设收敛条件时，得到所述训练完成的焊缝识别模型。
12、在一实施例中，所述形态学识别模型通过如下方式训练得到：
13、获取表面瑕疵样本数据集，所述表面瑕疵样本数据集中包括多个含有标签的表面瑕疵样本图像；
14、构建初始形态学识别模型；
15、将所述表面瑕疵样本图像输入至所述初始形态学识别模型中进行迭代训练，直到符合第二预设收敛条件时，得到所述训练完成的形态学识别模型。
16、在一实施例中，所述基于所述焊缝尺寸信息，确定所述焊接构件的焊缝尺寸是否存在异常，包括：
17、构建焊缝尺寸标准数据集，所述焊缝尺寸标准数据集包括多个标准焊缝尺寸信息；
18、将所述焊缝尺寸信息与其对应的所述标准焊缝尺寸信息进行对比，确定所述焊缝尺寸信息与所述标准焊缝尺寸信息之间的差值；
19、当所述差值超过预设误差范围时，则所述焊接构件的焊缝尺寸存在异常。
20、在一实施例中，所述确定所述焊接构件的焊缝形态是否存在瑕疵之后，包括：
21、若所述焊接构件的焊缝尺寸存在异常，和/或所述焊缝形态存在瑕疵，获取当前焊枪的焊接角度以及焊接熔点温度；
22、确定所述焊接构件对应的焊接角度范围以及所述焊接熔点温度范围；
23、确定所述焊接角度是否超出所述焊接角度范围，和/或，确定所述焊接熔点温度是否超出所述焊接熔点温度范围；
24、若是，基于所述焊接角度范围对所述焊接角度进行调整，和/或，基于所述焊接熔点温度范围对所述焊接熔点温度进行调整。
25、在一实施例中，所述确定所述焊接构件的焊缝形态是否存在瑕疵之后，包括：
26、若所述焊接构件的焊缝尺寸不存在异常，且所述焊缝形态不存在瑕疵，检测所述焊接构件的焊缝内部是否存在缺陷；
27、若所述焊接构件的焊缝内部存在缺陷，则输出告警信息。
28、在一实施例中，所述获取焊接构件的焊缝图像，包括：
29、获取焊接构件图像，所述焊接构件图像包括焊缝区域与非焊缝区域；
30、剔除所述非焊缝区域，得到焊缝区域图像；
31、将所述焊缝区域图像进行图像降噪处理以及图像增强处理，得到预处理后的所述焊缝图像。
32、第二方面，提供了一种焊缝缺陷检测装置，包括：
33、焊缝图像获取单元，用于获取焊接构件的焊缝图像；
34、预测单元，用于将所述焊缝图像分别输入至预先训练的焊缝识别模型以及形态学识别模型中进行预测，得到焊缝尺寸信息以及焊缝形态信息；
35、第一判断单元，用于基于所述焊缝尺寸信息，确定所述焊接构件的焊缝尺寸是否存在异常；
36、第二判断单元，用于基于所述焊缝形态信息，确定所述焊接构件的焊缝形态是否存在瑕疵；
37、告警信息输出单元，用于若所述焊接构件的焊缝尺寸存在异常，和/或所述焊缝形态存在瑕疵，输出告警信息。
38、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上述所述的焊缝缺陷检测方法的步骤。
39、第四方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上述所述的焊缝缺陷检测方法的步骤。
40、上述焊缝缺陷检测方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法实现，包括：获取焊接构件的焊缝图像；将所述焊缝图像分别输入至预先训练的焊缝识别模型以及形态学识别模型中进行预测，得到焊缝尺寸信息以及焊缝形态信息；基于所述焊缝尺寸信息，确定所述焊接构件的焊缝尺寸是否存在异常；基于所述焊缝形态信息，确定所述焊接构件的焊缝形态是否存在瑕疵；若所述焊接构件的焊缝尺寸存在异常，和/或所述焊缝形态存在瑕疵，输出告警信息。本申请实施例中，通过采集焊接构件的焊缝图像，分别预测得到焊缝尺寸以及焊缝形态，并基于焊缝尺寸以及焊缝形态分别确定其是否存在尺寸异常或者形态瑕疵，若是，则可输出告警信息，以便及时停机，并通知人工处理，避免造成大量存在焊缝缺陷的焊接产品，且无需人工检测，可以节省人工成本，降低人工误检率，提高检测效率以及准确率。
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1.一种焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述焊缝识别模型通过如下方式训练得到：
3.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述形态学识别模型通过如下方式训练得到：
4.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述焊缝尺寸信息，确定所述焊接构件的焊缝尺寸是否存在异常，包括：
5.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述确定所述焊接构件的焊缝形态是否存在瑕疵之后，包括：
6.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述确定所述焊接构件的焊缝形态是否存在瑕疵之后，包括：
7.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述获取焊接构件的焊缝图像，包括：
8.一种焊缝缺陷检测装置，其特征在于，所述装置，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7任意
10.一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述的焊缝缺陷检测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述焊缝识别模型通过如下方式训练得到：
3.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述形态学识别模型通过如下方式训练得到：
4.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述焊缝尺寸信息，确定所述焊接构件的焊缝尺寸是否存在异常，包括：
5.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述确定所述焊接构件的焊缝形态是否存在瑕疵之后，包括：
6.如权利要求1所述的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，所述确定所述焊接...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡树立，黄月玲，彭乾东，郭亚辉，王慧明，
申请(专利权)人：东莞市明惠电子技术开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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