基于机器视觉的承压设备表面缺陷智能检测算法研究

摘要：承压设备在现代工业生产中扮演着至关重要的角色，其安全运行直接关系到生产效率、产品质量以及人员生命安全。表面缺陷是影响承压设备性能和寿命的关键因素之一，传统的人工检测方法存在效率低下、主观性强、易漏检等问题。随着机器视觉技术的飞速发展，其在工业检测领域的应用日益广泛。机器视觉能够快速、准确地获取承压设备表面的图像信息，并通过智能检测算法对缺陷进行识别和分类，为实现自动化、智能化的承压设备检测提供了有力的技术手段。

关键词：机器视觉，承压设备，表面缺陷检测，智能检测，探讨研究

一、基于机器视觉的承压设备表面缺陷检测算法

（一）图像预处理算法

（1）灰度化处理

所谓灰度化，指的是将彩色图像转换为灰度图像的过程。在承压设备表面缺陷检测中，灰度图像能够更加直观地反映物体表面的明暗变化，有助于突出缺陷的特征。常见的灰度化方法有加权平均法、最大值法和平均值法等等。加权平均法主要是根据人眼对不同颜色的敏感程度，对RGB分量赋予不同的权重，计算得到灰度值，该方法能够较好地保留图像的亮度信息。最大值法取RGB分量中的最大值作为灰度值，一般适用于图像中颜色差异较大的情况。平均值法则是简单地取RGB分量的平均值作为灰度值，计算相对简单，但是可能会丢失一些关键的细节信息。

（2）图像增强

图像增强的目的是提高图像的对比度，使缺陷特征变得更加明显，便于后续的检测。直方图均衡化是一种较为常用的图像增强方法，它可以通过对图像的灰度直方图进行调整，使图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的对比度。此外，还可以采用基于小波变换的图像增强算法，通过在小波域对图像进行操作，增强图像的高频细节信息，突出缺陷特征。还有基于Retinex理论的图像增强算法，它模拟了人眼视觉系统对光照的适应过程，能够有效地改善图像的光照不均匀问题，提高图像的质量。

（二）特征提取算法

（1）边缘特征提取

边缘指的是图像中灰度值发生突变的区域，通常对应着物体的轮廓和形状信息。对于承压设备表面缺陷检测，边缘特征能够很好地反映缺陷的位置和形状。Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它通过计算图像的梯度幅值和方向，结合双阈值检测和滞后阈值处理，能够准确地检测出图像中的边缘。

此外，还有Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测算法，这些算法在不同的应用场景下各有不同的优势。Sobel算子对图像的水平和垂直边缘敏感，计算较为简单，适用于边缘较为明显的情况。Prewitt算子则在边缘检测的同时能够抑制噪声的影响，对噪声具有一定的鲁棒性。

（2）形状特征提取

形状特征是描述承压设备表面缺陷几何形状的重要特征，比如面积、周长、长宽比、圆形度等。这些特征能够为缺陷的分类和识别提供重要的依据。例如，通过计算缺陷区域的面积和周长，可以初步判断缺陷的大小和形状复杂程度。长宽比可以用来区分裂缝和孔洞等不同类型的缺陷。圆形度则可以衡量缺陷的形状与圆形的相似程度，对于检测腐蚀坑等圆形缺陷具有重要意义。在提取形状特征时，通常需要先对图像进行二值化处理，然后再利用图像处理算法计算相应的几何参数。

（三）缺陷识别算法

（1）传统机器学习算法

支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习算法，它主要是通过寻找最优分类超平面，将不同类别的样本进行分类。在承压设备表面缺陷检测中，SVM可以将提取到的特征向量作为输入，将缺陷类别作为输出，通过训练得到分类模型，实现对缺陷的自动识别。SVM具有良好的泛化能力和分类性能，适用于小样本情况下的分类问题。然而，SVM在处理大规模数据集时，训练时间比较长，且对于多分类问题，需要采用多对一或多对多的策略进行解决。

（2）深度学习算法

近年来，深度学习算法在图像识别领域取得了非常巨大的成功，也为承压设备表面缺陷检测提供了新的思路。卷积神经网络（CNN）是一种较为典型的深度学习算法，它主要是通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动学习图像中的特征表示，能够有效地提取图像的深层次特征。CNN对图像的平移、旋转和缩放具有一定的不变性，适用于复杂背景下的图像识别。在承压设备表面缺陷检测中，可以利用CNN对大量标注好的图像数据进行训练，学习到不同缺陷类型的特征表示，然后对新的图像进行分类识别。然而，CNN的训练需要大量的标注数据和计算资源，模型的训练时间比较长，且对于小样本数据集，容易出现过拟合问题。为了克服上述这些缺点，可以采用迁移学习的方法，将预训练好的CNN模型应用到承压设备表面缺陷检测任务中，通过微调模型参数，提高模型的整体性能。

二、检测算法优化的关键方向

（1）多模态数据融合

目前，大多数承压设备表面缺陷检测算法主要是依赖于单一的视觉图像信息。然而，单一模态的数据往往存在比较大的局限性，无法全面地反映出缺陷的特征。因此，可以考虑将多种模态的数据进行融合，比如可以将视觉图像与红外热成像图像、超声检测数据等进行融合。红外热成像图像能够反映物体的温度分布情况，对于检测承压设备表面的热缺陷（如局部过热、热疲劳等）具有十分独特的优势。超声检测数据则能够提供物体内部的结构信息，对于检测承压设备内部缺陷（如裂纹、分层等）具有重要的意义。通过多模态数据融合，可以综合利用不同模态数据的优势，提高缺陷检测的准确性和可靠性。

（2）模型压缩与优化

深度学习算法虽然在缺陷检测中表现出了极其强大的性能，但是其模型通常具有庞大的参数量和复杂的结构，导致模型的计算复杂度高、存储需求大，难以在实时性要求较高的场景下应用。因此，需要对深度学习模型进行压缩与优化。模型压缩的方法包括参数剪枝、量化和知识蒸馏等。参数剪枝主要是通过去除模型中不重要的参数，降低模型的参数量和计算复杂度。量化则是将模型中的浮点数参数转换为低比特的整数参数，减少模型的存储需求和计算量。知识蒸馏是通过将一个大型复杂的模型（教师模型）的知识迁移到一个小型简单的模型（学生模型）中，提高学生模型的性能。通过上述这些模型压缩与优化方法，可以在保证模型性能的前提下，降低模型的计算复杂度和存储需求，最终就可以提高模型的实时性和可移植性。

（3）小样本学习

在实际的承压设备表面缺陷检测中，相关人员往往难以获取到大量的标注数据，而深度学习算法通常需要大量的标注数据进行训练。因此，小样本学习成为一个非常重要的研究方向。小样本学习的目标，主要是利用少量的标注数据训练出具有良好泛化能力的模型。目前，小样本学习的方法主要包括元学习、数据增强和迁移学习等等。元学习是通过学习如何学习，提高模型在小样本情况下的学习能力。数据增强则是通过对原始数据进行变换（如旋转、翻转、裁剪等）生成更多的数据样本，增加数据的多样性。迁移学习则是将预训练好的模型应用到新的任务中，通过微调模型参数，提高模型在小样本数据集上的性能。通过这些小样本学习方法，可以在标注数据有限的情况下，提高模型的性能和泛化能力。

三、结语

综上可知，基于机器视觉的承压设备表面缺陷检测算法在保障承压设备安全运行方面具有十分重要的意义。本文详细介绍了图像预处理算法、特征提取算法和缺陷识别算法，并探讨了算法优化的关键方向。通过不断优化和改进检测算法，可以提高承压设备表面缺陷检测的效率和准确性，为工业生产的安全运行提供有力的技术支持。未来，随着机器视觉技术、深度学习算法以及相关优化方法的不断发展，基于机器视觉的承压设备表面缺陷检测技术将具有更加广阔的应用前景。

参考文献

[1]张子健,吴家喜,陈旭杰,等.承压设备表面裂纹的高频导波检测[J].无损检测,2022,44(10):48-51.

[2]喻德耀.微磁检测技术在承压类特种设备焊接接头近表面缺陷检测中的运用[J].中国设备工程,2022,(21):236-238.

作者简介：陆俊杰，男，1990年出生，汉族，江苏泰州人，本科，中级工程师，研究方向：机械产品检验检测类的承压设备