本发明属于焊接质量检测，具体是一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统。
背景技术：
1、随着焊接工艺在制造业中的应用日益广泛，其焊缝的质量直接关系到产品的性能、安全性和使用寿命。因此，对焊缝进行高效精准的缺陷检测成为保障焊缝质量的重要环节。
2、现有技术通过采集焊缝的原始焊缝图像，对原始焊缝图像进行预处理并进行特征提取，得到缺陷特征，对缺陷特征图像进行分析得到焊缝的质量。然而，虽然现有技术能够检测到焊缝的表面缺陷类型和位置，但是通过视觉识别技术来检测焊缝质量，难以检测到焊缝的内部缺陷，导致对焊缝质量检测的结果不够准确。
3、本发明提出一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，以解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，用于解决现有技术没有根据表面缺陷类型对应的严重程度和缺陷区域大小对焊缝的表面质量进行综合评估，导致对焊缝质量检测的结果不够准确；此外，现有技术大多仅采用视觉识别来检测焊缝质量，视觉识别难以检测到焊缝的内部缺陷，导致对焊缝质量检测的结果不够准确的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，包括：数据处理模块，以及与之相连接的数据采集模块和质量检测模块；
3、所述数据采集模块：用于采集待测焊缝的原始焊缝图像和焊接参数，以及采集待测焊缝中若干检测区域的电学参数；其中，焊接参数包括焊接过程中的焊接电流、焊接电压、焊接速度和焊接角度，电学参数包括检测电流和检测电压；
4、所述数据处理模块：用于基于所述电学参数计算待测焊缝的内部质量评分，以及基于图像识别算法提取原始焊缝图像中的表面缺陷特征，基于所述表面缺陷特征计算待测焊缝的表面质量评分；其中，表面缺陷特征包括表面缺陷类型和对应的像素占比，表面缺陷类型包括烧穿、未焊满、咬边、表面气孔、表面裂纹和焊瘤；
5、所述质量检测模块：基于待测焊缝的表面质量评分和内部质量评分对待测焊缝的质量进行评估，得到焊缝检测结果；其中，焊缝检测结果包括表面质量检测结果和内部质量检测结果；以及，
6、根据所述焊缝检测结果和所述焊接参数分析焊缝缺陷原因；其中，焊缝缺陷原因包括焊接电流异常、焊接电压异常、焊接速度异常和焊接角度异常。
7、优选的，若干检测区域的划分，包括：
8、将待测焊缝沿焊缝方向等距离划分为若干检测区域，将检测区域标记为i；其中，i＝1，2，…，n，n为检测区域的总数。
9、优选的，所述基于所述电学参数计算待测焊缝的内部质量评分，包括：
10、a1：提取检测区域i的检测电流ii和检测电压vi；
11、a2：通过公式ri＝vi/ii计算检测电阻ri；
12、a3：设置电阻范围阈值[dy1，dy2]，并且dy1<dy2；
13、a4：判断检测电阻ri是否小于电阻范围阈值的最小值dy1；是，则将检测区域i标记为正常区域；否，则跳转至a5；
14、a5：判断检测电阻ri是否位于电阻范围阈值内；是，则将检测区域i标记为轻度异常区域；否，则将检测区域i标记为严重异常区域；
15、a6：通过公式zb1＝q/n计算轻度异常区域的占比zb1；其中，q为轻度异常区域数量；
16、a7：通过公式zb2＝y/n计算严重异常区域的占比zb2；其中，y为严重异常区域数量；
17、a8：通过公式np＝α×zb1+β×zb2计算焊缝的内部质量评分np；其中，α和β为大于0的比例系数。
18、需要说明的是，焊缝的内部质量评分np越小表示焊缝的内部质量越好；反之，焊缝的内部质量评分np越大表示焊缝的内部质量越差。
19、本发明通过采集待测焊缝中检测区域的检测电流和检测电压，根据检测电流和检测电压计算检测电阻，基于检测电阻和电阻范围阈值将检测区域标记为正常区域、轻度异常区域和严重异常区域，计算轻度异常区域和严重异常区域在所有检测区域中的占比，根据对应的占比计算焊缝的内部质量评分，能够准确地反映出焊缝的内部质量，有利于提高对焊缝的质量进行检测的准确性。
20、优选的，所述基于图像识别算法提取原始焊缝图像中的表面缺陷特征，包括：
21、x1：对原始焊缝图像进行预处理，得到标准焊缝图像；
22、x2：获取标准焊缝图像中所有像素点的灰度值；
23、x3：将各像素点的灰度值与预设的灰度阈值进行比较，得到缺陷区域图像；
24、x4：基于图像识别算法从缺陷区域图像中识别出对应的表面缺陷类型；
25、x5：计算缺陷区域图像在标准焊缝图像中的像素占比。
26、优选的，所述对原始焊缝图像进行预处理，包括：
27、y1：提取原始焊缝图像；
28、y2：通过图像降噪算法对原始焊缝图像进行降噪处理，得到焊缝图像一；
29、y3：提高焊缝图像一的对比度，得到焊缝图像二；
30、y4：对焊缝图像二进行灰度处理，得到标准焊缝图像。
31、本发明通过对原始焊缝图像进行降噪处理得到焊缝图像一，能够降低图像噪声对后续提取焊缝表面缺陷特征的影响；提高焊缝图像一的对比度增强了焊缝表面缺陷特征的纹理细节，有利于提高后续对提取焊缝表面缺陷特征的精确性；对焊缝图像二进行灰度处理能够减少计算量，有利于提高后续对提取焊缝表面缺陷特征的效率。
32、优选的，所述将各像素点的灰度值与预设的灰度阈值进行比较，包括：
33、z1：判断各像素点的灰度值是否大于预设的灰度阈值；是，则将对应的像素点标记为缺陷像素点；否，则将对应的像素点标记为正常像素点；
34、z2：将所有正常像素点围成的区域标记为正常区域图像；
35、z3：将所有缺陷像素点所围成的区域标记为缺陷区域图像。
36、优选的，所述基于所述表面缺陷特征计算待测焊缝的表面质量评分，包括：
37、b1：提取焊缝的表面缺陷特征中的表面缺陷类型和对应的像素占比；
38、b2：将焊缝的表面缺陷类型标记为k；其中，k＝1，2，…，m，m为表面缺陷类型数量；
39、b3：通过公式计算焊缝的表面质量评分bp；其中，bfk为第k个表面缺陷类型对应的评分系数，xbk为第k个表面缺陷类型对应的像素占比之和。
40、需要说明的是，焊缝的表面质量评分bp越小表示焊缝的表面质量越好；反之，焊缝的表面质量评分bp越大表示焊缝的表面质量越差。
41、本发明通过为焊缝的表面缺陷类型设置对应的评分系数，将每个表面缺陷类型的像素占比之和与对应的评分系数相乘得到每个表面缺陷类型的评分，将所有表面缺陷类型的评分求和得到焊缝的表面质量评分，能够准确地反映出焊缝的表面质量，从而有利于提高后续对焊缝的质量进行检测的准确性。
42、优选的，所述基于待测焊缝的表面质量评分和内部质量评分对待测焊缝的质量进行评估，包括：
43、t1：提取焊缝的表面质量评分和内部质量评分；
44、t2：判断焊缝的表面质量评分是否小于设定的表面质量评分阈值；是，则将表面质量检测结果标记为合格；否，则将表面质量检测结果标记为不合格。
45、t3：判断焊缝的内部质量评分是否小于设定的内部质量评分阈值；是，则将内部质量检测结果标记为合格；否，则将内部质量检测结果标记为不合格。
46、优选的，所述根据所述焊缝检测结果和所述焊接参数分析焊缝缺陷原因，包括：
47、提取焊缝检测结果和焊接参数，并整合成标准输入数据，将标准输入数据输入至焊缝缺陷分析模型，得到焊缝缺陷原因；其中，焊缝缺陷分析模型基于人工智能模型训练得到，焊缝缺陷原因包括焊接电流异常、焊接电压异常、焊接速度异常和焊接角度异常。
48、优选的，所述焊缝缺陷分析模型基于人工智能模型构建，包括：
49、通过数据库获取焊缝检测结果和焊接参数；将焊缝检测结果和焊接参数整合成若干组训练数据和若干组检验数据；使用训练数据对人工智能模型进行训练；使用检验数据对训练后的人工智能模型进行检验，根据检验结果对人工智能模型进行调整；最终得到输入为焊缝检测结果和焊接参数，输出为焊缝缺陷原因；其中，人工智能模型包括bp神经网络模型或者rbf神经网络模型。
50、需要说明的是，人工智能模型在构建过程中其输入数据和输出数据均需要适应性处理，如归一化处理，以保证人工智能模型的参数要求。本发明中可输出焊缝缺陷标签，根据焊缝缺陷标签匹配对应的焊缝缺陷原因。
51、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
52、1.本发明通过采集待测焊缝中检测区域的检测电流和检测电压，根据检测电流和检测电压计算检测电阻，基于检测电阻和电阻范围阈值将检测区域标记为正常区域、轻度异常区域和严重异常区域，计算轻度异常区域和严重异常区域在所有检测区域中的占比，根据对应的占比计算焊缝的内部质量评分，能够准确地反映出焊缝的内部质量，有利于提高对焊缝的质量进行检测的准确性。
53、2.本发明通过为焊缝的表面缺陷类型设置对应的评分系数，将每个表面缺陷类型的像素占比之和与对应的评分系数相乘得到每个表面缺陷类型的评分，将所有表面缺陷类型的评分求和得到焊缝的表面质量评分，能够准确地反映出焊缝的表面质量，从而有利于提高对焊缝的质量进行检测的准确性。
1.一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，包括：数据处理模块，以及与之相连接的数据采集模块和质量检测模块；其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，其特征在于，若干检测区域的划分，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，其特征在于，所述基于所述电学参数计算待测焊缝的内部质量评分，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，其特征在于，所述基于图像识别算法提取原始焊缝图像中的表面缺陷特征，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，其特征在于，所述对原始焊缝图像进行预处理，包括：
6.根据权利要求4所述的一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，其特征在于，所述将各像素点的灰度值与预设的灰度阈值进行比较，包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，其特征在于，所述基于所述表面缺陷特征计算待测焊缝的表面质量评分，包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，其特征在于，所述基于待测焊缝的表面质量评分和内部质量评分对待测焊缝的质量进行评估，包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，其特征在于，所述根据所述焊缝检测结果和所述焊接参数分析焊缝缺陷原因，包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于视觉识别与电流电压相结合的焊缝质量检测系统，其特征在于，所述焊缝缺陷分析模型基于人工智能模型构建，包括：
