[發(fā)明專利]基于機器視覺的低倍酸蝕缺陷自動識別與評級的方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110013619.6
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112669307A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張志成;方煒;柯金;張昌元
• 申請（專利權(quán)）人: 大冶特殊鋼有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10;G06K9/62
• 代理公司: 北京五洲洋和知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11387
• 代理人: 劉春成

本申請?zhí)峁┝艘环N基于機器視覺的低倍酸蝕缺陷自動識別與評級的方法及系統(tǒng)。該方法用于對酸蝕后的鋼材或鋼坯或連鑄坯的低倍酸蝕試樣進行缺陷的自動識別與評級，包括：按照第一預(yù)設(shè)條件，對鋼材低倍酸蝕試樣進行圖像采集，得到第一圖像；對第一圖像進行自動圖像處理，得到第二圖像；按照第二預(yù)設(shè)條件，對第二圖像進行圖像分割，得到第三圖像；根據(jù)預(yù)先已知的缺陷類型，對第三圖像進行缺陷模式識別，得到低倍酸蝕試樣中缺陷模式的分布數(shù)據(jù)；根據(jù)第三圖像和低倍酸蝕試樣中缺陷模式的分布數(shù)據(jù)，得到低倍酸蝕試樣中各類缺陷模式的量化數(shù)據(jù)；根據(jù)低倍酸蝕試樣中缺陷模式的量化數(shù)據(jù)，對低倍酸蝕試樣中的缺陷進行評級。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及冶金物理檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于機器視覺的低倍酸蝕缺陷自動識別與評級的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

低倍檢驗屬于是宏觀物理檢驗項目的一種，一般采用肉眼或不大于十倍的放大鏡對經(jīng)過酸蝕的金屬表面、斷口或宏觀組織及其缺陷進行檢查的方法。宏觀檢驗包括低倍缺陷檢驗(酸蝕、硫印、塔形)和斷口分析等。所謂低倍檢驗通常是指鋼材或鋼坯或連鑄坯橫向端面的酸蝕檢驗。這是國際通用的鋼材內(nèi)部質(zhì)量檢驗方法之一，也是規(guī)模化生產(chǎn)過程質(zhì)量控制中的有效方法，得到廣泛的運用，目前幾乎是所有連鑄坯、圓鋼品種的必檢項目之一。通常的操作流程為：試樣——機加工——酸蝕——評級——報告等，其中酸蝕和評級過程，完全依靠人工參照圖譜評級，評級結(jié)果的準(zhǔn)確性取決于人工對圖譜的理解，缺少數(shù)字化評級標(biāo)準(zhǔn)，而且評級完畢試樣不能長期保留，缺乏可追溯性。

因此，需要提供一種針對上述現(xiàn)有技術(shù)不足的改進技術(shù)方案。

發(fā)明內(nèi)容

本申請的目的在于提供一種基于機器視覺的低倍酸蝕缺陷自動識別與評級的方法及系統(tǒng)，以解決或緩解上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。

為了實現(xiàn)上述目的，本申請?zhí)峁┤缦录夹g(shù)方案：

本申請?zhí)峁┝艘环N基于機器視覺的低倍酸蝕缺陷自動識別與評級的方法，用于對經(jīng)過酸蝕后的鋼材或鋼坯或連鑄坯的低倍酸蝕試樣進行缺陷的自動識別與評級，包括：按照第一預(yù)設(shè)條件，對所述低倍酸蝕試樣進行圖像采集，得到第一圖像；對所述第一圖像進行自動圖像處理，得到第二圖像；按照第二預(yù)設(shè)條件，對所述第二圖像進行圖像分割，得到第三圖像；根據(jù)預(yù)先已知的缺陷類型，對所述第三圖像進行缺陷模式識別，得到所述低倍酸蝕試樣中缺陷模式的分布數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第三圖像和所述低倍酸蝕試樣中缺陷模式的分布數(shù)據(jù)，得到所述低倍酸蝕試樣中缺陷模式的量化數(shù)據(jù)；根據(jù)所述低倍酸蝕試樣中缺陷模式的量化數(shù)據(jù)，對所述低倍酸蝕試樣中的缺陷進行評級。

可選地，在本申請的任一實施例中，所述按照第一預(yù)設(shè)條件，對所述低倍酸蝕試樣進行圖像采集，得到第一圖像，具體為：按照設(shè)定的圖像背景和比例尺，對所述低倍酸蝕試樣進行圖像采集，得到所述第一圖像。

可選地，在本申請的任一實施例中，所述按照第二預(yù)設(shè)條件，對所述第二圖像進行圖像分割，得到第三圖像，具體為：以所述第二圖像的中心為圓心，對所述第二圖像進行同心圓分割，同時按照預(yù)設(shè)象限的象限分割線對所述第二圖像進行象限分割，得到所述第三圖像。

可選地，在本申請的任一實施例中，所述按照預(yù)先已知的缺陷類型，對所述第三圖像進行缺陷模式識別，得到所述低倍酸蝕試樣中缺陷模式的分布數(shù)據(jù)，具體為：對所述第三圖像中的缺陷進行特征提取，得到所述第三圖像中的缺陷特征；并根據(jù)預(yù)先劃分的所述缺陷類型，對所述缺陷特征進行缺陷模式識別，得到所述低倍酸蝕試樣中缺陷模式的分布數(shù)據(jù)。

可選地，在本申請的任一實施例中，所述根據(jù)所述第三圖像和所述低倍酸蝕試樣中缺陷模式的分布數(shù)據(jù)，得到所述低倍酸蝕試樣中缺陷模式的量化數(shù)據(jù)，具體為：對所述第三圖像對應(yīng)的所述低倍酸蝕試樣中的缺陷模式的分布數(shù)據(jù)進行數(shù)字化解析，得到所述低倍酸蝕試樣中缺陷模式的量化數(shù)據(jù)。