Page 111 - 无损检测2024年第十期

顾天宝：
基于 Canny 算子边缘分割的海洋平台焊接构件焊缝检测方法

图 4 图像数据集的扩增处理过程
图 3 图像区域生长原理示意
按照图4所示的操作完成试验数据集扩增，使
2 焊缝检测试验 得原始500幅图像增长为2 000幅。分别采用笔者所

2.1 试验数据 提方法，参考文献[3]，[4]方法对数据集中所有图像
为了满足不断提高的海洋平台焊接构件焊缝检 进行焊缝检测，统计不同方法的检测结果，以此来评
测要求，笔者基于Canny算子边缘分割算法，设计了 估其实践应用性能。
一种新的焊缝检测方法。在测试该方法实践应用效 2.2 图像边缘分割
果时，以某新建海洋平台作为研究对象，通过可用于 对现场采集的图像进行滤波处理是焊缝检测的
水下工作的高速相机，以镝灯作为辅助光源，采集大 第一个环节，以任意一幅图像为例，其滤波前后结果
量焊接构件图像作为试验数据。其中，高速相机和 对比如图5所示。
辅助光源设备的性能参数如表1所示。
表1 高速相机和辅助光源性能参数

设备 参数项 参数值
分辨率/像素 1 312×1 082
像元尺寸/μm 8×8
感光范围/nm 350~980
高速相机
像素深度/bit 12/10/8
每秒帧数/帧 108
图 5 图像滤波增强处理前后结果对比
外部尺寸（长×宽×高）/mm 60×60×45
对所有试验图像完成滤波增强后，先将所有图
波长/nm 530
功率/W 1 200 像转换为灰度图像，依托于Canny算子完成图像分
镝灯辅助光源
电压/V 220 割，并标注出焊缝中心线，最终得到图6所示的图像
透镜直径/mm 175 边缘分割及中心线标注结果。
采用上述设备从现场采集500幅图像，其中绝 由图6可知，针对原始图像进行Canny算子边缘
大部分图像都是包含焊接构件焊缝的图像，而少部 分割处理，可以在保留图像边缘信息的基础上，最大
分图像中不包含焊缝，两类图像混合起来，可以更好 程度抑制图像噪声信息。
地反映所提方法的焊缝检出性。 2.3 焊缝检测结果
在试验图像采集完成后，对其进行垂直翻转， 以图像边缘分割结果为基础，运用区域生长方
旋转和缩放处理，实现原始图像的扩增处理，如图4 法完成焊缝检测，并根据检测结果标注出焊缝位置，
所示。 以任意几幅图像为例，其焊缝检测结果如图7所示。
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2024 年 第 46 卷 第 10 期
无损检测