[发明专利]用于工业射线焊缝图像的缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种用于工业射线焊缝图像的缺陷检测方法，本方法将若干焊缝图像数据进行预处理，然后做傅里叶变换获得其幅度谱，取幅度谱第一象限作为图像特征数据；对图像特征数据作出标记并划分为训练集矩阵和测试集矩阵输入支持向量机的分类器中，通过对分类器训练和测试得到分类器对焊缝缺陷识别的准确率；拍摄实际焊缝，对该焊缝图像数据进行预处理并做傅立叶变换获得其幅度谱，取幅度谱第一象限作为图像特征数据；将该图像特征数据输入分类器，分类器对焊缝缺陷进行识别，如识别概率≥分类器焊缝缺陷识别概率，判断该焊缝存在缺陷，否则该焊缝正常。本方法提高焊缝缺陷检测准确性，降低检测成本，适应能力强，适用于大多焊缝图像检测分析。

主权项

1.一种用于工业射线焊缝图像的缺陷检测方法，其特征在于本方法包括如下步骤：步骤一、选取若干由X射线机拍摄的焊缝图像数据，对焊缝图像数据进行包括图像裁剪和尺寸归一化的预处理；步骤二、对预处理后的焊缝图像数据做傅里叶变换获得其幅度谱，取傅里叶变换幅度谱第一象限部分作为图像特征数据；步骤三、对图像特征数据分别作出缺陷图像标记和正常图像标记并且构成全部样本，从全部样本中随机选取一部分构成训练集矩阵，其余的构成测试集矩阵；步骤四、将训练集矩阵输入支持向量机算法并通过训练得到焊缝缺陷分类器，利用测试集矩阵验证分类器性能，通过调整训练集矩阵与测试集矩阵在全部样本中的比例，得到焊缝缺陷识别准确率最优的分类器用于之后的图像自动分类，并且设定分类器对于焊缝缺陷识别的概率值；步骤五、采用X射线机拍摄实际焊缝，得到该实际焊缝图像数据，对该实际焊缝图像数据进行包括图像裁剪和尺寸归一化的预处理，步骤六、将预处理后的该实际焊缝图像数据进行傅立叶变换获得其幅度谱，取傅里叶变换幅度谱第一象限部分作为图像特征数据；步骤七，将图像特征数据输入分类器，分类器对该图像特征数据中的焊缝缺陷进行识别，如该实际焊缝缺陷的识别概率值≥分类器设定的焊缝缺陷识别概率值，判断该实际焊缝存在缺陷，否则该实际焊缝正常。