CN115719332A - 一种焊接质量检测方法 - Google Patents

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CN115719332A
CN115719332A CN202211270649.6A CN202211270649A CN115719332A CN 115719332 A CN115719332 A CN 115719332A CN 202211270649 A CN202211270649 A CN 202211270649A CN 115719332 A CN115719332 A CN 115719332A
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赵建军
仲睿
徐俊锋
赵建梅
颜鑫鑫
翟翚
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Jiangsu Sirui Equipment Technology Co ltd
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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种焊接质量检测方法，包括：获取焊接区域灰度图像中缺陷区域灰度值范围；根据灰度直方图中最高峰对应灰度级的均值与缺陷区域灰度值范围得到区域生长算法的阈值区间，获取焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点，将焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点作为种子点；根据种子点和阈值区间进行区域生长得到细胞区域，根据细胞区域间的连续性识别缺陷区域的缺陷类型是否为未熔合缺陷；根据细胞区域内像素点灰度值的关联性识别缺陷区域的缺陷类型是否为未焊透缺陷。本发明提高了识别焊接区域缺陷类型的准确性。

Description

一种焊接质量检测方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种焊接质量检测方法。
背景技术
随着制造产业的快速发展，焊接技术已经被广泛应用于能源交通、建筑、机械、航空等工业领域。在焊接过程中，由于设施设置不合理或者操作不当都可能导致焊缝工件产生未熔合缺陷和未焊透缺陷，焊缝未熔合缺陷和未焊透缺陷不仅会导致工件的结构强度降低，而且可能造成工件断裂，引发严重的安全事故，因此，对焊接工件的缺陷检测尤为重要。
目前对于焊接工件的缺陷检测往往使用X射线检测技术，X射线检测技术借助计算机技术实现X射线焊缝图片中缺陷区域连通域的自动分析和检测，通过分析和检测得到缺陷区域连通域的轮廓，根据缺陷区域连通域的轮廓识别缺陷区域类型；但是该方法是利用缺陷区域连通域的轮廓分析缺陷区域的类型，由于焊缝缺陷类型中部分类型的连通域相似，如气孔缺陷和未熔合缺陷连通域相似、未焊透缺陷和未熔合缺陷连通域相似，因此，只根据缺陷区域的轮廓判断焊缝未熔合缺陷和未焊透缺陷，判断依据单一，从而导致识别的缺陷类型不准确。
发明内容
本发明提供一种焊接质量检测方法，以解决现有的缺陷类型识别不准确的问题。
本发明的一种焊接质量检测方法，采用如下技术方案：
S1、获取焊接区域灰度图像及焊接区域灰度图像的灰度直方图，根据灰度直方图得到焊接区域灰度图像中缺陷区域灰度值范围；
S2、根据灰度直方图中最高峰对应灰度级的均值与缺陷区域灰度值范围得到区域生长算法的阈值区间，获取焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点，将焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点作为种子点；
S3、根据种子点和阈值区间进行区域生长得到细胞区域，若区域生长得到细胞区域中存在多个细胞区域，根据相邻细胞区域间的距离得到细胞区域间的连续性，根据细胞区域间的连续性判断缺陷区域的缺陷类型是否为未熔合缺陷；
S4、若区域生长得到细胞区域为单个细胞区域，获取细胞区域内每个像素点的梯度，根据每个细胞区域内每个像素点的梯度得到细胞区域内像素点灰度值的关联性，根据细胞区域内像素点灰度值的关联性判断缺陷区域的缺陷类型是否为未焊透缺陷。
进一步的，所述缺陷区域灰度值范围是按如下方法确定的：
获取灰度直方图中最高峰左拐点对应灰度级，获取灰度直方图中最小灰度级；
将灰度直方图中最小灰度级作为缺陷区域灰度值范围的左端点，将灰度直方图中最高峰左拐点对应灰度级作为缺陷区域灰度值范围的右端点，根据左端点和右端点得到缺陷区域灰度值范围。
进一步的，所述最高峰对应灰度级的均值是按如下方法确定的：
若灰度图像中最高峰所对应灰度级只有一个，则该灰度级为最高峰对应灰度级的均值；
若最高峰对应灰度级有多个，则求平均灰度级，将平均灰度级作为最高峰对应灰度级的均值。
进一步的，所述区域生长算法的阈值区间是按如下方法确定的：
获取灰度直方图最高峰所对应灰度级与灰度直方图中最小灰度级；
根据取灰度直方图最高峰所对应灰度级与灰度直方图中最小灰度级得到区域生长算法的阈值区间。
进一步的，所述细胞区域是按如下方法确定的：
获取每个种子点的8邻域内满足阈值区间的像素点，将满足阈值区间的像素点与对应种子点连通，同理对满足阈值区间的像素点继续搜索其8邻域直到将所有满足阈值条件的像素点连通得到多个细胞区域。
进一步的，所述细胞区域间的连续性是按如下方法确定的：
获取相邻细胞区域间的最短距离；
利用每两个相邻细胞区域间的最短距离的距离差得到细胞区域间的连续性。
进一步的，所述细胞区域内像素点灰度值的关联性是按如下方法确定的：
根据细胞区域内每个像素点的梯度得到细胞区域内每个像素点的梯度方向；
沿细胞区域内每个像素点的梯度方向做延长线直到细胞区域内每个像素点的梯度方向的延长线与细胞区域边缘相交，计算每条延长线上相邻像素点的灰度差；
根据每条延长线上相邻像素点的灰度差得到细胞区域内每个像素点的梯度方向延长线上相邻像素点的灰度差的关联性；
根据细胞区域内每个像素点的梯度方向延长线相邻像素点灰度差的关联性得到细胞区域内像素点灰度值的关联性。
进一步的，所述细胞区域内像素点灰度值的关联性是按如下方法确定的：
将细胞区域内像素点梯度方向延长线上像素点灰度值的关联性作为目标像素点的关联性；
统计所有目标像素点的关联性中大于0的像素点个数；
获取所有目标像素点的关联性中大于0的像素点数量与目标像素点总个数的比值，将该比值作为细胞区域内像素点灰度值的关联性。
进一步的，所述未熔合缺陷是按如下方法确定的：
设置连续性阈值0.4，当细胞区域间的连续性大于等于
Figure DEST_PATH_IMAGE001
时，焊接区域的缺陷类型非未熔合缺陷，当细胞区域间的连续性小于
Figure 128696DEST_PATH_IMAGE001
时，焊接区域的缺陷类型是未熔合缺陷。
进一步的，所述未焊透缺陷是按如下方法确定的：
设置关联性阈值0.8，当细胞区域内像素点灰度值的关联性大于等于0.8时，焊缝区域缺陷类型是未焊透缺陷，当细胞区域内像素点灰度值的关联性小于0.8时，焊缝区域缺陷类型非未焊透缺陷。
本发明的有益效果是：本发明首先根据焊缝区域灰度图像的灰度直方图得到了正常区域灰度区间、缺陷区域的灰度区间及同时存在缺陷区域和正常区域的灰度区间，根据同时存在缺陷区域和正常区域的灰度区间、缺陷区域的灰度值范围得到区域生长算法的阈值区间，使所获得的阈值区间更加准确，利用阈值区间进行区域生长，使得到的细胞区域更加准确，进而，根据细胞区域的个数判断出的缺陷类型更加准确；
本发明在利用细胞区域判断缺陷区域缺陷类型后，再次利用细胞区域间的连续性和细胞区域内像素点灰度值的关联性判断缺陷区域缺陷类型，细胞区域间的连续性结合了未熔合缺陷对应的细胞区域的分布特征，细胞区域内像素点灰度值的关联性结合了未焊透缺陷对应的细胞区域内像素点灰度值的分布特征，利用细胞区域间的连续性和细胞区域内像素点灰度值的关联性分别对未熔合缺陷和未焊透缺陷进行二了次判断，使得最终得到的缺陷类型更加准确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种焊接质量检测方法的实施例的流程图；
图2为本发明的一种焊接质量检测方法的实施例所述灰度直方图；
图3为本发明的一种焊接质量检测方法的实施例所述的未熔合缺陷；
图4为本发明的一种焊接质量检测方法的实施例所述的未焊透缺陷。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的一种焊接质量检测方法的实施例，如图1所示，包括：
S1、获取焊接区域灰度图像及焊接区域灰度图像的灰度直方图，根据灰度直方图得到焊接区域灰度图像中缺陷区域灰度值范围；
获取焊接区域灰度图像及焊接区域灰度图像的灰度直方图的具体步骤为：使用专业采集相机，采用数字射线透照采集技术，调整合适参数对存在缺陷的焊缝进行采集，采集得到原始存在缺陷的焊接区域图像。采集过程中由于噪声等干扰造成图像失真，使用高斯滤波降噪处理技术对原始存在缺陷的焊接区域图像进行降噪复原得到去噪后存在缺陷的焊接区域图像，去噪后存在缺陷的焊接区域图像包括了重要的目标缺陷区域和非重要的背景区域，使用DNN网络语义分割技术提取焊接区域。其中，该焊接区域的缺陷类型为未熔合缺陷或未焊透缺陷。
其中，DNN网络语义分割技术使用的数据集为本发明所述采集过程中得到的焊接图像数据集。需要分割的像素有两类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0，属于焊接类的标注为1。网络的任务是分类，所以使用的loss函数为交叉熵损失函数。
对焊接区域图像进行灰度化处理得到焊接灰度图像，根据焊接灰度图像得到焊接灰度图像的灰度直方图，如图2所示。
需要说明的是，由于焊接灰度图像中存在缺陷，因此，灰度直方图中必然存在最高峰和低峰，且低峰对应缺陷区域，因此最高峰必然存在左右拐点，且最高峰的灰度级大于低峰。
得到焊接区域灰度图像中缺陷区域灰度值范围的具体步骤为：如图2所示，获取灰度直方图中最高峰左拐点对应灰度级
Figure 145325DEST_PATH_IMAGE002
，获取灰度直方图中最小灰度级
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，将灰度直方图中最小灰度级作为缺陷区域灰度值范围的左端点，将灰度直方图中最高峰左拐点对应灰度级作为缺陷区域灰度值范围的右端点，根据左端点和右端点得到缺陷区域灰度值范围
Figure 990047DEST_PATH_IMAGE004
。
其中，由于缺陷区域的灰度级小于正常区域的灰度级，因此缺陷区域位于灰度直方图的低灰度区域，同理，可得正常区域的灰度值范围为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 570064DEST_PATH_IMAGE006
表示灰度直方图中最高峰对应像素点的灰度值。
S2、根据灰度直方图中最高峰对应灰度级的均值与缺陷区域灰度值范围得到区域生长算法的阈值区间，获取焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点，将焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点作为种子点。
得到区域生长算法的阈值区间的具体步骤为：由于焊接区域灰度图像中的缺陷区域可能是连续的也可能的非连续的，因此采用区域生长算法对焊接灰度图像进行分割。由于焊接灰度图像中绝大部分为熔合正常的像素点，少数为未熔合或未焊透造成的缺陷像素点。因此对于灰度直方图来说，最高峰为正常区域的像素点，其余小峰为缺陷区域的像素点。故我们选取最高峰，计算最高峰区域的像素均值
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，若灰度图像中最高峰所对应灰度级只有一个则该灰度级为均值
Figure 708308DEST_PATH_IMAGE007
，若最高峰对应灰度级有多个，则求平均灰度级
Figure 743174DEST_PATH_IMAGE007
。将
Figure 855618DEST_PATH_IMAGE007
作为焊接灰度图像的灰度直方图中正常区域灰度级的标准。
由于区域生长算法分割图像需要准确的阈值，为确保选取到准确的阈值，分割出精确的缺陷区域，所以根据灰度直方图获取缺陷区域的灰度级分布范围，其中
Figure 317954DEST_PATH_IMAGE007
为正常区域灰度级，从除
Figure 933875DEST_PATH_IMAGE007
外剩余灰度级中选取缺陷区域灰度级。
焊接区域灰度图像中正常区域灰度级大于缺陷区域灰度级，因此，以灰度直方图中最高峰所对应的灰度级为临界灰度级，最高峰到其右侧拐点区间对应焊接区域灰度图像中正常区域，最高峰到其左侧拐点区间
Figure 620202DEST_PATH_IMAGE008
中存在焊接区域灰度图像中缺陷区域，同时，也存在正常区域。
Figure 377199DEST_PATH_IMAGE005
灰度级范围内的像素点为焊接区域灰度图像中正常区域像素点，其中当最高峰只对应一个灰度级时，则该灰度级为
Figure 439964DEST_PATH_IMAGE006
，当最高峰对应偶数个灰度级时，选取左边第一个最高峰所对应的灰度级作为
Figure 548208DEST_PATH_IMAGE006
，当最高峰对应奇数个灰度级时，选取中间最高峰对应的灰度级作为
Figure 139857DEST_PATH_IMAGE006
。
由于灰度直方图中最高峰到其左侧拐点区间
Figure 695735DEST_PATH_IMAGE008
中存在焊接区域灰度图像中缺陷区域，而确定的缺陷区域灰度值范围
Figure 499874DEST_PATH_IMAGE004
，因此获取区域生长算法的阈值区间需要利用
Figure DEST_PATH_IMAGE009
值，获取区域生长算法的最小阈值的具体表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
式中：
Figure 215020DEST_PATH_IMAGE012
表示表示区域生长算法的最小阈值，
Figure 226838DEST_PATH_IMAGE007
表示灰度直方图中最高峰对应灰度级的均值，
Figure 50438DEST_PATH_IMAGE006
表示灰度直方图中最高峰对应灰度级，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为常数，代表指数函数的底数。
其中，由于
Figure 736897DEST_PATH_IMAGE007
与
Figure 962341DEST_PATH_IMAGE006
有可能为统一数值，为了避免分母为0，设置常数10，利用
Figure 410640DEST_PATH_IMAGE014
，避免避免分母为0；由于
Figure 987115DEST_PATH_IMAGE006
为最高峰所对应的灰度级，因此
Figure DEST_PATH_IMAGE015
的值较小，即
Figure 211685DEST_PATH_IMAGE016
的值较大，从而导致
Figure DEST_PATH_IMAGE017
的值较小，由此得到了区域生长算法的最小阈值。
获取区域生长算法的最大阈值的具体表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
式中：
Figure 619533DEST_PATH_IMAGE020
表示区域生长算法的最大阈值，
Figure 504312DEST_PATH_IMAGE007
表示灰度直方图中最高峰对应灰度级的均值，
Figure 302504DEST_PATH_IMAGE003
表示灰度直方图中最小灰度级，
Figure 32563DEST_PATH_IMAGE013
为常数，代表指数函数的底数。
其中，
Figure 722346DEST_PATH_IMAGE003
表示最小灰度值，因此
Figure DEST_PATH_IMAGE021
的值较大，即
Figure 43606DEST_PATH_IMAGE022
的值较小，因此，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
的结果较大，根据
Figure 860252DEST_PATH_IMAGE023
的结果可得区域生长算法的最大阈值。
根据
Figure 128422DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 182966DEST_PATH_IMAGE020
得到区域生长算法的阈值区间为
Figure 911013DEST_PATH_IMAGE024
。
为确保区域生长时，能够将所有缺陷区域像素点都进行连通，因此选取焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点，将焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点作为种子点，进行区域生长。
S3、根据种子点和阈值区间进行区域生长得到细胞区域，若区域生长得到细胞区域中存在多个细胞区域，根据相邻细胞区域间的距离得到细胞区域间的连续性，根据细胞区域间的连续性判断缺陷区域的缺陷类型是否为未熔合缺陷。
如图3所示，焊接区域灰度图像中未熔合缺陷区域的各个细胞区域是断断续续、粗细不均的区域，如图4所示，焊接区域灰度图像中未焊透区域为一条细长、连续的黑直线，但是两者轮廓较为相似，因此，获取焊接区域灰度图像中细胞区域的个数，若出现多个细胞区域，则该焊接区域缺陷类型为未熔合缺陷，若出现单个细胞区域，则该焊接区域缺陷类型为未焊透缺陷。至此，对缺陷类型进行了初始判断。
为了保证检测得到的缺陷类型准确，在出现多个细胞区域时，还需要对焊接区域缺陷类型是否为未熔合缺陷进行二次判断，因此，对相邻细胞区域间的距离分析获得细胞区域间的连续性，根据连续性可判断焊接区域缺陷类型。
得到细胞区域间的连续性的具体步骤为：首先，计算相邻细胞区域
Figure DEST_PATH_IMAGE025
与
Figure 214955DEST_PATH_IMAGE026
间的距离，即计算相邻细胞区域边缘像素点之间的距离
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，选取相邻细胞区域
Figure 83554DEST_PATH_IMAGE025
与
Figure 274495DEST_PATH_IMAGE026
间的最短距离
Figure 907864DEST_PATH_IMAGE028
，依此，计算得到所有相邻细胞区域间的最短距离。
由于未熔合缺陷细胞区域间的距离远远大于未焊透缺陷，未焊透缺陷区域近似为一条黑直线，不会出现多个细胞区域，因此根据相邻细胞区域间的最短距离分析细胞区域间的连续性，具体表达式如下：
Figure 167944DEST_PATH_IMAGE030
式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示焊接区域灰度图像中细胞区域的连续性，
Figure 840234DEST_PATH_IMAGE032
表示焊接区域灰度图像中细胞区域的数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示第
Figure 400528DEST_PATH_IMAGE034
个细胞区域与第
Figure DEST_PATH_IMAGE035
个细胞区域间的距离，
Figure 922908DEST_PATH_IMAGE036
表示第
Figure 670284DEST_PATH_IMAGE035
个细胞区域与第
Figure DEST_PATH_IMAGE037
个细胞区域间的距离,
Figure 116571DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 265793DEST_PATH_IMAGE025
表示第
Figure 739499DEST_PATH_IMAGE034
个细胞区域，
Figure 770909DEST_PATH_IMAGE026
表示第
Figure 224149DEST_PATH_IMAGE035
个细胞区域，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示第
Figure 24615DEST_PATH_IMAGE037
个细胞区域，
Figure 669223DEST_PATH_IMAGE040
表示指数函数。
其中，首先将每两个相邻的细胞区域间的最短距离进行作差，再将所有每两个相邻的细胞区域间的最短距离的差值进行累加得到累加和，对累加和求平均得到相邻的细胞区域间的最短距离的均值，利用指数函数对最短距离的均值进行整合，即将最短距离的均值作为指数函数的指数，由于指数函数可表示同一类数据的连续性，
Figure 125612DEST_PATH_IMAGE031
表达式中，该公式的指数为同一类数据，都为最短距离，因此，最终所得结果表示焊接区域灰度图像中细胞区域间的连续性。
设置连续性阈值0.4，当
Figure DEST_PATH_IMAGE041
时，焊接区域的缺陷类型非未熔合缺陷；当
Figure 412237DEST_PATH_IMAGE042
时，焊接区域的缺陷类型是未熔合缺陷。
S4、若区域生长得到细胞区域为单个细胞区域，获取细胞区域内每个像素点的梯度，根据每个细胞区域内每个像素点的梯度得到细胞区域内像素点灰度值的关联性，根据细胞区域内像素点灰度值的关联性判断缺陷区域的缺陷类型是否为未焊透缺陷。
为了保证检测得到的缺陷类型准确，出现单个细胞区域，也需要对焊接区域缺陷类型是否为未焊透缺陷进行二次判断，因此，计算细胞区域内像素点灰度值变化的关联性，由于未焊透区域为一条细长、连续的黑直线，该区域灰度值单一，灰度值差异小，因此，根据胞区域内像素点灰度值变化的关联性判断缺陷区域的缺陷类型是否为未焊透缺陷，具体步骤为：获取细胞区域内每个像素点的梯度方向，沿细胞区域内每个像素点的梯度方向做延长线直到细胞区域内每个像素点的梯度方向的延长线与细胞区域边缘相交，计算每条延长线上相邻像素点的灰度差，根据每条延长线上相邻像素点的灰度差得到细胞区域内每条延长线上像素点灰度值变化，根据细胞区域内每个像素点延长线上相邻像素点灰度差得到细胞区域内每个像素点延长线上相邻像素点灰度差的关联性，具体表达式如下：
Figure 771937DEST_PATH_IMAGE044
式中：
Figure DEST_PATH_IMAGE045
表示第
Figure 118604DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向延长线上相邻像素点的灰度差的关联性，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
表示第
Figure 859027DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向上的像素点数量，
Figure 152605DEST_PATH_IMAGE048
表示第
Figure 130926DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向延长线上第
Figure DEST_PATH_IMAGE049
个像素点的灰度值，
Figure 427257DEST_PATH_IMAGE050
表示第
Figure 858239DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向延长线上第
Figure DEST_PATH_IMAGE051
个像素点的灰度值，
Figure 486666DEST_PATH_IMAGE046
表示细胞区域内第
Figure 319493DEST_PATH_IMAGE046
个像素点，
Figure 476805DEST_PATH_IMAGE049
表示像素点梯度方向延长线上第
Figure 896547DEST_PATH_IMAGE049
个像素点，
Figure 531928DEST_PATH_IMAGE051
表示像素点梯度方向延长线上第
Figure 219261DEST_PATH_IMAGE051
个像素点。
其中，使用
Figure 813053DEST_PATH_IMAGE052
用来获取在梯度方向延长线上前一像素点与后一像素点的灰度差，由于未焊透缺陷区域生成的连通域为单个细胞区域，且细胞区域内的像素点的灰度值分布单一，像素点之间的灰度差几乎为0，因此计算每个像素点梯度方向延长线上前一像素点与后一像素点的灰度差，根据该灰度差可判断每个像素点梯度方向延长线上相邻像素点的灰度差的关联性，根据该关联性判断该细胞区域是否为焊透缺陷区域。
根据第
Figure 953048DEST_PATH_IMAGE046
个像素点梯度方向延长线上相邻像素点的灰度差的关联性的计算公式得到细胞区域内每个像素点梯度方向延长线上像素点灰度差的关联性，统计细胞区域内每个像素点梯度方向延长线上像素点灰度值的关联性，即统计关联性大于0的像素点数量，以关联性大于0的像素点数量作为分子，细胞区域内所有像素点数量作为分母，计算关联性大于0的像素点占细胞区域像素点总个数的比值
Figure DEST_PATH_IMAGE053
，该比值表示细胞区域内像素点灰度值的关联性。
设置关联性阈值0.8，当
Figure 188857DEST_PATH_IMAGE054
时，细胞区域关联性大，焊缝区域缺陷类型是未焊透区域，当
Figure DEST_PATH_IMAGE055
时，焊缝区域缺陷类型非未焊透区域。
本发明的有益效果是：本发明首先根据焊缝区域灰度图像的灰度直方图得到了正常区域灰度区间、缺陷区域的灰度区间及同时存在缺陷区域和正常区域的灰度区间，根据同时存在缺陷区域和正常区域的灰度区间、缺陷区域的灰度值范围得到区域生长算法的阈值区间，使所获得的阈值区间更加准确，利用阈值区间进行区域生长，使得到的细胞区域更加准确，进而，根据细胞区域的个数判断出的缺陷类型更加准确；
本发明在利用细胞区域判断缺陷区域缺陷类型后，再次利用细胞区域间的连续性和细胞区域内像素点灰度值的关联性判断缺陷区域缺陷类型，细胞区域间的连续性结合了未熔合缺陷对应的细胞区域的分布特征，细胞区域内像素点灰度值的关联性结合了未焊透缺陷对应的细胞区域内像素点灰度值的分布特征，利用细胞区域间的连续性和细胞区域内像素点灰度值的关联性分别对未熔合缺陷和未焊透缺陷进行二了次判断，使得最终得到的缺陷类型更加准确。
以上所述仅为本发的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种焊接质量检测方法，其特征在于，包括：
S1、获取焊接区域灰度图像及焊接区域灰度图像的灰度直方图，根据灰度直方图得到焊接区域灰度图像中缺陷区域灰度值范围；
S2、根据灰度直方图中最高峰对应灰度级的均值与缺陷区域灰度值范围得到区域生长算法的阈值区间，获取焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点，将焊接区域灰度图像中灰度值最小的像素点作为种子点；
S3、根据种子点和阈值区间进行区域生长得到细胞区域，若区域生长得到细胞区域中存在多个细胞区域，根据相邻细胞区域间的距离得到细胞区域间的连续性，根据细胞区域间的连续性判断缺陷区域的缺陷类型是否为未熔合缺陷；
S4、若区域生长得到细胞区域为单个细胞区域，获取细胞区域内每个像素点的梯度，根据每个细胞区域内每个像素点的梯度得到细胞区域内像素点灰度值的关联性，根据细胞区域内像素点灰度值的关联性判断缺陷区域的缺陷类型是否为未焊透缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种焊接质量检测方法，其特征在于，所述缺陷区域灰度值范围是按如下方法确定的：
获取灰度直方图中最高峰左拐点对应灰度级，获取灰度直方图中最小灰度级；
将灰度直方图中最小灰度级作为缺陷区域灰度值范围的左端点，将灰度直方图中最高峰左拐点对应灰度级作为缺陷区域灰度值范围的右端点，根据左端点和右端点得到缺陷区域灰度值范围。
3.根据权利要求1所述的一种焊接质量检测方法，其特征在于，所述最高峰对应灰度级的均值是按如下方法确定的：
若灰度图像中最高峰所对应灰度级只有一个，则该灰度级为最高峰对应灰度级的均值；
若最高峰对应灰度级有多个，则求平均灰度级，将平均灰度级作为最高峰对应灰度级的均值。
4.根据权利要求1所述的一种焊接质量检测方法，其特征在于，所述区域生长算法的阈值区间是按如下方法确定的：
获取灰度直方图最高峰所对应灰度级与灰度直方图中最小灰度级；
根据取灰度直方图最高峰所对应灰度级与灰度直方图中最小灰度级得到区域生长算法的阈值区间。
5.根据权利要求1所述的一种焊接质量检测方法，其特征在于，所述细胞区域是按如下方法确定的：
获取每个种子点的8邻域内满足阈值区间的像素点，将满足阈值区间的像素点与对应种子点连通，同理对满足阈值区间的像素点继续搜索其8邻域直到将所有满足阈值条件的像素点连通得到多个细胞区域。
6.根据权利要求1所述的一种焊接质量检测方法，其特征在于，所述细胞区域间的连续性是按如下方法确定的：
获取相邻细胞区域间的最短距离；
利用每两个相邻细胞区域间的最短距离的距离差得到细胞区域间的连续性。
7.根据权利要求1所述的一种焊接质量检测方法，其特征在于，所述细胞区域内像素点灰度值的关联性是按如下方法确定的：
根据细胞区域内每个像素点的梯度得到细胞区域内每个像素点的梯度方向；
沿细胞区域内每个像素点的梯度方向做延长线直到细胞区域内每个像素点的梯度方向的延长线与细胞区域边缘相交，计算每条延长线上相邻像素点的灰度差；
根据每条延长线上相邻像素点的灰度差得到细胞区域内每个像素点的梯度方向延长线上相邻像素点的灰度差的关联性；
根据细胞区域内每个像素点的梯度方向延长线相邻像素点灰度差的关联性得到细胞区域内像素点灰度值的关联性。
8.根据权利要求7所述的一种焊接质量检测方法，其特征在于，所述细胞区域内像素点灰度值的关联性是按如下方法确定的：
将细胞区域内像素点梯度方向延长线上像素点灰度值的关联性作为目标像素点的关联性；
统计所有目标像素点的关联性中大于0的像素点个数；
获取所有目标像素点的关联性中大于0的像素点数量与目标像素点总个数的比值，将该比值作为细胞区域内像素点灰度值的关联性。
9.根据权利要求1所述的一种焊接质量检测方法，其特征在于，所述未熔合缺陷是按如下方法确定的：
设置连续性阈值0.4，当细胞区域间的连续性大于等于
Figure DEST_PATH_IMAGE002
时，焊接区域的缺陷类型非未熔合缺陷，当细胞区域间的连续性小于
Figure 902981DEST_PATH_IMAGE002
时，焊接区域的缺陷类型是未熔合缺陷。
10.根据权利要求1所述的一种焊接质量检测方法，其特征在于，所述未焊透缺陷是按如下方法确定的：
设置关联性阈值0.8，当细胞区域内像素点灰度值的关联性大于等于0.8时，焊缝区域缺陷类型是未焊透缺陷，当细胞区域内像素点灰度值的关联性小于0.8时，焊缝区域缺陷类型非未焊透缺陷。
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