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申请/专利权人：宁波大学

摘要：本发明涉及一种金属波纹软管的尺寸和缺陷检测方法，采用残差瓶颈网络与逆残差线性瓶颈网络并行，并添加坐标注意力机制的改进MobileNetV2网络模型实现对焊缝图像进行缺陷检测，并加入坐标注意力机制提升改进MobileNetV2网络模型对空间特征的感知能力，同时利用第二图像采集单元采集的金属波纹软管在像素坐标系中的宽度值与金属波纹软管的真是宽度值计算得到金属波纹软管生产线的世界坐标系与像素坐标系之间的转换系数λ，并采用机器视觉方法定位金属波纹软管的峰值点和谷值点的提取，实现对金属波纹软管进行质量监测，提高金属波纹软管的生产质量；另外，本发明将缺陷检测和尺寸质量检测部署在金属波纹软管生产线上，实现金属波纹软管生产的质量管理。

主权项：1.一种金属波纹软管的尺寸和缺陷检测方法，其应用在金属波纹软管生产线的焊缝成型工位和波纹成型工位上，其特征在于，所述焊缝成型工位上设有第一图像采集单元，所述波纹成型工位上设有第二图像采集单元，所述金属波纹软管生产线设有上位机，所述第一图像采集单元、第二图像采集单元均与上位机电连接，所述尺寸和缺陷检测方法包括：步骤1、读取数据库中是否存在当前金属波纹软管生产线在世界坐标系与像素坐标系之间的转换系数λ，若存在，则进入步骤3，若不存在，则进入步骤2；步骤2、第二图像采集单元实时采集预设长度的金属波纹软管图像，通过当前金属波纹软管图像中金属波纹软管在像素坐标系中的宽度值与金属波纹软管的真是宽度值计算得到金属波纹软管生产线的世界坐标系与像素坐标系之间的转换系数λ；步骤3、所述第一图像采集单元采集焊缝成型工位上的金属波纹软管的当前焊缝图像，搭建改进MobileNetv2网络模型，所述改进MobileNetv2网络模型包括并行的残差瓶颈网络和逆残差瓶颈网络，所述焊缝图像经过残差网络和逆残差网络处理后叠加，并加入坐标注意力机制得到具有宽度方向和高度方向带有注意力权重的焊缝特征图，接着将焊缝特征图与原始的焊缝图像叠加；通过焊缝图像数据集训练优化改进MobileNetv2网络模型，用优化训练后的改进MobileNetv2网络模型对焊缝图像进行实时缺陷检测，若检测到金属波纹管存在缺陷，则上位机发出预警，若检测金属波纹管不存在缺陷，处理下一张焊缝图像；步骤4、所述第二图像实时采集单元采集波纹成像工位上金属波纹软管的波纹图像，对当前波纹图像进行预处理后，提取当前波纹图像中的边缘部分，对边缘部分进行峰值点和谷值点的提取，并结合步骤2得到的转换系数计算得到金属波纹管的外径数据、波距数据和谷距数据值；步骤5、依次判断金属波纹管的外径数据、波距数据和谷距数据值是否分别超出对应预设外径阈值、预设波距阈值和预设谷距阈值，若是，则上位机发出预警，若否，返回步骤4进入下一张波纹图像处理。

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权利要求：

百度查询： 宁波大学 金属波纹软管的尺寸和缺陷检测方法