一种陶质焊接衬垫产品质量检测方法

肖书浩，陈 涵，吴 蕾

（1.武昌首义学院机电工程研究所，湖北 武汉 430064；2.湖北工业大学机械工程学院，湖北 武汉 430068）

1 引言

陶质焊接衬垫具有良好的防潮能力和焊接时电弧稳定的性能，在焊接时，有效保证焊接产品质量，优化工作条件，被广泛应用于桥梁、船舶、建筑、冶金机械等焊接领域。由于生产环境的影响，陶质衬垫在生产过程中会产生不同的缺陷，传统检测陶质衬垫的方式是利用人工目测。随着近年来深度学习、图像处理领域的快速发展，陶质焊接衬垫的产品质量检测方式逐渐由自动化方式代替人工，解决人工检测成本高，效率低等问题。

在工业界的工件识别及产品质量检测领域中，国内外学者提出了诸多解决方案。工件识别的主要算法有基于局部二值模式（LBP）与支持向量机（SVM）相结合的识别算法[1]，基于尺度不变特征的特征提取识别算法[2]，基于LBP和方向梯度直方图特征融合的识别算法[3]。产品质量检测的主要算法有基于灰度共生矩阵和分层聚类对人造板表面图像缺陷提取[4]，基于近邻搜寻方法和SVM对石材的缺陷检测方法[5]，基于Canny边缘检测与最大类间方差法和形态学图像分割法对高反射零部件的识别方法[6]，基于Tetrolet变换对热轧钢板表面缺陷的分类识别[7]，基于剪切波和小波特征融合对金属表面缺陷识别方法[8]，基于边缘检测和亚像素提取测量旋转工件表面粗糙度方法[9]，基于结构光视觉的激光拼焊焊缝表面质量检测方法[10]。上述方法均需要对图像进行人工预处理提取相应的工件或产品特征，在识别工件或产品缺陷都有一定局限性，对不同的工件或产品缺陷无较好的泛化性能。……