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申请/专利权人：北京科技大学设计研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种基于灰度图像和深度数据融合的管材缺陷检测方法及装置，涉及机器视觉检测技术领域。包括：获取待检测样本的表面特征信息；其中，表面特征信息包括深度数据和灰度图像；根据深度数据，得到具备深度信息的缺陷候选区域根据灰度图像、以及训练好的目标检测模型，得到具备灰度特征的缺陷候选区域将具备深度信息的缺陷候选区域以及具备灰度特征的缺陷候选区域进行融合匹配，得到缺陷检测结果。本发明能够融合深度、色差等多维度特性，在定性分析基础上实现了对缺陷严重度的量化，大大提升了缺陷检测的准确度。

主权项：1.一种基于灰度图像和深度数据融合的管材缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待检测样本的表面特征信息；其中，所述表面特征信息包括深度数据和灰度图像；S2、根据所述深度数据，得到具备深度信息的缺陷候选区域S3、根据所述灰度图像、以及训练好的目标检测模型，得到具备灰度特征的缺陷候选区域S4、将所述具备深度信息的缺陷候选区域以及具备灰度特征的缺陷候选区域进行融合匹配，得到缺陷检测结果；其中，所述缺陷检测结果包括缺陷的位置坐标、尺寸大小、缺陷类别以及缺陷深度；所述缺陷类别包括一级缺陷类别以及二级缺陷类别；所述S2中的根据所述深度数据，得到具备深度信息的缺陷候选区域包括：根据所述深度数据，拟合得到待检测样本的表面的轮廓方程，将所述深度数据以拟合得到的表面的轮廓方程为基准面进行投影，得到表面相对深度特征，对所述表面相对深度特征进行阈值分割处理，得到具备深度信息的缺陷候选区域；其中，所述具备深度信息的缺陷候选区域为超过指定深度大小的区域；所述待检测样本的表面的轮廓方程，如下式1所示：Ax2+Bz2+Cxz+Dx+Ez+F＝01其中A，B，C，D，E，F为轮廓方程参数；x为深度数据中横向位置分布坐标；z为深度数据中待检测样本表面深度值；所述轮廓方程参数的拟合过程包括：将所述深度数据逐行进行处理，每一行深度数据中的有效数据作为表面轮廓的采样点数据，将所述采样点数据经过RANSAC算法拟合，得到轮廓方程参数；其中，所述有效数据为距离待检测样本表面的深度值大于0的数据；所述将所述深度数据以拟合得到的表面的轮廓方程为基准面进行投影，得到表面相对深度特征包括：将深度数据中x方向采样点Xx1,x2,...xw，依次输入到表面的轮廓方程，得到z方向基准表面深度值Z′z′1,z′2,...z′w，通过下式2计算得到投影后的表面相对深度特征： 其中，为投影后的表面相对深度特征；Z为采样点处的管材表面深度值；w为有效采样点数据的个数。

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