(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210754316.4 (22)申请日 2022.06.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114841997 A (43)申请公布日 2022.08.02 (73)专利权人 启东市群鹤机 械设备有限公司 地址 226000 江苏省南 通市启东市合作镇 新义村十一组 (72)发明人 林青青　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G01N 21/88(2006.01) (56)对比文件 CN 101357520 A,20 09.02.04 CN 101986152 A,201 1.03.16 CN 102445455 A,2012.0 5.09 CN 101014 457 A,20 07.08.08 审查员 夏冰 (54)发明名称 一种阀门底座密封面表面 缺陷检测方法 (57)摘要 本发明涉及缺陷检测技术领域， 具体涉及一 种阀门底座密封面表面缺陷检测方法。 方法包 括： 获取阀门内部待检测密封面图像； 对待检测 密封面图像进行处理， 得到对应的划痕图像； 根 据划痕图像中各划痕对应的面积和对应的各像 素点的灰度值， 计算各划痕对应的划痕特征； 根 据各划痕对应的划痕特征、 各基准类别和K ‑ means聚类算法对各划痕进行分类， 得到预设数 量个最优划痕类别； 根据各最优划痕类别对应的 划痕数量和对应的各划痕的影 响程度， 计算待检 测密封面的缺陷程度。 本发明基于图像识别的方 式对密封面的图像进行分析， 根据分析结果判断 密封面的缺陷程度， 提高了对密封面进行检测的 准确性。 权利要求书4页 说明书10页 附图1页 CN 114841997 B 2022.09.20 CN 114841997 B 1.一种阀门底座密封面表面 缺陷检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取阀门内部待检测密封面图像； 对待检测密封面图像进行处理， 得到对应的划痕图 像； 根据划痕图像 中各划痕对应的面积和对应的各像素点的灰度值， 计算各划痕对应的划 痕特征， 所述划痕特征包括卷曲程度和影响程度； 所述影响程度为划痕对阀门密闭性的影 响程度； 根据各划痕对应的划痕特征、 各基准类别和K ‑means聚类算法对各划痕进行分类， 得到 预设数量个最优划痕类别； 所述各基准类别由密度聚类算法根据各划痕对应的划痕特征得 到； 根据各最优划痕类别对应的划痕数量和对应的各划痕的影响程度， 计算待检测密封面 的缺陷程度。 2.根据权利要求1所述的阀门底座密封面表面缺陷检测方法， 其特征在于， 根据 各划痕 对应的划痕特征、 各基准类别和K ‑means聚类算法对 各划痕进 行分类， 得到预设数量个最优 划痕类别， 包括： 根据各划痕对应的划痕特征， 将划痕图像中的各划痕映射到直角坐标系统中， 得到各 划痕对应的划痕点； 所述 直角坐标系的横坐标为影响程度， 纵坐标为卷曲程度； 利用密度聚类算法对各划痕点进行聚类， 得到各基准类别； 在所述直角坐标系中多次获取不同的预设数量个初始质心； 根据每一 次获取的预设数 量个初始质心和K ‑means聚类算法， 对 各划痕点进行分类， 得到每次分类对应的预设数量个 划痕类别； 根据每次分类对应的预设数量个划痕类别和各基准类别， 得到每次分类对应的分类效 果差异； 所述分类效果差异为K ‑means聚类算法 的分类效果与密度聚类算法 的分类效果的 差异； 选取分类效果差异最小的一 次分类， 将该次分类得到预设数量个划痕类别记为优划痕 类别。 3.根据权利要求2所述的阀门底座密封面表面缺陷检测方法， 其特征在于， 根据每一 次 获取的预设数量个初始质心和K ‑means聚类算法， 对 各划痕点进 行分类， 得到每次分类对应 的预设数量个划痕类别， 包括： 对于任意 一次分类： 根据各划痕点和预设数量个初始质心对应的卷曲程度和影响程度， 计算各划痕点与 各 初始质心之间的差异 距离； 利用各划痕点与各初始质心之间的差异距离和K ‑means聚类算法对各划痕点进行分 类， 得到预设数量个划痕类别。 4.根据权利要求3所述的阀门底座密封面表面缺陷检测方法， 其特征在于， 计算任一划 痕点与任一初始质心之间的差异 距离的公式为： 其中， 为第i个划痕点与第 个初始质心之间的差异距离， 为第i个划痕点对应的权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114841997 B 2卷曲程度， 为第 个初始质心对应的卷曲程度， 为第i个划痕点对应的影响程度， 为 第 个初始质心对应的影响程度， 为卷曲程度权 重， 为影响程度权 重； 所述卷曲程度权 重的计算公式为： 其中， 为调节参数； 所述影响程度权 重为1减去卷曲程度权 重。 5.根据权利要求2所述的阀门底座密封面表面缺陷检测方法， 其特征在于， 根据每次分 类对应的预设数量个划痕类别和各基准类别， 得到每次分类对应的份分类效果差异， 包括： 根据各基准类别对应的各划痕点对应的卷曲程度和影响程度， 计算得到密度聚类对应 的综合类内差异和整体差异； 所述密度聚类对应的综合类内差异为各基准类别对应的类内 差异的平均值； 对于任意 一次分类： 根据预设数量个划痕类别对应的各划痕点对应的卷曲程度和影响程度， 计算得到该次 分类对应的综合类内差异和整体差异； 所述该次分类对应的综合类内差异 为预设数量个划 痕类别对应的类内差异的平均值； 计算该次分类对应的综合类 内差异和密度聚类对应的综合类内差异之差的平方， 记为 第一差距； 计算该次分类对应的整体差异和密度聚类对应的整体差异之差的平方， 记为第二差 距； 计算第一差距和第二差距之和的平方根， 作为该次分类对应的分类效果差异。 6.根据权利要求5所述的阀门底座密封面表面缺陷检测方法， 其特征在于， 任一基准类 别对应的类内差异的计算公式为： 其中， 为基准类别对应的类内差异， 为基准类别内第x个划痕点对应的卷曲程度， 为基准类别内第x个划痕点对应的影响程度， 为基准类别内划痕点的数量， 为基准 类别内中心点对应的卷曲程度， 为基准类别内 中心点对应的影响程度； 任意一次分类得到的任一划痕类别对应的类内差异的计算公式为： 其中， 为划痕类别对应的类内差异， 为划痕类别内第 个划痕点对应的卷曲程度， 为划痕类别内第 个划痕点对应的影响程度， 为划痕类别内划痕点的数量， 为划痕类 别内质心点对应的卷曲程度， 为划痕类别内质心点对应的影响程度。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114841997 B 3