基于圖像處理和機器學習的船舶焊接缺陷識別技術

樊 凌

(蘇州市職業大學 計算機工程學院，江蘇 蘇州215104)

0 引 言

在現代船舶制造業中，焊接技術發揮著至關重要的作用［1］。焊接技術的發展促使造船方法由“整體建造法”轉變為“分段建造法”，先進的船舶焊接技術操作簡單、成本低，可以減少船體重量、提高船體密封性，從而有效地提高船舶制造的效率和質量，降低制造成本［2］。而焊接質量直接關系到船舶安全，由于焊接產品質量問題造成的事故屢見不鮮，據對船舶斷脆事故的調查分析，40%的事故由焊接接縫缺陷處開始，因此，焊接質量檢測越來越受到人們的重視。

傳統船舶焊接檢驗可分為破環性檢驗和非破壞性檢驗2 種。破壞性檢驗是指破壞局部焊縫或焊接接頭以查明焊接質量的方法，非破壞行檢驗是指采用探傷設備來發現缺陷的檢驗方法。在船舶建造過程中，為了保證焊接構件的產品質量，依照國家相關規定，對焊縫必須進行無損檢測。本文分別提出了基于深度信息的焊接缺陷特征提取方法，以及基于SVM 的焊接缺陷分類識別方法。實驗結果表明，本文提出的方法具有較強的魯棒性和較高的識別率。

1 圖像處理技術在焊接檢測中的應用

1.1 焊接缺陷類型

焊接是一種以加熱、高溫或者高壓的方式結合金屬或其他熱塑性材料(如塑料)的制造工藝及技術，焊接缺陷是指焊接接頭的不完整性，及焊縫質量不符合技術要求規定，在船舶建造業中，焊接缺陷主要包括兩大類，分別為外部缺陷和內部缺陷。……