2020102734202小径管焊接接头射线检验图像焊缝区域的搜索方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利

(10)授权公告号CN111489310B
(45)授权公告日2022.03.15
(21)申请号202010273420.2G06T7/10(2017.01)
(22)申请日2020.04.09G06V10/764(2022.01)
G06V10/82(2022.01)
(65)同一申请的已公布的文献号G06K9/62(2022.01)
申请公布号CN111489310AG06N3/04(2006.01)
(43)申请公布日2020.08.04G06N3/08(2006.01)
(73)专利权人江苏方天电力技术有限公司G01N23/04(2018.01)
地址211102江苏省南京市江宁科学园天G01N23/18(2018.01)
元中路19号(56)对比文件
(72)发明人杨贤彪马君鹏杨庆旭刘叙笔CN104574418A,2015.04.29
岳贤强王舒涛石仁强王立辉CN111443730A,2020.07.24
沈秋成杨雨焦敬品等.集箱管接头内焊缝表面缺陷识别
方法研究《.仪器仪表学报》.2017,第38卷(第12
(74)专利代理机构南京钟山专利代理有限公司期),全文.
32252史博伟等.基于图形与图像特征的铝合金焊
代理人陈月菊缝成形检测《.热加工工艺》.2020,第49卷(第05
(51)Int.Cl.期),全文.
G06T5/00(2006.01)审查员夏冰
G06T5/40(2006.01)

G06T7/00(2017.01)权利要求书3页说明书6页附图1页
(54)发明名称
小径管焊接接头射线检验图像焊缝区域的
搜索方法
(57)摘要
本发明公开了一种小径管焊接接头射线检
验图像焊缝区域的搜索方法，包括获取射线图
片，对原始的小径管灰度图进行灰度反转；利用K
个近邻中值滤波器对灰度反转后的图像进行图
像滤波，去除噪声；利用射线衰减理论对滤波图
像进行增强；利用对比度受限的自适应直方图均
衡化加强图像对比度；编辑图像的Gamma曲线增
强图像；若所有图片都处理完，对处理过的所有
图片，利用交叉验证法训练YOLO网络，使用YOLO
模型寻找小径管焊缝区域。本发明解决了传统的
小径管焊缝区域的焊瘤检测需要人工检测的缺
点，实现了对小径管焊缝区域快速精准的检测，
从而缩小处理区域，加快处理时间。
CN111489310B
CN111489310B权利要求书1/3页

1.一种小径管焊接接头射线检验图像焊缝区域的搜索方法，其特征在于，所述搜索方
法包括：
S1，利用下式对采集到的任意一帧原始灰度图像进行灰度反转，获得灰度反转图像：

其中，fB(x,y)、fG(x,y)、fR(x,y)分别为原始灰度图像在(x,y)处B通道、G通道、R通道的

值；gB(x,y)、gG(x,y)、gR(x,y)分别为变换后的灰度反转图像在(x,y)处B通道、G通道、R通道的
值；
S2，采用K个近邻中值滤波器对灰度反转图像进行滤波，得到滤波后的图像；
S3，根据射线衰减理论对滤波后的图像进行增强，增强后的图像上各点的灰度值满足
如下关系：
‑μT
I(x,y)＝I0e

其中，I(x,y)为图像上(x,y)处的灰度值；I0为常数；μ为射线穿过单位厚度物质时的衰
减系数；T为射线穿透物体的厚度；
对上式两边取对数得到：

I′(x,y)＝lnI(x,y)＝‑μT+lnI0
式中，I′(x,y)表示图像增强后(x,y)处的灰度值；对利用对数变换增强后的图像进行
灰度级映射，映射到[0,255]；

寻找对数变换后的图像上像素的最大值Imax和最小值Imin，对变换后的图像每个像素计
算灰度值：

其中，g(x,y)为灰度级映射后在(x,y)处的灰度值；
S4，使用对比度受限的自适应直方图均衡化对小径管射线图像进行处理；
S5，采用下述公式对直方图均衡化的图像进行Gamma变换，增强对比度：
g(x,y)＝c*f(x,y)γ
其中，f(x,y)为图像变换前(x,y)处的灰度值，g(x,y)为图像变换后(x,y)处的灰度值；
c为补偿系数；γ为Gamma变换系数；
S6，若图像未处理完，转步骤S1，否则对所有图像，利用交叉验证法训练YOLO网络，使用
YOLO网络检测小径管的焊缝区域；
S7，若YOLO网络输出的类别不属于小径管焊缝区域对应的类别，则对检测不成功的图
像使用模板匹配的方法检测出小径管焊缝区域。
2.根据权利要求1所述的小径管焊接接头射线检验图像焊缝区域的搜索方法，其特征
在于，步骤S2中，所述采用K个近邻中值滤波器对灰度反转图像进行滤波的过程包括以下步
骤：
S21：以待处理的像素为中心，生成一个β*β的作用模板，其中，β为奇数，β*β表示模板的
大小；
S2