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申请/专利权人：宋健

摘要：本发明涉及图像处理技术领域和工业自动化领域，以及涉及一种基于机器视觉的管板缺陷识别检测方法。本发明采用如下技术方案：首先通过相机对有缺陷的管板进行拍摄获得管板的数据集，再对数据集进行预处理，使用改进的基于YOLOv10的管板表面缺陷检测模型训练数据集，其中改进地方为在YOLOv10的原模型上增加一个小目标检测头、在骨干处尾部引入了ConNAMA注意力机制、在颈部将C2f模块替换为C2fMLLABlock模块。然后使用迭代最优的模型权重文件进行检测，配合使用计算机算法实时对管板的每个圆孔进行位置编号并检测其缺陷尺寸。本发明可大大提高管板检测效率和可视化程度，有效提升了针对管板缺陷类型多、大小不一、背景复杂、数据量大的情况下的缺陷识别率及尺寸测量精度。

主权项：1.一种基于机器视觉的管板缺陷识别检测方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，利用相机对有缺陷的管板进行拍摄获得管板的数据集。第二步，使用计算机对拍摄的数据集进行预处理。对每张照片的缺陷处进行标注，并进行数据扩充和增强，并划分为验证集、训练集、测试集，最后处理成YOLOv10的网络模型识别格式。第三步，使用改进的YOLOv10的管板表面缺陷检测模型训练数据集。所述改进YOLOv10为在检测层上增加一个小目标检测头、利用VisionMamba框架下的MLLABlock对YOLOv10中原有的C2f模块进行重新设计改进，并将其命名为C2fMLLABlock，在骨干处的尾部设计并引入结合了卷积操作、注意力机制和前馈神经网络的综合模块ConNAMA注意力机制模块。第四步，使用迭代最优的模型权重文件。第五步，配合使用计算机算法对管板的每个圆孔进行身份编号。先将彩色图像转为灰度图像，再应用高斯模糊以减少噪声，使圆形检测更加准确。然后使用霍夫变换算法检测圆形进行拟合，并将检测到的圆形在显示图像上按自定义编号标注。第六步，配合使用计算机算法对检出出的缺陷进行电子测量尺寸。针对管板经常出现的焊瘤和孔洞，先根据实际情况进行调整每毫米的像素数P，再读取图像并转换为灰度图和二值化处理利用轮廓检测算法拟合孔的轮廓，获取到孔轮廓像素直径后计算其实际孔直径，并将单位转换为实际测量单位mm。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宋健 基于机器视觉的管板缺陷识别检测方法