[發明專利]一種基于Adaboost及Haar特征的船舶焊縫缺陷圖像檢測系統及方法

在審

• 申請號: 201810563231.1
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN108776964A
• 公開（公告）日: 2018-11-09
• 發明（設計）人: 鄒紅兵;田洺宇;史少越;鐘誠;萬程鵬;張明陽;姚厚杰;蔡浩
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 魏波

1.一種基于Adaboost及Haar特征的船舶焊縫缺陷圖像檢測系統，其特征在于：包括圖像采集單元、數據傳輸單元、以及計算機；

所述圖像采集單元包括CCD攝像機(1)和圖像采集卡(2)，所述圖像采集卡(2)設置在所述計算機內；

所述數據傳輸單元用于所述CCD攝像機(1)和所述計算機之間的數據傳輸；

所述計算機內配置有焊縫檢測單元(3)，所述焊縫檢測單元(3)包括圖像預處理模塊、焊縫缺陷檢測模塊以及焊縫缺陷識別模塊，用于對采集圖像的焊縫缺陷檢測。

2.根據權利要求1所述的基于Adaboost及Haar特征的船舶焊縫缺陷圖像檢測系統，其特征在于：所述圖像采集卡(2)采用PCI總線(5)作為數據存取通道，安裝于所述計算機內。

3.根據權利要求1所述的基于Adaboost及Haar特征的船舶焊縫缺陷圖像檢測系統，其特征在于：所述數據傳輸單元由USB總線(4)構成，數據經由USB總線(4)傳輸至所述計算機內。

4.一種基于Adaboost及Haar特征的船舶焊縫缺陷圖像檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：利用CCD攝像機(1)和圖像采集卡(2)采集船舶焊縫圖像，將數字化后的圖像存入計算機內；

步驟2：圖像預處理，獲取二值圖像；

步驟3：二值圖像Haar特征提取；

步驟4：Adaboost分類器檢測；

通過已知焊縫缺項樣本對Adaboost分類器進行構建，所得強分類器給出兩個離散結果，即0和1，0表示檢測到縫隙，1表示為非縫隙；將步驟3中獲得的Haar特征作為強分類器輸入輸入至Adaboost分類器，根據所得結果對焊縫進行檢測。

5.根據權利要求4所述的基于Adaboost及Haar特征的船舶焊縫缺陷圖像檢測方法，其特征在于，步驟2的具體實現過程是：使用中值濾波方法對圖像進行去噪，消除圖像內噪聲以及梯度值超過100的背景邊緣；使用OTSU方法對圖像進行二值化處理，將圖像由彩色圖像轉為二值圖像。

6.根據權利要求4所述的基于Adaboost及Haar特征的船舶焊縫缺陷圖像檢測方法，其特征在于，步驟3的具體實現過程是：針對焊縫二值圖像特征，構建10種Haar特征模板，包括邊緣特征模板、線性特征模板以及對角特征模板，通過積分圖方法，對焊縫二值圖像Haar特征進行提取。

7.根據權利要求4-6任意一項所述的基于Adaboost及Haar特征的船舶焊縫缺陷圖像檢測方法，其特征在于，步驟4的具體實現包括以下子步驟：

步驟4.1：選取若干張焊縫缺陷圖像，提取裂紋缺陷若干個，鏈狀氣孔若干個，氣孔缺陷若干個，夾雜缺陷若干個，未融合缺陷若干個，以上缺陷特征圖像作為樣本集；

步驟4.2：將每一個訓練樣本歸一化至N*N大小，并通過圖像預處理的方式消除其噪聲及明暗度的影響；其中N≤50；

步驟4.3：通過積分圖的方式計算預處理后的圖像Haar特征值；初始化Adaboost權值，以100輪為訓練終止輪次，在迭代計算中，以最小誤差率為目標，調整正負焊縫樣本權重，獲取最終強分類器；

步驟4.4：遍歷待檢測圖像，計算圖像像素中每一點積分值，通過積分值計算Haar特征值，將Haar特征計算結果作為強分類器輸入，由輸出結果判斷區域是否為船舶焊縫。