(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211401697.4 (22)申请日 2022.11.10 (71)申请人 山东鲁旺机 械设备有限公司 地址 253401 山东省德州市宁 津县时集镇 工业园区 (72)发明人 杜玉国　杜瑞　尤申旺　孙鹏飞　 杜帅　柴均彪　 (74)专利代理 机构 济南光启专利代理事务所 (普通合伙) 37292 专利代理师 陈芳 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/62(2017.01) (54)发明名称 基于机器视觉的建筑吊篮焊接质 量检测方 法 (57)摘要 本发明公开了基于机器视觉的建筑吊篮焊 接质量检测方法， 涉及图像处理领域， 该方法包 括： 获取焊缝图像的灰度图像； 利用 拟合曲线中 相邻波谷的中心列将灰度图像分割为多个图像 块； 利用波谷列中疑似缺陷点的灰度值和波谷列 的灰度均值得到图像块中疑似气孔缺陷的直径； 利用目标像素点的灰度值得到对应的每个像素 点的疑似缺陷概率； 获取每个灰度值的异常概 率； 利用灰度值的异常概率的差异得到多个疑似 分割阈值； 利用每个疑似分割阈值的分割权值和 类间方差得到最佳分割阈值； 利用目标区域与背 景区域的灰度差值确定目标区域是否为气孔缺 陷区域进而确定焊接质量是否合格， 本发明提高 了焊接质量检测的准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115457035 A 2022.12.09 CN 115457035 A 1.基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特 征在于： 获取焊缝图像的灰度图像； 对灰度图像中每一列的灰度均值进行曲线拟合得到拟合曲 线， 利用拟合曲线中相邻波谷的中心列将灰度图像分割为多个图像块； 将拟合曲线中波谷所在列记为波谷列， 将每个波谷列中的最小灰度值对应的像素点作 为疑似缺陷圆心 点； 利用疑似缺陷圆心 点的灰度值以及所在波谷列中像素点的灰度值得到 疑似缺陷圆心点所在图像块中疑似气孔 缺陷的直径； 利用图像块中疑似气孔缺陷的直径得到图像块中每个像素点对应的多个目标像素点， 利用目标像素点的灰度值得到对应的每个像素点的疑似缺陷概率； 利用灰度图像中每个灰 度值对应的所有像素点的疑似缺陷概 率得到每 个灰度值的异常概 率； 利用相邻灰度值的异常概率的差异得到多个疑似分割阈值， 以及每个疑似分割阈值的 分割权值； 利用每个疑似分割阈值的分割权值以及每个疑似分割阈值作为分割阈值时的类间方 差从疑似分割阈值中确定出最佳分割阈值； 利用最佳分割阈值分割灰度图像得到目标区域 和背景区域； 利用目标区域与背景区域的灰度差值确定目标区域是否为气孔缺陷区域， 利用气孔缺 陷区域的面积和灰度图像的面积得到焊接质量是否合格。 2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特征在于， 利 用相邻灰度值的异常概 率的差异得到多个疑似分割阈值的步骤 包括： 将灰度图像中所有的灰度值按照从小到大的顺序排列， 获取相邻灰度值的异常概率的 概率差异； 获取所有相邻灰度值得到的概 率差异的差异均值； 将所有大于差异均值的概率差异对应的相邻灰度值中值较小的灰度值作为疑似分割 阈值。 3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特征在于， 利 用目标区域与背景区域的灰度差值确定目标区域是否为气孔 缺陷区域的步骤 包括： 利用无缺陷焊缝图像得到的目标区域与背景区域的灰度差值得到缺陷 阈值； 利用目标区域与背景区域的灰度差值和缺陷 阈值确定目标区域是否为气孔 缺陷区域。 4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特征在于， 得 到每个疑似分割阈值的分割权值的步骤 包括： 获取每个疑似分割阈值对应的相邻灰度值的概 率差异； 获取所有的疑似分割阈值对应的相邻灰度值的概 率差异的差异和值； 将每个疑似分割阈值对应的概率差异与差异和值的比值作为每个疑似分割阈值的分 割权值。 5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特征在于， 得 到每个像素点的疑似缺陷概 率的步骤 包括： 获取像素点与每 个目标像素点的灰度差值； 对得到的灰度差值 求均值得到像素点的疑似缺陷概 率。 6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特征在于， 得 到每个灰度值的异常概 率的步骤 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457035 A 2获取每个灰度值对应的所有像素点的疑似缺陷概 率； 对每个灰度值对应的所有像素点的疑似缺陷概 率求均值得到每 个灰度值的异常概 率。 7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特征在于， 得 到最佳分割阈值的步骤 包括： 获取每个疑似分割阈值的类间方差与对应的分割权值的乘积； 将最大乘积对应的疑似分割阈值作为 最佳分割阈值。 8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特征在于， 得 到图像块中每 个像素点的目标像素点的步骤 包括： 获取图像块中与像素点距离为该图像块的疑似气孔缺陷的直径的多个目标像素点， 作 为像素点对应的多个目标像素点。 9.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特征在于， 利 用疑似缺陷圆心点的灰度值以及疑似缺陷圆心点所在波谷列像素点的灰度值得到波谷列 所在图像块中疑似气孔 缺陷的直径的步骤 包括： 获取疑似缺陷圆心点沿着所在波谷列向上连续相邻且灰度值小于波谷列灰度均值的 上侧连续像素点； 获取疑似缺陷圆心点沿着所在波谷列向下连续相邻且灰度值小于波谷列灰度均值的 下侧连续像素点； 利用距离疑似缺陷点最远的上侧连续像素点和下侧连续像素点之间的长度得到疑似 缺陷圆心点所在的图像块中疑似气孔 缺陷的直径。 10.根据权利要求1所述的基于机器视觉的建筑吊篮焊接质量检测方法， 其特征在于， 利用气孔 缺陷区域的面积和灰度图像的面积得到焊接质量是否合格的步骤 包括： 获取气孔 缺陷区域的面积与灰度图像面积的比值； 若气孔缺陷区域的面积与 灰度图像面积的比值大于设定焊接质量阈值， 则该焊接质量 不合格； 若气孔缺陷区域的面积与 灰度图像面积的比值小于等于设定焊接质量阈值， 则该焊接 质量合格。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457035 A 3