[发明专利]基于邻域像素值差分比例的钢筋焊接质量检测方法

权利要求书

1.一种基于邻域像素值差分比例的钢筋焊接质量检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测钢筋的图像，所述待检测钢筋通过至少两根子钢筋焊接而成，所述待检测钢筋图像中包含所述至少两根子钢筋之间的连接区域；

将所述待检测钢筋图像输入卷积神经网络以获得特征图；

基于所述连接区域在所述待检测钢筋图像中的位置，确定所述特征图中对应位置的区域为感兴趣区域；

提取所述感兴趣区域内的特征值，以获得感兴趣区域特征图；

将所述感兴趣区域特征图进行在所述待检测钢筋的延伸方向上的平均值池化以获得连接特征向量；

在所述特征图中确定与所述连接特征向量中各个位置对应的邻域，所述邻域具有预设尺寸；

对所述连接特征向量，计算所述连接特征向量中各个位置的特征值与其对应的在所述特征图的邻域内的各个像素的特征值之间的邻域像素值差分比例值，以获得分类特征向量；以及

将所述分类特征向量输入Softmax分类函数，以获得分类结果，所述分类结果用于表示所述待检测钢筋的焊接连接是否符合预定标准。

2.根据权利要求1所述的基于邻域像素值差分比例的钢筋焊接质量检测方法，其中，基于所述连接区域在所述待检测钢筋图像中的位置，确定所述特征图中对应位置的区域为感兴趣区域，包括：

通过图像语义分割，确定所述特征图中对应于所述连接区域的所述感兴趣区域。

3.根据权利要求1所述的基于邻域像素值差分比例的钢筋焊接质量检测方法，其中，将所述感兴趣区域特征图进行在所述待检测钢筋的延伸方向上的平均值池化以获得连接特征向量，包括：

确定所述待检测钢筋图像的纵向为所述待检测钢筋的延伸方向；以及

将所述感兴趣区域特征图进行在所述待检测钢筋图像的纵向上的平均值池化以获得连接特征向量。

4.根据权利要求1所述的基于邻域像素值差分比例的钢筋焊接质量检测方法，其中，将所述感兴趣区域特征图进行在所述待检测钢筋的延伸方向上的平均值池化以获得连接特征向量，包括：

对所述感兴趣区域特征图进行边缘检测，以确定所述感兴趣区域内所述连接区域的边缘；

确定所述连接区域的边缘的延伸方向为所述待检测钢筋的延伸方向；

将所述感兴趣区域特征图进行在所述边缘的延伸方向上的平均值池化以获得连接特征向量。

5.根据权利要求1所述的基于邻域像素值差分比例的钢筋焊接质量检测方法，其中，对所述连接特征向量，计算所述连接特征向量中各个位置的特征值与其对应的在所述特征图的邻域内的各个像素的特征值之间的邻域像素值差分比例值，以获得分类特征向量，包括：

对所述连接特征向量，以如下公式计算所述连接特征向量中各个位置的特征值与其对应的在所述特征图的邻域内的各个像素的特征值之间的邻域像素值差分比例值，以获得分类特征向量，其中，所述公式表示为：

I(x,y)是连接特征向量的每个位置的值，m和n是局部描述算符所定义的邻域，Δx和Δy表示所述连接特征向量的某个位置的特征值与其对应的邻域内某个位置的特征值之差。

6.根据权利要求5所述的基于邻域像素值差分比例的钢筋焊接质量检测方法，其中，所述卷积神经网络为深度残差神经网络。