[發明專利]用于檢測激光焊接焊縫外觀缺陷的方法

有效

• 申請號: 202310083936.4
• 申請日: 2023-02-09
• 公開（公告）號: CN115797354B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 林福賜;李佐霖
• 申請（專利權）人: 廈門微亞智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G01N21/88;G06T7/13;G06T7/73;G06V10/762;G06T5/00
• 代理公司: 廣東柏權維知識產權代理有限公司 44898
• 代理人: 陳燕妹

1.一種用于檢測激光焊接焊縫外觀缺陷的方法，其特征在于，包括：

S100：獲取焊接后產品的深度圖像和2D圖像；

S200：將深度圖像轉換為3D點云圖像，對3D點云圖像進行處理，從處理后的3D點云圖像識別得到第一缺陷數據；對3D點云圖像進行處理包括：

S210：去除3D點云圖像中的離群點；

S220：識別3D點云圖像中的凸起點和凹陷點，具體為：首先，擬合基準平面；其次，遍歷3D點云圖像中的所有點，計算各點到基準平面的距離，最后，若距離大于設定的距離閾值，則表示該點屬于凸起點或者凹陷點；利用隨機采樣一致性擬合平面算法擬合基準平面，擬合基準平面的過程如下：

S221：隨機在3D點云圖像中選取3個不共線的目標點，求由3個目標點所形成平面的平面方程，得到平面模型；

S222：選取3D點云圖像中的其他點并計算選取點到平面方程確定的平面模型的點面距離，將點面距離與預設的最小距離閾值比較，若點面距離小于最小距離閾值則該選取點為內點，否則為外點，記錄平面模型下的所有內點的個數；

S223：重復S221和S222步驟，當前的平面模型的內點數量超過前一平面模型的內點數量，則記錄當前的平面模型；

S224：重復S221-S223步驟進行迭代，直到迭代結束，得到內點最多的平面模型即為基準平面；

S230：對凸起點或者凹陷點進行量化處理，具體為：采用聚類算法將凸起點或者凹陷點聚類成集合，得到點集圖像；計算點集圖像的第一特征尺寸，將第一特征尺寸作為第一缺陷數據；通過建立三維坐標系，聚類算法采用以下公式計算歐氏距離：

上式中，D_i,j表示第i個和第j個凸起點或者凹陷點的歐氏距離；X_i、Y_i和Z_i表示第i個凸起點或者凹陷點的三維坐標值；X_j、Y_j和Z_j表示第j個凸起點或者凹陷點的三維坐標值；

若計算得到兩個凸起點或者凹陷點的歐氏距離不大于預設的歐氏距離閾值，則將這兩個凸起點或者凹陷點聚類到同一個集合，同一個集合中包含的所有凸起點或者凹陷點形成點集圖像；

S300：對2D圖像進行處理，從處理的2D圖像識別得到第二缺陷數據；對2D圖像進行處理包括：

S310：通過目標檢測技術抓取平面缺陷，包括：

首先，收集一定數量的平面缺陷圖片，然后對平面缺陷位置進行標注，得到訓練集；其次，采用YOLO目標檢測網絡對訓練集進行訓練，得到檢測模型；最后，將檢測模型用于2D圖像的平面缺陷檢測，即得到咬邊狀的平面缺陷以及平面缺陷在2D圖像上的具體位置；

S320：對平面缺陷進行量化處理，包括：

對平面缺陷進行置信度分析得到置信度；對平面缺陷進行最小包圍框算法分析，篩選出第二特征尺寸大于設定的第二尺寸閾值的平面缺陷；以篩選出的平面缺陷的第二特征尺寸和其置信度作為第二缺陷數據；

S400：通過對第一缺陷數據和第二缺陷數據進行結合分析，輸出焊縫外觀缺陷檢測結果；結合分析方式如下：

S410：在3D點云圖像中篩選出第一特征尺寸大于第一尺寸閾值的點集圖像；將篩選出的點集圖像對應的凸起區域或者凹陷區域作為第一外觀缺陷；

S420：將置信度大于置信度閾值的平面缺陷對應區域作為第二外觀缺陷；

S430：對于置信度不大于置信度閾值的平面缺陷，根據該平面缺陷在2D圖像上的位置，在3D點云圖像中查找對應位置是否存在凸起或者凹陷的點集圖像；若不存在則剔除該平面缺陷；若存在且3D點云圖像中對應位置的點集圖像大于第三尺寸閾值，則將平面缺陷與對應位置點集圖像進行點位區域合并，將合并后的點位區域作為第三外觀缺陷。

2.根據權利要求1所述的用于檢測激光焊接焊縫外觀缺陷的方法，其特征在于，在S100步驟中，深度圖像通過3D傳感器采集得到；2D圖像采用CCD相機拍攝得到。