(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211325116.3 (22)申请日 2022.10.27 (71)申请人 江苏集宿智能装备有限公司 地址 226000 江苏省南 通市开发区中兴街 道崇川路58号6幢A 907-A908室 (72)发明人 葛峰　戴建中　顾小东　 (74)专利代理 机构 武汉华强专利代理事务所 (普通合伙) 42237 专利代理师 康晨 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 基于X射线的集成箱体内部缺陷识别方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种基于X射线的集成箱体内部缺陷识别方法， 该 方法获取集装箱内部的X射线图像以得到集装箱 内部灰度图像； 根据集装箱内部灰度图像中的每 列像素点的灰度值构建对应列的集装箱灰度曲 线分布图， 获取集装箱灰度曲线分布图中的目标 像素点， 从目标像素点开始对像素点分组得到多 组； 根据每组的灰度下降特征值和相邻组的特征 值波动度， 得到突变像素点； 获取每张集装箱灰 度曲线分布图对应的突变像素点， 得到焊缝上边 缘； 获取焊缝下边缘， 由焊缝上边缘和焊缝下边 缘得到焊缝区域； 对焊缝区域进行超像素分割， 得到多个超像素块， 根据超像素块中的灰度值进 行缺陷检测。 本发明能够快速准确地进行缺陷识 别。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115457031 A 2022.12.09 CN 115457031 A 1.基于X射线的集成箱体内部缺陷识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取集装箱内部的X射线图像， 对所述X射线图像进行灰度化， 得到对应的集装箱内部 灰度图像； 根据集装箱内部灰度图像中的每列像素点的灰度值构建对应列的集装箱灰度曲线分 布图； 对于一张集装箱灰度曲线分布图， 设置寻找突变的初始触发条件得到目标像素点， 从 目标像素点开始， 将相 邻预设数量的像素点组成一组， 且每组之间顺延设定数量的像素点， 得到多组； 分别计算每组中相邻像素点的灰度值差值， 根据灰度值差值获取对应组的灰度 下降特征值； 将每组像素点的灰度值组成灰度值序列， 根据相邻组的灰度值序列的差异和 灰度下降特 征值的差异计算相邻组的特 征值波动度； 计算相邻的两个相邻组的特征值波动度的比值， 由比值获取目标相邻组， 将目标相邻 组对应的两组像素点分别划分为两小组像素点， 获取相邻小组的特征值波动度得到目标相 邻小组， 根据目标相 邻小组中相 邻像素点之 间的灰度值差值， 得到突变像素点； 获取每张集 装箱灰度曲线分布图对应的突变像素点， 由所有的突变像素点得到集装箱内部灰度图像中 的焊缝上边缘； 获取集装箱内部灰度图像中的焊缝下边缘， 将焊缝上边缘和焊缝下边缘之间的区域作 为焊缝区域； 对焊缝区域进行超像素分割， 得到多个超像素块， 根据超像素块中的灰度值进 行缺陷检测； 所述相邻组的特 征值波动度的获取 方法， 包括： 计算相邻组对应灰度值序列之间的皮尔森相关系数和DTW距离， 得到以皮尔森相关系 数为分子、 DTW距离为分母的第一比值； 获取相邻组对应灰度下降特征值的第二比值， 将第 一比值和第二比值之间的乘积作为相邻组的特 征值波动度。 2.如权利要求1所述的基于X射线的集成箱体内部缺陷识别方法， 其特征在于， 所述设 置寻找突变的初始触发条件得到目标像素点的方法， 包括： 计算像素点与相邻下一个像素点之间的灰度值差值， 当灰度值差值大于或等于阈值系 数时， 该像素点 为目标像素点。 3.如权利要求1所述的基于X射线的集成箱体内部缺陷识别方法， 其特征在于， 所述灰 度下降特 征值的获取 方法， 包括： 根据当前组中相邻像素点之间的灰度值差值， 分别获取灰度值差值的绝对值的最大 值、 灰度值差值的标准差以及灰度值差值的均值， 将灰度值差值的绝对值的最大值、 灰度值 差值的标准差以及灰度值差值的均值之间的乘积作为当前组的灰度下降特 征值。 4.如权利要求1所述的基于X射线的集成箱体内部缺陷识别方法， 其特征在于， 所述突 变像素点的获取 方法， 包括： 将目标相邻小组中相邻像素点之间的最大灰度值差值所对应的像素点作为突变像素 点。 5.如权利要求1所述的基于X射线的集成箱体内部缺陷识别方法， 其特征在于， 所述获 取集装箱内部灰度图像中的焊缝 下边缘的方法， 包括： 获取集装箱内部灰度图像中每个像素点的灰度值反转值， 利用灰度值反转值替换集装 箱内部灰度图像中对应 像素点的原灰度值， 得到优化 集装箱内部灰度图像； 获取优化集装箱内部灰度图像中每列像素点的集装箱灰度曲线分布图， 对于优化集装权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457031 A 2箱内部灰度图像的任意一张所述集装箱灰度曲线分布图， 设置寻找突变的初始触发条件得 到目标像素点， 从目标像素点开始， 将相 邻预设数量的像素点组成一组， 且每组之间顺延设 定数量的像素点， 得到多组； 分别计算每组中相 邻像素点的灰度值差值， 根据灰度值差值 获 取对应组的灰度下降特征值； 将每组像素点的灰度值组成灰度值序列， 根据相邻组的灰度 值序列的差异和灰度下降特 征值的差异计算相邻组的特 征值波动度； 计算相邻的两个相邻组的特征值波动度的比值， 由比值获取目标相邻组， 将目标相邻 组对应的两组像素点分别划分为两小组像素点， 获取相邻小组的特征值波动度得到目标相 邻小组， 根据目标相 邻小组中相 邻像素点之 间的灰度值差值， 得到突变像素点； 获取优化集 装箱内部灰度图像的每张集装箱灰度曲线分布图对应的突变像素点， 由所有的突变像素点 得到集装箱内部灰度图像中的焊缝 下边缘。 6.如权利要求1所述的基于X射线的集成箱体内部缺陷识别方法， 其特征在于， 所述根 据超像素块中的灰度值进行缺陷检测的方法， 包括： 计算每个超像素块的第 一灰度值均值以及焊缝区域对应的第 二灰度值均值， 当第 一灰 度值均值小于第二灰度值均值与调节系数的差值时， 确认对应超像素块内含有内部缺陷。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457031 A 3