(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111665002.9 (22)申请日 2021.12.31 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114445348 A (43)申请公布日 2022.05.06 (73)专利权人 扬州中卓 泵业有限公司 地址 225200 江苏省扬州市江都区丁 伙镇 创业大道8 8号 (72)发明人 徐方园　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06V 10/762(2022.01)(56)对比文件 CN 113689428 A,2021.1 1.23 CN 113066054 A,2021.07.02 CN 108447070 A,2018.08.24 CN 113724253 A,2021.1 1.30 US 2019172191 A1,2019.0 6.06 郭慧等.人造 板表面缺陷检测图像自适应快 速阈值分割算法. 《林业科 学》 .2018, Song Qiang等.crack detect edge grey value. 《2016 2nd I nternati onal Conference on Control Science and System s Engineering (ICCSSE)》 .2016, 审查员 李志研 (54)发明名称 基于光学手段的新材料水泵缺陷检测方法 及系统 (57)摘要 本发明涉及材料缺陷检测领域， 具体涉及基 于光学手段的新材料水泵缺陷检测方法及系统， 包括： 采集不同光源 方向和不同光源波长下的所 有图像数据， 根据所有图像数据获得边缘热度图 以及边缘遮罩图， 获得边缘遮罩图上每个像素的 缺陷描述向量， 并通过对缺陷描述向量的聚类结 果获得所有待定裂痕和待定裂痕置信度， 根据待 定裂痕置信度的取值范围对待定裂痕进行分类， 并根据边缘热度图上获取的融合边缘对不用类 别的待定裂痕的包含情况， 不断筛选获得最终裂 痕， 并获得检测结果。 本发明通过利用不同光源 方向以及不同光源波长下材料表 面的图像， 获得 检测结果， 能够避免叶轮上使用痕迹的干扰， 使 得获得的裂痕准确， 同时使得检测设备简单快 捷。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 114445348 B 2022.11.29 CN 114445348 B 1.基于光学手段的新材 料水泵缺陷检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： 采集所有光源方向下在所有波长光照下的叶轮表面图像数据， 利用边缘检测算法提取 所有图像上 的边缘， 叠加所有图像的边缘获得边缘热度图， 并对边缘热度图进行阈值分割 获得边缘遮罩图； 然后获取边缘遮罩图上的每个像素在所有图像上的灰度值集合， 根据 所述灰度值集合 获得每个像素的缺陷描述向量； 根据所有像素缺陷描述向量的聚类结果 获得待定裂痕以及 待定裂痕的置信度； 根据边缘热度图获得融合边缘， 然后获得不同置信度取值范围的待定裂痕， 根据融合 边缘与所述待定裂痕的包 含关系确定最终裂痕， 并获得最终裂痕的位置和长度； 所述的最终裂痕的获取步骤 包括： 获取置信度大于第 一阈值的第 一待定裂痕， 并获取裂痕置信度小于第 二阈值的第 二待 定裂痕， 再获取置信度小于等于第一阈值且大于等于第二阈值的第三待定裂痕； 利用边缘检测算法获得边缘热度图上的每个边缘， 称为融合边缘， 当融合边缘同时只 包含第一待定裂痕和第三待定裂痕时， 将第三待定裂痕归属为第一待定裂痕； 当融合边缘同时只包含第 二待定裂痕和第 三待定裂痕时， 将第 三待定裂痕归属为第 二 待定裂痕； 当融合边缘同时包含第一待定裂痕、 第二待定裂痕、 第 三待定裂痕时， 那么根据第一待 定裂痕、 第二待定裂痕计算第三待定裂痕所归属的待定裂痕； 当融合边缘只包含第三待定裂痕时， 将第三待定裂痕称为 不确定裂痕； 获得所有不确定裂痕之后， 将所述第 一阈值缩小， 所述第 二阈值增大， 只针对不确定裂 痕上的所有像素， 重新计算第一待定裂痕、 第二待定裂痕、 第三待定裂痕， 直至不确定裂痕 不存在； 最后将所有的第一待定裂痕视为检测出的最终裂痕； 所述的每 个像素的缺陷描述向量的获取步骤 包括： 在边缘遮罩图上， 获取灰度值为1的每个像素， 获取每个像素在每个 图像上的灰度值； 并且以每个像素为中心构建窗口， 获取所述窗口内的在每个图像上的所有像素的灰度值的 众数， 将所述灰度值与所述众 数的差值的绝对值， 称为每 个像素在每 个图像上的缺陷程度； 根据所有像素在所有图像上的所有缺陷程度， 获得缺陷程度所有可能的取值结果， 然 后根据每个像素在所有图像上的缺陷程度集合， 统计获得每个取值结果在所述集合中出现 的概率， 将所有取值结果上 出现的概 率合并为一个向量， 称为每 个像素的缺陷描述向量； 所述的待定裂痕的置信度的获取步骤 包括： 对待定裂痕上每个像素点的缺陷描述向量中各维度的值拟合混合高斯模型， 所述混合 高斯模型中只包含两个子高斯模型； 将所述的两个子高斯模型的均值的差值的平方称为待 定裂痕上每个像素点缺陷描述向量的特征值， 将待定裂痕上所有像素点缺陷描述向量的特 征值的均值称为待定裂痕的置信度； 所述的待定裂痕的获取步骤 包括： 对所有像素的缺陷描述向量进行均值漂移聚类， 并获得所有第一类别， 获取每个第一 类别中的所有缺陷描述向量对应的所有像素， 并利用DBSCA N聚类算法对所述所有像素的坐 标进行聚类， 获得所有第二类别， 将每个第二类别中所有像素构成的纹理称为每个待定裂权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114445348 B 2痕； 所述的边 缘热度图的获取步骤 包括： 将所有图像上提取到的边缘称为边缘二值图， 获取每个像素在所有边缘二值图上的所 有灰度值的均值， 获取 所有像素的所述均值构成的单通道图像， 称为 边缘热度图。 2.根据权利要求1所述的基于光学手段的新材料水泵缺陷检测方法， 其特征在于， 所述 的根据第一待定裂痕、 第二待定裂痕计算第三待定裂痕所归属的待定裂痕的步骤 包括： 将第一待定裂痕上所有像素的缺陷描述向量降维后再乘以第 一待定矩阵， 获得的结果 称为第一向量集合， 将第二待定裂痕上所有像素的缺陷描述向量 降维后乘以第二待定矩 阵， 获得的结果称为第二向量集合， 将第三待定裂痕上所有像素 的缺陷描述向量降维后称 为第三向量 集合； 将第一向量 集合和第二向量 集合合并为一个集合， 称为融合 集合； 获取使得融合集合中所有元素的均值、 协方差矩阵与第三向量集合中所有元素的均 值、 协方差矩阵差别最小时候的第一待定矩阵和第二待定矩阵； 在获取到第 一待定矩阵和第 二待定矩阵的情况下， 利用最大均值差异算法获得融合集 合和第三向量集合的差异， 当所述差异小于第三阈值时将第三待定裂痕归属于第一待定裂 痕， 否则将第三待定裂痕称为 不确定裂痕。 3.根据权利要求1所述的基于光学手段的新材料水泵缺陷检测方法， 其特征在于， 所述 的所有图像是利用一个相机在固定数量光源下采集到的， 所述的固定数量的光源具有不同 的照射角度和波长 。 4.基于光学手段的新材料水泵缺陷检测系统， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 所述 处理器用于处理存储在所述存储器中的指令， 以实现如权利要求1 ‑3中任一项所述的基于 光学手段的新材 料水泵缺陷检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114445348 B 3