适用于重复X射线焊缝底片的检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及一种焊缝底片检测，是一种适用于重复x射线焊缝底片的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、使用x射线探伤仪器对焊缝内部缺陷进行成像时，对同一物体进行多次拍摄的场景下，角度、位置或参数相同或者x射线探伤仪器出现故障时，可能会导致重复x射线焊缝底片的产生。此外，还可能因为复制x射线焊缝底片、将一个x射线焊缝底片的焊缝区域或母材区覆盖到另一个x射线焊缝底片的焊缝区域或母材区等人工作弊方式导致重复x射线焊缝底片的产生。

2、因此焊缝缺陷检测之前，一般需要对x射线焊缝底片质量进行评价，该评价环节主要对x射线焊缝底片的成像质量、重复性等进行检测，从而确保x射线焊缝底片数据的质量，杜绝作弊的发生。

3、目前常用的x射线焊缝底片重复性的检测大多是通过人工完成，少部分是使用机器完成。通过人工完成是靠工作人员根据图像拍摄的参数以及图像的标识进行x射线焊缝底片重复检测，该方式准确率较高，但效率十分低下。使用机器完成是利用计算机算法或神经网络模型对x射线焊缝底片重复检测，但利用神经网络模型对x射线焊缝底片重复检测存在占用大量计算资源及存储资源、易限于局部收敛，且神经网络模型的检测准确度受样本质量及数量影响大，易造成检测不准确的问题。

4、现有公开专利文献一，公开号为cn118015305a，公开了一种用于识别焊接射线底片相同片的方法，该方法包括：建立历史底片图像库；利用历史底片图像对第一预设模型进行训练，得到用于识别缺陷分类特征的第一模型，并收集在第一模型训练过程中用来表征神经网络变化状态的动态信息，基于此，对第二预设模型进行训练，获得用于识别指示底片图像上的缺陷特征的缺陷索引特征的第二模型；利用各模型分别预测待识别底片的缺陷分类特征和缺陷索引特征；从图像库中筛选出与待识别底片具有同类型缺陷的图像并记为第一图像，并将第一图像与所预测的缺陷索引特征进行对比分析，诊断图像库中是否存在与待识别底片具有相同焊接特征的图像。

5、现有公开专利文献二，公开号为cn110084807b，公开了一种焊缝探伤底片图像造假的检测方法，首先将胶质焊缝探伤底片图像扫描成数字化焊缝探伤底片图像，并将数字化焊缝探伤底片图像按照底片号排序，并按照底片号顺序提交图片，然后提取焊缝探伤底片图像中以hash值表示的特征摘要，并与保存在数据库中的特征摘要进行比对，检测出重复提交的焊缝探伤底片图像；进一步地，对新提交的焊缝探伤底片图像与数据库中最后保存的焊缝探伤底片图像基于sift算法及ssim相似度进行搭接区匹配检测，可检测出非重复提交但是搭接区不匹配的焊缝探伤底片图像。

技术实现思路

1、本发明提供了一种适用于重复x射线焊缝底片的检测方法、装置、电子设备及存储介质，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决现有存在的人工x射线焊缝底片重复检测方法重复检测效率低，神经网络模型x射线焊缝底片重复检测方法对需占用大量计算资源及存储资源的问题。

2、本发明的技术方案之一是通过以下措施来实现的：一种适用于重复x射线焊缝底片的检测方法，包括：

3、分别确定第一x射线焊缝底片和第二x射线焊缝底片中的焊缝区域、母材区域和底片全区域；

4、选择至少两个区域类型，在第一x射线焊缝底片和第x二射线焊缝底片中分别确定相应区域的哈希值和汉明距离；

5、根据哈希值和汉明距离，确定第一x射线焊缝底片和第二x射线焊缝底片在每个所选区域的相似度；

6、

7、其中，为区域x的相似度；为区域x的汉明距离；为原始x射线焊缝底片中区域x的哈希值长度，原始x射线焊缝底片为第一x射线焊缝底片或第二x射线焊缝底片；

8、判断是否所有相似度均小于等于设定阈值，响应于否，则存在重复底片。

9、下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：

10、上述分别确定第一x射线焊缝底片和第二x射线焊缝底片中的焊缝区域、母材区域和底片全区域，包括：

11、在第一x射线焊缝底片上基于设定宽度沿水平方向提取多个列像素点集合，将每个列像素点集合中峰值宽度最大的列像素点作为焊缝区域中心点；

12、获得每个列像素点集合的真实曲线和拟合曲线，将真实曲线和拟合曲线中灰度值差值最大的列像素点作为焊缝区域边界点，其中拟合曲线是利用最小二乘法拟合得到；

13、利用中位数绝对离差方法去除所有焊缝区域边界点中的异常边界点，提取有效焊缝区域边界点；

14、基于有效焊缝区域边界点确定焊缝区域的上边界和下边界，根据焊缝区域的上边界和下边界分割焊缝区域；

15、在第一x射线焊缝底片中去除焊缝区域的其余区域为母材区域；

16、重复上述过程确定第二x射线焊缝底片中的焊缝区域、母材区域和底片全区域。

17、上述基于有效焊缝区域边界点确定焊缝区域的上边界和下边界，根据焊缝区域的上边界和下边界分割焊缝区域，包括：

18、基于有效焊缝区域边界点确定上边界点集合和下边界点集合；

19、将上边界点集合中最小纵坐标对应的值作为分割区域的上边界，将下边界点集合中最大纵坐标对应的值作为分割区域的下边界，得到焊缝区域的垂直范围；

20、基于垂直范围分割焊缝区域。

21、上述选择至少两个区域类型，在第一x射线焊缝底片和第x二射线焊缝底片中分别确定相应区域的哈希值和汉明距离，包括：

22、在焊缝区域、母材区域和底片全区域中选择至少两个区域类型；

23、针对每个区域类型，利用phash方法分别计算第一x射线焊缝底片和第x二射线焊缝底片中相应区域的哈希值；

24、针对每个区域类型，确定第一x射线焊缝底片中相应区域的哈希值和第x二射线焊缝底片中相应区域的哈希值之间的汉明距离。

25、上述判断是否所有相似度均小于等于设定阈值，响应于否，则确定求取区域的相似度时所选择的原始x射线焊缝底片，确定后另一x射线焊缝底片则为原始x射线焊缝底片的重复底片。

26、本发明的技术方案之二是通过以下措施来实现的：一种适用于重复x射线焊缝底片的检测装置，包括：

27、区域分割单元，分别确定第一x射线焊缝底片和第二x射线焊缝底片中的焊缝区域、母材区域和底片全区域；

28、第一检测单元，选择至少两个区域类型，在第一x射线焊缝底片和第x二射线焊缝底片中分别确定相应区域的哈希值和汉明距离；

29、第二检测单元，根据哈希值和汉明距离，确定第一x射线焊缝底片和第二x射线焊缝底片在每个所选区域的相似度；

30、

31、其中，为区域x的相似度；为区域x的汉明距离；为原始x射线焊缝底片中区域x的哈希值长度，原始x射线焊缝底片为第一x射线焊缝底片或第二x射线焊缝底片；

32、判断单元，判断是否所有相似度均小于设定阈值，响应于否，则存在重复底片。

33、下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：

34、上述区域分割单元，包括：

35、焊缝区域分割模块，包括：

36、在第一x射线焊缝底片上基于设定宽度沿水平方向提取多个列像素点集合，将每个列像素点集合中峰值宽度最大的列像素点作为焊缝区域中心点；

37、获得每个列像素点集合的真实曲线和拟合曲线，将真实曲线和拟合曲线中灰度值差值最大的列像素点作为焊缝区域边界点，其中拟合曲线是利用最小二乘法拟合得到；

38、利用中位数绝对离差方法去除所有焊缝区域边界点中的异常边界点，提取有效焊缝区域边界点；

39、基于有效焊缝区域边界点确定焊缝区域的上边界和下边界，根据焊缝区域的上边界和下边界分割焊缝区域；

40、母材区域分割模块，在第一x射线焊缝底片中去除焊缝区域的其余区域为母材区域。

41、上述第一检测单元，包括：

42、区域选择模块，在焊缝区域、母材区域和底片全区域中选择至少两个区域类型；

43、哈希值求取模块，针对每个区域类型，利用phash方法分别计算第一x射线焊缝底片和第x二射线焊缝底片中相应区域的哈希值；

44、汉明距离求取模块，确定第一x射线焊缝底片中相应区域的哈希值和第x二射线焊缝底片中相应区域的哈希值之间的汉明距离。

45、本发明的技术方案之三是通过以下措施来实现的：一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，计算机程序由处理器加载并执行以实现适用于重复x射线焊缝底片的检测方法中的步骤。

46、本发明的技术方案之四是通过以下措施来实现的：一种存储介质，所述存储介质上存储有能被计算机读取的计算机程序，所述计算机程序被设置为运行时执行适用于重复x射线焊缝底片的检测方法中的步骤。

47、本发明对x射线焊缝底片极性区域划分，通过计算至少两个区域的哈希值和汉明距离，确定对应区域的相似度，由此判断两个x射线焊缝底片是否重复，该过程有效实现了重复x射线焊缝底片检测的自动化，提高了重复x射线焊缝底片检测的效率，并且对于一些人工伪造篡改具有较好的鲁棒性。相较于人工检测准确且效率高，相较于神经网络模型检测无需占用计算机大量计算资源及存储资源，也无需定期更新训练，且不受训样本质量的影响。