基于D_S证据理论的金属薄壁罐焊缝缺陷检测.docx

基于证据理论的金属薄壁罐焊缝缺陷检测D-S俊*沈祯杰，孙(江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122)摘要:针对薄壁金属制罐焊缝的缺陷类型，提出两种基于机器视觉的焊缝缺陷检测方法，一种是累积灰度值波形分析法，另一种是帧差法。累积灰度值检测方法主要基于统计学原理，对焊缝部分所表现出来的统计学特征进行分析来判断焊缝是否存在缺陷;帧差法主要是根据连续两帧之差来检测是否存在焊缝缺陷。最后，通过使用Dempster-Shafer(D-S)证据理论来减少误判和漏判。实验结果表明，两种检测方法的结合使用，达到了90%以上的准确度。同时，由于算法计算量不高，对于检测的实时性要求也能得到满足。关键词:焊缝缺陷;机器视觉;灰度波形;D-S证据理论中图分类号:TG441．7文献标志码:A文章编号:1671－7147(2014)04－0387－06CanisterWeldSeamDefectDetectionBasedontheD-SEvidenceTheorySHENZhenjie，SUNJun*(SchoolofInternetofThingsEngineering，JiangnanUniversity，Wuxi214122，China)Abstract:Forclassifiedcanisterweldingseamdefects，weusethevisionfeathersandproposetwomethodsforthereal-timelydetectingdefects．Intheproposedapproaches，theregionoftheweldingseamisalignedafterapreprocessingproceduretotheacquiredimages．Thefirstmethodisnamedasthecolumngray-levelaccumulationinspection(CAI)．Inthismethod，anoriginalcurveisshapedbyimplementingtheaccumulatingoperationandfollowedbybeingexertedthemeanvaluesmoothingoperation．Thenamodifiedfirstdifferencemethodisusedforthecurveinordertosegmentthedefectsoftheimageoftheweldingseam．Thesecondmethod，namedastheframedifferencetesting(FDT)，isproposedfordefectdetecting．Finally，aninformationfusionapproachbasedontheD-SevidencetheorywiththeCAIandFDTmethodsisusedtoreducetherateofthefalsealarmandtoimprovethereliabilityofthedefectdetection．Experimentalresultsshowthattheproposedmethodcandetecttheweldingseamdefectswith90percentaccuracyandcanmeettherequirementofreal-timelycontinuousdetection．Keywords:weldingseam，machinevision，graylevelcurve，D-Sevidencetheory无损检测的自动化是近年来的研究热点之一，它能够大幅降低检测成本、提高产品质量及生产效率。但同时，因焊接对象的不同，被检测焊件的状态、缺陷类型及检测要求等呈巨大差异性。焊缝缺陷自动检测作为无损检测中的重要部分，同样存在焊接技术在现代工业的发展中至关重要。焊接质量的保证对于企业降低成本、风险控制具有重要意义［1〗。目前在焊接行业，无损检测主要以X射线胶片成像检测为主，其具有直观、可靠、灵敏度和分辨率高等优点［2〗。收稿日期:2013－12－11;修订日期:2014－03－25。基金项目:国家自然科学基金项目61311130141);江苏省自然科学基金项目(BK2010143)。作者简介:沈祯杰(1988—)，男，浙江嘉兴人，计算机应用技术专业硕士研究生。*通信作者:孙俊(1971—)，男，江苏无锡人，副教授，硕士生导师。主要从事智能计算、图像处理与模式识别等研究。Email:sunjun_wx@hotmail．com388江南大学学报(自然科学版)第13卷这种特点。图像处理作为其核心，国内外学者对此进行了研究并提出很多用于缺