【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及筒节焊缝检测，具体为一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统。
技术介绍
1、筒节是压力容器最主要的受压元件之一，它的主要作用是提供工艺所需的承压空间，在制造过程中，根据筒节的直径和长度，可能会采用不同的制造方法，当直径较大时，可能需要用钢板在卷板机上卷成圆筒或用钢板在水压机上压制成两个半圆筒，再用焊缝将两者焊接在一起，形成整圆筒，而筒节焊缝的质量对于设备的安全性、可靠性和使用寿命起着至关重要的作用，焊接过程中不可避免地会产生一些缺陷，如气孔、夹渣、裂纹等，这些缺陷会严重影响焊缝的强度和密封性，通过检测，可以及时发现并修复这些缺陷，确保焊缝的质量。
2、传统的焊缝检测手段多依赖人工目视检查或简易检测设备，人工目视检查是一种常见但极其依赖操作者经验和主观判断的方法，不仅效率低下，而且容易出现漏检和误判，简单的检测设备虽然在一定程度上提高了检测的客观性，但它们往往只能检测特定类型的缺陷，对于复杂的、微小的缺陷难以有效识别，导致传统的焊缝检测手段存在效率低下、准确性难以保障以及无法有效探测复杂缺陷的问题。因此，有必要提出一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，以解决现有技术中的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，它能够迅速对大量筒节焊缝成像数据进行高效处理和精确分析，显著提升检测效率，同时精准识别缺陷，为筒节焊缝质量检测提供了可靠且高效的方案。
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如
3、成像采集模块，运用高分辨率的成像设备，对筒节焊缝进行多维度、全方位的图像采集；
4、照明与辅助单元，包含辅助定位装置，配备专门设计的照明设备，为成像采集提供均匀、稳定且适宜的光线条件；
5、数据传输模块，用于将采集到的图像数据实时、稳定地传输至图像处理模块，包括高速数据线、无线网络传输模块和光纤传输通道，适应不同的检测场景和环境要求；
6、图像处理模块，用于对传输来的成像数据进行预处理，为后续的分析提供高质量的数据基础；
7、机器学习算法模块，用于对标注的焊缝图像数据进行学习和训练，自动提取焊缝的特征，并对缺陷进行分类和识别，对于复杂形状和细微的焊缝缺陷，进行准确判断和定位；
8、存储模块，用于存储采集到的原始图像数据、处理过程中的中间数据以及最终的检测结果和分析报告；
9、控制与交互模块，允许用户设置检测参数、启动和停止检测流程，并提供实时的检测状态反馈；
10、结果输出与显示模块，用于将检测结果以直观、清晰的方式呈现给用户，包括缺陷的类型、位置、大小信息，并支持生成详细的检测报告。
11、进一步地，所述成像采集模块的具体执行步骤包括：
12、选择合适的高分辨率成像设备，包括工业相机、x射线成像装置和激光扫描设备；
13、将成像设备对准筒节焊缝，覆盖需要检测的全部区域；
14、启动成像设备，对筒节焊缝进行图像采集，获取多维度、全方位的图像数据。
15、更进一步地，所述照明与辅助单元的具体执行步骤包括：
16、依据检测环境和焊缝的特点，评估所需的光线条件；
17、开启照明设备，调整照明设备的照明参数，包括亮度、角度和色温；
18、利用辅助定位装置，精准地将成像设备对准焊缝位置；
19、在检测过程中，根据实际成像效果和环境变化，实时动态调整照明参数和辅助定位。
20、更进一步地，所述数据传输模块的具体执行步骤包括：
21、成像采集模块获取筒节焊缝的图像数据后，将其转换为数字信号；
22、将压缩后的图像数据按照特定的协议格式进行封装，添加源地址、目的地址和数据类型信息；
23、根据检测场景和环境要求，选择数据传输方式，包括高速数据线、无线网络传输模块和光纤传输通道；
24、通过选择的传输路径，将封装好的数据发送出去。
25、更进一步地，所述图像处理模块的具体执行步骤包括：
26、接收来自数据传输模块的图像数据，去除数据的封装信息，提取出原始的图像数据，对压缩的图像数据进行解压，恢复原始的图像数据；
27、使用高斯滤波算法去除图像中的噪声，高斯滤波数学公式为：，其中，是高斯函数，是标准差，是原始图像在坐标处的像素值，是滤波后的图像在坐标处的像素值；
28、通过直方图均衡化算法增强图像的对比度和亮度，直方图均衡化的公式表示为：其中，是输入图像的灰度级，是灰度级为的概率，是输出图像的灰度级；
29、运用sobel算子算法检测图像的边缘，sobel算子在和方向的模板分别为：，，其中，和分别是和方向的梯度，是边缘强度；
30、使用方向梯度直方图特征提取算法提取图像的特征，将处理后的图像数据输出给机器学习算法模块进行后续的缺陷分类和识别。
31、更进一步地，所述机器学习算法模块的具体执行步骤包括：
32、接收经过高效实时图像处理算法模块处理后的图像数据，对数据进行清洗，去除异常值和缺失值；
33、从图像数据中提取有意义的特征，包括纹理特征、形状特征、灰度特征；
34、将准备好的数据划分为训练集、验证集和测试集；
35、使用卷积神经网络cnn的机器学习模型进行模型训练，训练过程包括前向传播和反向传播，前向传播计算输出：其中，是输入数据，是权重矩阵，是偏置项，是激活函数，反向传播使用梯度下降算法更新参数和，以最小化损失函数，交叉熵损失函数：。
36、更进一步地，所述机器学习算法模块的具体执行步骤还包括：
37、通过在验证集上进行试验，调整模型的超参数，包括学习率、层数、节点数；
38、使用测试集对训练好的模型进行评估，评估指标包括准确率accuracy、召回率recall和f1值，准确率的计算公式为：其中，是真正例，是真反例，是假正例，是假反例，召回率的计算公式为：，f1值的计算公式为：；
39、根据评估结果，对模型进行进一步优化，增加数据增强操作；
40、将新的待检测图像数据输入优化后的模型，得到焊缝缺陷的分类和识别结果，包括缺陷类型、位置和大小信息。
41、更进一步地，所述存储模块的具体执行步骤包括：
42、接收来自图像处理模块和机器学习算法模块的数据，包括原始图像数据、处理过程中的中间数据以及最终的检测结果和分析报告；
43、对接收的数据进行分类，根据分类结果，为不同类型的数据分配相应的存储地址；
44、将分类后的数据写入分配好的存储地址中，并为存储的数据建立索引；
45、当有新的数据和对已有数据进行修改时，按照上述步骤进行更新操作；
46、根据用户的请求，通过索引快速定位并本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述成像采集模块的具体执行步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述照明与辅助单元的具体执行步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述数据传输模块的具体执行步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述图像处理模块的具体执行步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述机器学习算法模块的具体执行步骤包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述机器学习算法模块的具体执行步骤还包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述存储模块的具体执行步骤包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测
10.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述结果输出与显示模块的具体执行步骤包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述成像采集模块的具体执行步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述照明与辅助单元的具体执行步骤包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述数据传输模块的具体执行步骤包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于筒节焊缝的实时成像检测系统，其特征在于，所述图像处理模块的具体执行步骤包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张兴虎，解春洋，王超，朱留住，李玥，金虎，
申请(专利权)人：连云港中远海运特种装备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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