Page 112 - 无损检测2024年第十期
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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
像数量； N为试验图像总量。
采用不同方法处理焊缝检测结果的ACC值对
比如图8所示，可见，基于Canny算子边缘分割的新
型焊缝检测方法应用后，无论样本数量是多少，最终
检测结果的ACC值都高于0. 95。而参考文献[3]，[4]
方法检测结果的平均ACC值分别为0. 84，0. 8。综
上所述，将所提方法应用到海洋平台焊接质量检测
中，可以取得优越的检测效果。
图 6 图像边缘分割及中心线标注结果
图 8 不同方法处理焊缝检测结果的 ACC 值对比
3 结语
针对海洋平台焊接构件焊缝的检测问题，提出
一种基于Canny算子边缘分割的检测方法并进行检
测试验。试验与分析结果表明，该方法通过图像预
处理，显著区域提取，边缘分割，区域生长等步骤，
能实现对焊缝区域的准确检测，具有可行性和优越
性，能够满足海洋平台焊接构件焊缝检测的实际需求。
参考文献：
[1] 刘桂雄，廖普，杨宁祥. 基于深度学习主动视觉压力
容器焊缝质量参数检测方法[J]. 仪器仪表学报，2023，
44（5）：1-9．
[2] 任文坚，王永红，李春凯，等. 推力室钎焊身部焊缝缺
图 7 焊缝检测结果示例 陷的DR数字成像自动检测方法[J]. 焊接，2023（7）：34-
由图7可知，采用所提方法可以准确检测出海 39，53．
洋平台焊接构件焊缝，具有可行性。应用不同方法 [3] 杜玉红，叶萧然，侯守明. 基于改进YOLOv5的船体焊
对数据集内所有试验样本进行检测，并通过式（12） 缝缺陷自动检测方法[J]. 舰船科学技术，2023，45（19）：
计算出焊缝检测结果的ACC值（准确率），即 185-188．
[4] 胡丹，吕波，王静静，等. 焊缝表面缺陷激光视觉传感
α β+
A= （12） HOG-SVM的检测方法[J]. 焊接学报，2023，44（1）：57-62，
N 70．
式中：A为ACC值； α 为准确检测出的包含焊缝的样 [5] 王杰，马行，穆春阳. 基于深度可分离卷积的大型铸件
本图像数量； β 为准确检测出的不包含焊缝的样本图 焊缝检测方法[J]. 传感器与微系统，2023，42（5）：161-
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2024 年 第 46 卷 第 10 期
无损检测
