【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分析，具体涉及基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法。
技术介绍
1、在建筑施工时，用于临时支撑的合金模板主要由合金板材进行焊接处理后制成。在实际施工过程中，为了提升高强合金模板在不同作业需求下的承载能力并延长模板使用寿命，分析当前施工环境下合金模板的稳定需求，将加强筋和角撑等加固件焊接在模板边框上进行加固，通过加固件来增强高强合金模板结构的稳定性。加固件对模板边框的加固能力取决于加固件与模板边框之间的焊缝质量。
2、焊缝位置的裂纹能够大幅度减低焊接结构或接头在交变载荷下的疲劳强度，影响加固件与模板边框之间的焊缝质量，则可分析焊缝区域内裂纹信息判断合金模板的边框加固质量。现有方法根据像素点的梯度幅值和灰度值确定疑似裂纹像素点，进而对焊缝表面进行缺陷检测；但是为了避免加固件突出部分影响使用过程中合金模板之间的组装，加固件一般被焊接在高强合金模板边框的凹槽内，合金模板边框在光照下会产生阴影，导致仅通过灰度值与梯度幅值进行缺陷检测的准确率较低，进而使高强合金模板的边框加固检测不准确。
技术实现思路
1、为了解决合金模板边框在光照下产生的阴影影响缺陷检测，导致高强合金模板的边框加固检测不准确的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，所述方法包括：
3、获取高强合金模板的加固件焊接图像；>
4、将加固件焊接图像划分为不同区域块；根据每个区域块的反光程度与纹理复杂程度，获取每个区域块的焊缝可能指标；
5、获取每个区域块内的边缘线；根据每个区域块内所有边缘线的波动程度与不同边缘线的延伸方向之间差异，以及所述焊缝可能指标，获取每个区域块的缺陷信息量；
6、根据加固件焊接图像的所有区域块内边缘线的反光量差异，所述焊缝可能指标以及所述缺陷信息量，对高强合金模板的边框紧固质量进行检测。
7、进一步地，所述获取每个区域块的焊缝可能指标的方法，包括：
8、对加固件焊接图像进行边缘检测，得到加固件焊接图像中每个像素点的梯度值；
9、将每个区域块内所有像素点的梯度值的方差，作为每个区域块的纹理复杂度；依据每个区域块内所有像素点的灰度值获取对应区域块的整体反光度；根据所述纹理复杂度与所述整体反光度，获取每个区域块的焊缝可能指标。
10、进一步地，所述获取每个区域块内的边缘线的方法，包括：
11、对每个区域块内通过边缘检测得到的边缘像素点进行曲线拟合，将拟合得到的曲线作为每个区域块内的边缘线。
12、进一步地，所述获取每个区域块的缺陷信息量的方法，包括：
13、对于每个区域块内每条边缘线，在边缘线上，将边缘线上每个像素点分别与其相邻像素点之间斜率的均值作为边缘线上每个像素点的局部波动度；将边缘线上所有像素点的所述局部波动度的方差，记为边缘线的整体波动值；
14、对边缘线上的像素点进行线性拟合，得到边缘线的基准延伸线；根据每个区域块内每条边缘线与其余边缘线的所述基准延伸线之间的夹角，获取每个区域块内每条边缘线的延伸差异值；
15、根据每个区域块内所有边缘线的所述整体波动值与所述延伸差异值，以及所述焊缝可能指标，获取每个区域块的缺陷信息量。
16、进一步地，所述对高强合金模板的边框紧固质量进行检测的方法，包括：
17、将每个区域块内所有边缘线上像素点的灰度均值的方差，作为每个区域块内边缘线的反光差值；
18、根据每个区域块的所述焊缝可能指标、所述缺陷信息量与所述反光差值，获取每个区域块的局部不良指标；将加固件焊接图像中所有区域块的所述局部不良指标的均值进行归一化处理，得到紧固不良指标；当所述紧固不良指标大于预设缺陷阈值时，高强合金模板的边框紧固质量不合格；当所述紧固不良指标小于或者等于预设缺陷阈值时，高强合金模板的边框紧固质量合格。
19、进一步地，所述依据每个区域块内所有像素点的灰度值获取对应区域块的整体反光度的方法，包括：
20、将每个区域块内所有像素点的灰度值的均值记为对应区域块的整体反光指标。
21、进一步地，所述根据每个区域块内所有边缘线的所述整体波动值与所述延伸差异值，以及所述焊缝可能指标，获取每个区域块的缺陷信息量的方法，包括：
22、根据每个区域块内每条边缘线的所述整体波动值与所述延伸差异值，获取每个区域块内每条边缘线的裂纹可能指标；将每个区域块的所述焊缝可能指标与所述裂纹可能指标的乘积进行归一化处理，得到每个区域块的缺陷信息量。
23、进一步地，所述将加固件焊接图像划分为不同区域块的方法为超像素分割算法。
24、进一步地，所述对加固件焊接图像进行边缘检测的方法为canny算子。
25、进一步地，所述对每个区域块内通过边缘检测得到的边缘像素点进行曲线拟合的方法为多项式拟合方法。
26、本专利技术具有如下有益效果：
27、在本专利技术实施例中，为提高缺陷检测的准确率，将加固件焊接图像划分不同区域块；焊缝区域比模板边框区域的反光能力更好，且加固件一般被焊接在高强合金模板边框的凹槽内，边框结构容易产生阴影且阴影位置不固定，导致模板边框区域比焊缝区域的纹理更复杂，根据区域块的反光程度与纹理复杂程度，获取衡量区域块为焊缝区域可能性即焊缝可能指标；因裂纹边缘与焊缝边缘表现存在差异，在分析焊缝区域的裂纹缺陷之前，获取区域块内边缘线；模板边框结构在光照产生的边缘、焊缝边缘与裂纹边缘的波动程度存在差异，且模板边框结构的边缘、焊缝边缘与裂纹边缘的方向存在差异，则依据区域块内边缘线的波动程度与不同边缘线的延伸方向之间差异，并结合焊缝可能指标获取区域块的缺陷信息量，用以衡量区域块内裂纹缺陷的信息量；裂纹在采像过程中的反光量较少，模板边框的边缘与焊缝边缘主要因阴影导致，其反光量应大于裂纹的反光量，则根据加固件焊接图像的区域块内边缘线的反光量差异，可进一步确定图像中裂纹信息，进而对高强合金模板的边框紧固质量进行检测；本方案结合区域块的反光程度、纹理复杂程度以及区域块内边缘线的波动程度与延伸方向多种因素进行缺陷检测，有效避免了因合金模板边框在光照下产生的阴影使灰度与梯度检测不准确，从而导致裂纹缺陷检测的准确率较低的问题，提升对高强合金模板的边框紧固检测的准确率。
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1.一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述获取每个区域块的焊缝可能指标的方法，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述获取每个区域块内的边缘线的方法，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述获取每个区域块的缺陷信息量的方法，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述对高强合金模板的边框紧固质量进行检测的方法，包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述依据每个区域块内所有像素点的灰度值获取对应区域块的整体反光度的方法，包括：
7.根据权利要求4所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述根据每个区域块内所有边缘线的所述整体波动值与所述
8.根据权利要求1所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述将加固件焊接图像划分为不同区域块的方法为超像素分割算法。
9.根据权利要求2所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述对加固件焊接图像进行边缘检测的方法为Canny算子。
10.根据权利要求3所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述对每个区域块内通过边缘检测得到的边缘像素点进行曲线拟合的方法为多项式拟合方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述获取每个区域块的焊缝可能指标的方法，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述获取每个区域块内的边缘线的方法，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述获取每个区域块的缺陷信息量的方法，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述对高强合金模板的边框紧固质量进行检测的方法，包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于高强合金模板结构优化的边框紧固性检测方法，其特征在于，所述依据每个区域块内...
【专利技术属性】
技术研发人员：李忠伟，李征，龚立家，郑宝玉，
申请(专利权)人：陕西首铝模架科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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