[發明專利]一種基于壓力容器表面焊縫表面輪廓曲線的參數檢測方法

有效

• 申請號: 202011031080.9
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112465851B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 劉桂雄;廖普
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06T7/181
• 分類號: G06T7/181;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340
• 代理人: 王澤云

1.一種基于壓力容器表面焊縫表面輪廓曲線的參數檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟A以壓力容器焊縫表面輪廓點集生成焊縫表面輪廓曲線圖像；

步驟B構建以焊縫表面輪廓曲線圖像為輸入，網絡輸出為坐標位置信息深度學習網絡結構；

步驟C以手動標記圖像參數特征點的焊縫表面輪廓曲線圖像為訓練集，對深度學習網絡進行訓練；

步驟D將待檢測焊縫輪廓曲線圖像輸入訓練完成的深度學習網絡結構，網絡輸出參數特征點坐標位置；

步驟E依據焊縫參數定義，計算參數特征點坐標信息為計算指標，計算參數數值；

所述步驟C具體包括：

特征提取模塊的前端CNN為ResNet結構，ResNet輸出多維特征圖分別進入兩個分支網絡中，其中特征提取模塊中分支一為特征點位置粗提取任務，將ResNet卷積網絡輸出深層特征圖經過單層步長為2，尺度為3x3，維度為特征點個數c的卷積核反卷積后，將特征圖輸出維度降低為c，即A_i，其中每一維度特征圖對應輸入焊縫中心線圖像每個特征點粗略位置信息；

在理論回歸對象A_i設計上，若直接以圖像中特征點單點位置，則A_i中特征點以外位置為負樣本，正負樣本嚴重失衡，因此引入特征點距離閾值T，與特征點位置像素間距在T以內，均為正樣本，有效解決正負樣本失衡問題，可得到理論輸出特征圖A_i為：

特征點距離閾值T范圍內與背景可視為二分類任務，因此可使用特征分類任務的Focalloss作為損失函數，其中調節參數α、γ與特征分類任務Focalloss一致，則分支一損失函數L_M為：

特征提取模塊分支二為特征點位置修正任務，將ResNet卷積網絡輸出深層特征圖經過單層步長為2，尺度為3×3，維度為2c卷積核反卷積，輸出為2c維特征圖B_j，尺度與分支一輸出A_i一致，在A_i特征點大致位置基礎上，在分支二理論輸出特征圖B_j與B_j+1加入特征點位置修正值，A_i真值位置處，B_j與B_j+1對應元素位置值為理論特征點到該元素位置處圖像坐標系X、Y軸像素差，因此，分支二理論輸出B_j與B_j+1定義為：

其中ω為輸入圖像尺度與特征提取ResNet網絡輸出特征圖尺度比例；特征點位置修正任務為數值回歸任務，因此采用Huberloss建立損失函數：

其中Δ為聯合特征提取分支一特征點粗提取損失函數Focalloss與特征點位置修正任務損失函數Huberloss，可得到特征提取模塊損失函數為L_N+L_M；

所述步驟E中縫參數計算指標為：

縱焊縫、環焊縫參數余高h_re計算指標為兩側寬度特征點與余高特征點P_re在圖像坐標系Y軸方向間距極大值，即：

其中α為Y軸方向像素間距與實際距離的比例參數，縱焊縫、環焊縫參數寬度l_w計算指標為兩側寬度特征點在圖像坐標系X軸方向間距，即：

其中β為X軸方向像素間距與實際距離的比例參數，縱焊縫、環焊縫參數咬邊h_uc計算指標為咬邊特征點P_uc與鄰近寬度特征點P_w在圖像坐標系Y軸方向間距，即：

h_uc＝α|y_w-y_uc|；

縱焊縫、環焊縫參數錯邊量h_mis計算指標為兩側寬度特征點在圖像坐標系Y軸方向間距，即：

角焊縫凹度或凸度h_c計算指標為兩側焊腳特征點連線方向與凹度或凸度特征點P_c法向間距，即：

角焊縫兩側焊腳尺寸h_fs計算指標為兩側焊腳特征點連線方向間距，即：