[发明专利]一种基于人工智能的PVC管件质量检测评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的PVC管件质量检测评估方法及系统，包括：采集正常PVC管件的表面正视图并划分为多个w×w的区域，对各区域进行n层小波变换；根据各区域中不同小波系数的值出现的频率分别获得各区域的频域指标，根据各区域的频域指标获得第一序号序列；获得待检测PVC管件对应的第二序号序列以结合第一序号序列获得第一相似度值；根据表面正视图中像素点与其八邻域像素点的梯度幅值及梯度方向获得各像素点的梯度特征参数，并将各像素点的梯度特征参数组成第一梯度特征序列；获得待检测PVC管件对应的第二梯度特征序列以结合第一梯度特征序列获得第二相似度值；根据第一相似度值和第二相似度值获得待检测PVC管件的质量评价结果。

技术领域

本申请涉及产品检测技术领域，具体涉及一种基于人工智能的PVC管件质量检测评估方法及系统。

背景技术

管材是建筑工程必需的材料，常用的有给水管、排水管、煤气管、地暖管、电线导管、雨水管等，PVC是其中一种常见的管材，PVC管件在制作过程中会出现各种表面异常问题，导致管件质量下降，不仅影响管件表面的质量，同时将会增加人员返工的工时、材料以及资源的浪费，对管件的密封质量造成不良影响，因此，对于管件的表面质量检测评估，是保证管件后续高效使用的基础。

目前，大多由具有相当丰富经验的相关工作人员对PVC管件表面质量进行检测评估，但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

这种方式对工作人员的视力要求较高，长时间检测将会对工作人员的视力造成危害，同时，基于人工的PVC管状质量检测对工作人员要求较高，耗时相当长，检测精度且效率低下，并且不能保证检测过程的全面性。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种基于人工智能的PVC管件质量检测评估方法及系统，通过对待检测PVC管件表面图像进行分析及处理，结合正常PVC管件图像的特征指标得到待检测管件的质量评价指标，实现对待检测PVC管件质量的评价，具有无接触性、检测速度快以及精度高等优点，且避免了人工检验带来的视觉误差和视觉疲劳。

第一方面，本发明实施例提出了一种基于人工智能的PVC管件质量检测评估方法，包括：

采集正常PVC管件的表面正视图，将所述表面正视图划分为多个w×w的区域，并对各所述区域进行n层小波变换，分别得到各所述区域的3n+1个小波子带，所述w为预设第一正整数，所述n为预设第二正整数。

根据各区域中不同小波系数的值出现的频率，分别获得各所述区域的频域指标，将所有所述区域的所述频域指标排列为第一频域序列，将所述第一频域序进行排序得到第二频域序列，将所述第二频域序列中各所述频域指标在所述第一频域序列中的序号组成第一序号序列。

根据所述表面正视图中像素点与其八邻域像素点在梯度幅值及梯度方向上的相似性，分别获得各像素点的梯度差异向量以获得各像素点的梯度特征参数，并将各像素点的梯度特征参数组成第一梯度特征序列。

按照正常PVC管件对应的所述第一序号序列以及所述第一梯度特征序列的获得方法，分别获得待检测PVC管件对应的第二序号序列以及第二梯度特征序列。

获得所述第一序号序列及所述第二序号序列的第一相似度值，以及所述第一梯度特征序列以及所述第二梯度特征序列的第二相似度值。

根据所述第一相似度值和所述第二相似度值，获得质量评价值以对待检测PVC管件的质量进行评价。

在一个可行的实施例中，获得第一序号序列及第二序号序列的第一相似度值，包括：

第一相似度值其中D_t为第一序号序列中第t个数据与第二序号序列中第t个数据的差值，N为区域的数量。