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申请/专利权人：超音速人工智能科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种复杂环境下密封钉焊缝质量检测方法，3D机器视觉采集焊缝点云数据，转化为深度图像，对焊缝进行滤波，搜索和定位焊缝位置，然后对焊缝进行积分，得到焊缝具体形态。去除由于机械抖动原因造成图像存在波浪纹干扰信号，从而得到焊缝精确的模型和焊缝的具体形态。根据焊缝的数学模型在焊缝区域内进行搜索，并对焊缝进行初步处理，计算与分析，如果出现有小凹坑或凸起情况，3D软件把搜索到的位置和缺陷形态发送给2D软件。2D软件采用深度学习方法，对采集到的灰度图像，在3D机器视觉发送过来的位置区域内搜索，进行计算和预测，判断与识别是否存在缺陷，如果存在缺陷，对结果进行处理。本发明缺陷判断准确率高，误判率低。

主权项：1.一种复杂环境下密封钉焊缝质量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、初始化系统参数和设置硬件参数，包括3D相机采集参数、2D相机采集参数和运动机构参数，系统进入等待开始检测状态；S2、产品运动到2D相机下方，拍摄图像，进行深度学习，找到密封钉中心，发送给运行机构，3D相机运动到密封钉中心上方，PLC发送到位置，准备好信号给3D软件，3D软件接到命令后，反馈准备好信号给PLC，PLC接收到信号后，带动3D相机绕旋转中心旋转，采集点云数据，并把点云数据上传给计算机，计算机把点云数据转换成深度图像，并显示；S3、按照客户检测要求和采集到缺陷的深度图像，结合焊缝的剖面轮廓线对焊缝进行数学建模，通过数学建模得到焊缝的实际表现形态，3D机器视觉根据这些焊缝数学模型，在焊缝区域内进行搜索；S4、把深度图像划分成若干个区域，按照实际情况确定区域个数，每个区域作为一个单独的线程进行计算处理；S5、在每个检测区域内，根据产品的高度图像分布情况，在每个区域焊缝以外一定距离的位置，选择一个ROI矩形区域作为检测基准，并生成区域图像；S6、在焊缝区域内，根据焊缝的分布情况，对焊缝进行积分，得到焊缝表面的剖面轮廓线，在焊缝的剖面轮廓线上，根据焊接工艺和焊缝的深度信息，实现焊缝定位；S7、如果搜索到缺陷，把搜索到的缺陷记录下来，然后对这些缺陷进行联通性分析，实现缺陷区域连通，形成一个整体；S8、在可能出现缺陷的区域里，随机选取水平方向和垂直方向的剖面轮廓线，计算这些剖面轮廓线的最大值和最小值，以区域内的最值差作为判断该区域是否存在缺陷；S9、每个划分的区域都按照步骤S4、S5、S6、S7、S8进行处理、分析、计算和识别；分区域统计每个区域内的信息，然后确定整个焊缝是否存在缺陷；S10、发送结果信息给外设，并把结果显示在显示屏上，如果存在缺陷，进行报警，并把产品送到NG箱里；如果是OK产品，把产品送到下一个工位。

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