用于电池焊接异常检测的数据增强系统

摘要

本申请涉及图像处理领域，提供一种用于电池焊接异常检测的数据增强系统，包括：图像获取模块，用于获取电池底板焊接区域的待处理图像；图像增强模块，用于利用单尺度算法基于第一尺度值对待处理图像中焊接区域的像素点进行单尺度增强，基于第二尺度值对待处理图像中除焊接区域的像素点外其余像素点进行单尺度增强，进而得到待处理图像的增强图像，以利用增强图像进行异常检测；其中，第一尺度值小于第二尺度值。本申请的方法，利用较小的第一尺度值对边缘像素点进行增强，排除光照对图像的影响，并且在排除光照影响的同时尽可能的保留更多焊接区域细节，使机器能够更容易识别焊接是否出现异常，从而提高异常检测结果。

权利要求

1.一种用于电池焊接异常检测的数据增强系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取电池底板焊接区域的待处理图像；

图像增强模块，用于利用单尺度算法基于第一尺度值对待处理图像中焊接区域的像素点进行单尺度增强，基于第二尺度值对所述待处理图像中除焊接区域的像素点外其余像素点进行单尺度增强，进而得到所述待处理图像的增强图像，以利用所述增强图像进行异常检测；

其中，所述第一尺度值小于所述第二尺度值；

用于电池焊接异常检测的数据增强系统还包括：边缘检测模块和尺度计算模块；

边缘检测模块，用于对所述待处理图像进行边缘检测，得到所述焊接区域的边缘像素点，所述边缘像素点组成多个连通域；

尺度计算模块，用于计算连通域的弯曲度偏移量，以及计算连通域的排列不规则度，并基于所述连通域的弯曲度偏移量和排列不规则度计算所述第一尺度值，以使得所述图像增强模块基于所述第一尺度值对边缘像素点进行单尺度增强；其中，所述弯曲度偏移量、所述排列不规则度与所述第一尺度值负相关；

所述尺度计算模块包括：弯曲度计算模块；

所述弯曲度计算模块用于以所述连通域中边缘像素点为中心像素点，基于预设长度的滑动步长建立预设长度的滑动窗口；其中，所述预设长度为预设数量的边缘像素点的长度；

计算相邻两个滑动窗口所在的边缘线的弯曲度，并计算所有滑动窗口所在的边缘线的弯曲度的平均值，进而得到每一连通域的边缘弯曲度；

计算每一连通域的边缘弯曲度与标准边缘弯曲度的差值，进而得到所述连通域的弯曲度偏移量；

所述弯曲度计算模块用于：

计算每一滑动窗口的中心像素点的切线角度，基于相邻两个滑动窗口的中心像素点的切线角度之间的欧式距离确定相邻两个滑动窗口所在的边缘线的弯曲度；

其中，如果所述滑动窗口中第一个边缘像素点与最后一个边缘像素点的横坐标相同，则所述中心像素点的切线角度为90°；如果所述滑动窗口中第一个边缘像素点与最后一个边缘像素点的横坐标不相同，则基于第一个边缘像素点的纵坐标与最后一个边缘像素点的纵坐标的差值，与第一个边缘像素点的横坐标与最后一个边缘像素点的横坐标的差值的比值确定所述中心像素点的切线角度；

所述尺度计算模块包括：

区域分割模块，用于基于所述焊接区域的圆心将所述焊接区域划分为多个扇形的第一区域，以及基于第一区域内连通域到圆心的距离将每一所述第一区域划分为多个第二区域；

不规则度计算模块，用于基于第二区域内圆心距离变化量和第二区域内重心距离变化量的乘积计算第二区域的排列不规则度，所述第二区域的排列不规则度为所述第二区域内所有连通域的排列不规则度，第二区域内重心距离变化量表征第二区域内连通域的重心距离变化量。

2.根据权利要求1所述的用于电池焊接异常检测的数据增强系统，其特征在于，所述区域分割模块用于：确定所述待处理图像的焊接区域的圆心、焊接区域的外圆半径和内圆半径；以基于所述焊接区域的圆心将所述焊接区域划分为多个扇形的第一区域，所述第一区域为内圆半径到外圆半径所形成的区域；

计算每一连通域的边缘像素点的横坐标均值和纵坐标均值，进而得到所述连通域对应的重心坐标；基于所述连通域的重心坐标和所有焊接区域的圆心坐标计算所述连通域的到圆心的距离，将计算得到的最小距离作为所述连通域的圆心距离；基于所述第一区域内所有连通域的圆心距离进行直方图统计，得到圆心距离直方图，基于圆心距离直方图将每一所述第一区域划分为多个第二区域。

3.根据权利要求1所述的用于电池焊接异常检测的数据增强系统，其特征在于，所述不规则度计算模块用于：基于所述第二区域内所有连通域的圆心距离与所述第二区域内连通域的数量计算得到所述第二区域的平均圆心距离；

基于所述第二区域的平均圆心距离对第二区域内每一连通域的圆心距离求均方差，进而得到第二区域内圆心距离变化量；

计算第二区域内当前连通域的重心，和与所述当前连通域相邻的两个连通域的重心之间的距离的平均值，进而得到当前连通域与相邻的两个连通域之间的平均重心距离；

计算第二区域内的所有连通域的平均重心距离的均值，并基于第二区域内的所有连通域的平均重心距离的均值对第二区域内每一连通域的平均重心距离求均方差，进而得到第二区域内重心距离变化量。

4.根据权利要求1所述的用于电池焊接异常检测的数据增强系统，其特征在于，所述图像增强模块还用于基于所述第一尺度值计算焊接区域的像素点的尺度，从而对焊接区域的像素点进行单尺度增强；

其中，所述图像增强模块用于利用如下公式计算边缘像素点的尺度：

其中， 为焊接区域的像素点的尺度，  为最优尺度范围最大值， 为最优尺度范围最小值， 和 为第一尺度值的取值范围的最大值和最小值， 为第一尺度值。

5.根据权利要求1所述的用于电池焊接异常检测的数据增强系统，其特征在于，所述弯曲度计算模块还用于：对所有连通域的边缘弯曲度进行统计，获取最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度；

对最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度做差并除以预设值，得到每个边缘弯曲度等级的范围，从而将最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度之间均分成预设数量个等级；

对所有连通域的边缘弯曲度按所属等级范围进行直方图统计，获得边缘弯曲度直方图；

获取边缘弯曲度直方图中最大峰值，计算最大峰值对应的等级内的所有连通域的边缘弯曲度的均值，从而得到标准边缘弯曲度。

6.根据权利要求1所述的用于电池焊接异常检测的数据增强系统，其特征在于，所述图像获取模块用于：采集电池底板焊接区域的图像，并将采集的图像转化为灰度图像；

利用感兴趣区域算法对所述灰度图像进行处理，提取所述焊接区域的图像，进而得到所述待处理图像。

说明书

用于电池焊接异常检测的数据增强系统

技术领域

[0001] 本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种用于电池焊接异常检测的数据增强系统。

背景技术

[0002] 如今电池的应用随着电子产品的增多，需求也不断扩大，小到无线耳机，大到新能源汽车等都需要电池作为可移动电源供电使用，锂电池具有储电量大、转换效率高、无毒、可重复充放电等优点，这使得锂电池得到广泛应用。锂电池通过极耳与其它电路元器件连接，将极耳与其它元器件的导电部分焊接，实现电路连通，从而使锂电池能够给电子产品供电。极耳焊接时会出现虚焊、焊穿、爆孔等异常情况，锂电池极耳焊接完成后要对其进行质量检测，检测其是否出现异常情况，通常采用图像检测方式进行焊接异常检测，但是图像会受到反光等影响，进而使得异常检测结果不够准确。

发明内容

[0003] 本发明提供一种用于电池焊接异常检测的数据增强系统，该方法能够对图像进行增强处理，排除光照对图像的影响，并且在排除光照影响的同时尽可能的保留更多焊接区域细节，使机器能够更容易识别焊接是否出现异常，从而提高异常检测结果。

[0004] 第一方面，本申请提供一种用于电池焊接异常检测的数据增强系统，包括：

[0005] 图像获取模块，用于获取电池底板焊接区域的待处理图像；

[0006] 图像增强模块，用于利用单尺度算法基于第一尺度值对待处理图像中焊接区域的像素点进行单尺度增强，基于第二尺度值对所述待处理图像中除焊接区域的像素点外其余像素点进行单尺度增强，进而得到所述待处理图像的增强图像，以利用所述增强图像进行异常检测；

[0007] 其中，所述第一尺度值小于所述第二尺度值。

[0008] 在一实施例中，用于电池焊接异常检测的数据增强系统还包括：边缘检测模块和尺度计算模块；

[0009] 边缘检测模块，用于对所述待处理图像进行边缘检测，得到所述焊接区域的边缘像素点，所述边缘像素点组成多个连通域；

[0010] 尺度计算模块，用于计算连通域的弯曲度偏移量，以及计算连通域的排列不规则度，并基于所述连通域的弯曲度偏移量和排列不规则度计算所述第一尺度值，以使得所述图像增强模块基于所述第一尺度值对边缘像素点进行单尺度增强；其中，所述弯曲度偏移量、所述排列不规则度与所述第一尺度值负相关。

[0011] 在一实施例中于，所述尺度计算模块包括：弯曲度计算模块；

[0012] 所述弯曲度计算模块用于以所述连通域中边缘像素点为中心像素点，基于预设长度的滑动步长建立预设长度的滑动窗口；其中，所述预设长度为预设数量的边缘像素点的长度；

[0013] 计算相邻两个滑动窗口所在的边缘线的弯曲度，并计算所有滑动窗口所在的边缘线的弯曲度的平均值，进而得到每一连通域的边缘弯曲度；

[0014] 计算每一连通域的边缘弯曲度与标准边缘弯曲度的差值，进而得到所述连通域的弯曲度偏移量。

[0015] 在一实施例中，所述弯曲度计算模块用于：

[0016] 计算每一滑动窗口的中心像素点的切线角度，基于相邻两个滑动窗口的中心像素点的切线角度之间的欧式距离确定相邻两个滑动窗口所在的边缘线的弯曲度；

[0017] 其中，如果所述滑动窗口中第一个边缘像素点与最后一个边缘像素点的横坐标相同，则所述中心像素点的切线角度为90°；如果所述滑动窗口中第一个边缘像素点与最后一个边缘像素点的横坐标不相同，则基于第一个边缘像素点的纵坐标与最后一个边缘像素点的纵坐标的差值，与第一个边缘像素点的横坐标与最后一个边缘像素点的横坐标的差值的比值确定所述中心像素点的切线角度。

[0018] 在一实施例中，所述尺度计算模块包括：

[0019] 区域分割模块，用于基于所述焊接区域的圆心将所述焊接区域划分为多个扇形的第一区域，以及基于第一区域内连通域到圆心的距离将每一所述第一区域划分为多个第二区域；

[0020] 不规则度计算模块，用于基于第二区域内圆心距离变化量和第二区域内重心距离变化量的乘积计算第二区域的排列不规则度，所述第二区域的排列不规则度为所述第二区域内所有连通域的排列不规则度，第二区域内重心距离变化量表征第二区域内连通域的重心距离变化量。

[0021] 在一实施例中，所述区域分割模块用于：

[0022] 确定所述待处理图像的焊接区域的圆心、焊接区域的外圆半径和内圆半径；以基于所述焊接区域的圆心将所述焊接区域划分为多个扇形的第一区域，所述第一区域为内圆半径到外圆半径所形成的区域；

[0023] 计算每一连通域的边缘像素点的横坐标均值和纵坐标均值，进而得到所述连通域对应的重心坐标；基于所述连通域的重心坐标和所有焊接区域的圆心坐标计算所述连通域的到圆心的距离，将计算得到的最小距离作为所述连通域的圆心距离；基于所述第一区域内所有连通域的圆心距离进行直方图统计，得到圆心距离直方图，基于圆心距离直方图将每一所述第一区域划分为多个第二区域。

[0024] 在一实施例中，所述不规则度计算模块用于：

[0025] 基于所述第二区域内所有连通域的圆心距离与所述第二区域内连通域的数量计算得到所述第二区域的平均圆心距离；

[0026] 基于所述第二区域的平均圆心距离对第二区域内每一连通域的圆心距离求均方差，进而得到第二区域内圆心距离变化量；

[0027] 计算第二区域内当前连通域的重心，和与所述当前连通域相邻的两个连通域的重心之间的距离的平均值，进而得到当前连通域与相邻的两个连通域之间的平均重心距离；

[0028] 计算第二区域内的所有连通域的平均重心距离的均值，并基于第二区域内的所有连通域的平均重心距离的均值对第二区域内每一连通域的平均重心距离求均方差，进而得到第二区域内重心距离变化量。

[0029] 在一实施例中，所述图像增强模块还用于基于所述第一尺度值计算焊接区域的像素点的尺度，从而对焊接区域的像素点进行单尺度增强；

[0030] 其中，所述图像增强模块用于利用如下公式计算边缘像素点的尺度：

[0031]

[0032] 其中， 为焊接区域的像素点的尺度， 为最优尺度范围最大值， 为最优尺度范围最小值， 和 为第一尺度值的取值范围的最大值和最小值， 为第一尺度值。

[0033] 在一实施例中，所述弯曲度计算模块还用于：

[0034] 对所有连通域的边缘弯曲度进行统计，获取最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度；

[0035] 对最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度做差并除以预设值，得到每个边缘弯曲度等级的范围，从而将最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度之间均分成预设数量个等级；

[0036] 对所有连通域的边缘弯曲度按所属等级范围进行直方图统计，获得边缘弯曲度直方图；

[0037] 获取边缘弯曲度直方图中最大峰值，计算最大峰值对应的等级内的所有连通域的边缘弯曲度的均值，从而得到标准边缘弯曲度。

[0038] 在一实施例中，所述图像获取模块用于：

[0039] 采集电池底板焊接区域的图像，并将采集的图像转化为灰度图像；

[0040] 利用感兴趣区域算法对所述灰度图像进行处理，提取所述焊接区域的图像，进而得到所述待处理图像。

[0041] 本申请的有益效果，区别于现有技术，本申请的用于电池焊接异常检测的数据增强系统，包括：图像获取模块，用于获取电池底板焊接区域的待处理图像；图像增强模块，用于利用单尺度算法基于第一尺度值对待处理图像中焊接区域的像素点进行单尺度增强，基于第二尺度值对所述待处理图像中除焊接区域的像素点外其余像素点进行单尺度增强，进而得到所述待处理图像的增强图像，以利用所述增强图像进行异常检测；其中，所述第一尺度值小于所述第二尺度值。本申请的方法，为了保留焊接区域的像素点的细节，使得检测时更容易识别，利用较小的第一尺度值对边缘像素点进行增强，排除光照对图像的影响，并且在排除光照影响的同时尽可能的保留更多焊接区域细节，使机器能够更容易识别焊接是否出现异常，从而提高异常检测结果。

附图说明

[0042] 图1为本发明用于电池焊接异常检测的数据增强系统的第一实施例的结构示意图；

[0043] 图2为本发明用于电池焊接异常检测的数据增强系统的第二实施例的结构示意图。

具体实施方式

[0044] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

[0045] 下面结合附图和实施例对本申请进行详细的说明。

[0046] 请参见图1，图1为本发明用于电池焊接异常检测的数据增强系统的第一实施例的结构示意图，具体包括：图像获取模块11以及图像增强模块12。

[0047] 其中，图像获取模块11用于获取电池底板焊接区域的待处理图像。在一实施例中，所述图像获取模块11用于：采集电池底板焊接区域的图像，并将采集的图像转化为灰度图像。具体的，采用CCD照相机对焊接后的电池底板从底板上方俯视进行拍摄，采集过程中会因环境因素，如镜头污染等产生噪声，需要对图像进行去噪处理，采用高斯滤波去除图像中的噪声点，得到滤波后的RGB图像。将RGB图像分成R、G、B三个通道，得到每个通道的灰度图像。利用感兴趣区域算法对所述灰度图像进行处理，提取所述焊接区域的图像，进而得到所述待处理图像。具体的，图像中激光焊接区域位于极耳和金属底板重叠区域，为排除图像中复杂背景影响，采用感兴趣区域ROI算法，对图像中金属底板和极耳的重叠区域进行提取。将提取出的金属底板和极耳的重叠区域的图像记为待处理图像，可以理解的，待处理图像包括焊接区域。

[0048] 提取出的待处理图像可分为焊接区域和非焊接区域，非焊接区域像素点灰度值变化主要为光线、阴影等产生的灰度值变化，焊接区域由于激光焊接会产生高温导致颜色发生变化，且会产生焊接熔融痕迹，使焊接区域表面出现凹凸不平，冷却花纹按一定规律排列，在光照条件下灰度值变化较大，可通过焊接区域花纹变化检测焊接是否出现异常，焊接区域面积较小，在光线较弱或光线混乱情况下不易识别，因此采用单尺度SSR算法对图像进行增强。也即图像增强模块12用于利用单尺度算法基于第一尺度值对待处理图像中焊接区域的像素点进行单尺度增强，基于第二尺度值对所述待处理图像中除焊接区域的像素点外其余像素点（非焊接区域的像素点）进行单尺度增强，进而得到所述待处理图像的增强图像，以利用所述增强图像进行异常检测。其中，所述第一尺度值小于所述第二尺度值。

[0049] 本实施例中，为了保留焊接区域的像素点的细节，使得检测时更容易识别，利用较小的第一尺度值对边缘像素点进行增强，排除光照对图像的影响，并且在排除光照影响的同时尽可能的保留更多焊接区域细节，使机器能够更容易识别焊接是否出现异常，从而提高异常检测结果。

[0050] 请参见图2，图2为本发明用于电池焊接异常检测的数据增强系统的第二实施例的结构示意图，本实施例的电池焊接异常检测的数据增强系统与上述图1所示的第一实施例区别在于，本实施例的系统还包括：边缘检测模块13和尺度计算模块14。

[0051] 其中，边缘检测模块13用于对所述待处理图像进行边缘检测，得到所述焊接区域的边缘像素点，所述边缘像素点组成多个连通域。具体的，采用Canny算子对待处理图像进行边缘检测，得到二值图，将二值图中相同且相邻的像素点连接，进行连通域提取，得到二值图中所有连通域。

[0052] 尺度计算模块14用于计算连通域的弯曲度偏移量，以及计算连通域的排列不规则度，并基于所述连通域的弯曲度偏移量和排列不规则度计算所述第一尺度值，以使得所述图像增强模块基于所述第一尺度值对边缘像素点进行单尺度增强；其中，所述弯曲度偏移量、所述排列不规则度与所述第一尺度值负相关。

[0053] 在一实施例中，将连通域的弯曲度偏移量记为 ，将连通域的排列不规则度记为，利用公式（1）计算得到第一尺度值 ：

[0054]

[0055] 具体的，连通域的弯曲度偏移量 越大，连通域的边缘线越异常，为保留异常边缘线细节，使得检测时更容易识别， 的值应取较小值。同理，排列越不规则，即连通域的排列不规则度 越大，越可能为异常区域，越要保留细节，第一尺度值 应取小值。

[0056] 在一具体实施例中，尺度计算模块14包括弯曲度计算模块141，所述弯曲度计算模块141用于以所述连通域中边缘像素点为中心像素点，基于预设长度的滑动步长建立预设长度的滑动窗口；其中，所述预设长度为预设数量的边缘像素点的长度。具体的，弯曲度计算模块141以连通域的任一边缘像素点为起点，采用5个边缘像素点的长度建立滑动窗口，滑动窗口的滑动步长为5个边缘像素点的长度。

[0057] 弯曲度计算模块141计算每一滑动窗口的中心像素点的切线角度，基于相邻两个滑动窗口的中心像素点的切线角度之间的欧式距离确定相邻两个滑动窗口所在的边缘线的弯曲度。

[0058] 具体的，将滑动窗口中第一个边缘像素点的坐标记为（x1，y1），将滑动窗口中最后一个边缘像素点的坐标记为（x5，y5）。如果所述滑动窗口中第一个边缘像素点的横坐标x1与最后一个边缘像素点的横坐标x5相同，即 ，则所述中心像素点的切线角度为90°。如果所述滑动窗口中第一个边缘像素点的横坐标x1与最后一个边缘像素点的横坐标x5不相同，即 ，则基于第一个边缘像素点的纵坐标y1与最后一个边缘像素点的纵坐标y5的差值y1‑y5，与第一个边缘像素点的横坐标x1与最后一个边缘像素点的横坐标x5的差值 的比值 确定所述中心像素点的切线角度，在一具体实施例中，此时中心像素点的切线角度 ，其中， 为反三角函数。

[0059] 计算相邻两个滑动窗口所在的边缘线的弯曲度，并计算所有滑动窗口所在的边缘线的弯曲度的平均值，进而得到每一连通域的边缘弯曲度。在一实施例中，计算相邻两个滑动窗口的切线角度之间的欧式距离，并对计算的所有相邻两个滑动窗的切线角度之间的欧式距离进行求和，进而得到相邻两个滑动窗口所在的边缘线的弯曲度。在一实施例中，相邻两个滑动窗口所在的边缘线的弯曲度计算公式为：

[0060]

[0061] 其中，n为中心像素点的切线角度 的个数， 为相邻两个窗口的切线角度的欧式距离，为避免边缘线急速弯折处斜率突变对结果的影响，仅取的值，角度差值越大，弯曲度越大，相邻两个滑动窗口所在的边缘线的弯曲度 越大。对每个连通域的所有滑动窗口的边缘线的弯曲度求平均，得到每个连通域的边缘弯曲度 。

[0062] 对所有连通域的边缘弯曲度进行统计，对计算得到的所有边缘弯曲度进行比较，获取最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度，对最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度做差并除以预设值，得到每个边缘弯曲度等级的范围，从而将最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度之间均分成预设数量个等级，对所有边缘弯曲度按所属等级范围进行直方图统计，获得边缘弯曲度直方图。在本申请的实施例中，预设值为19，基于该预设值，可以将最大边缘弯曲度和最小边缘弯曲度之间均分成预20个等级。获取直方图中最大峰值，将最大峰值对应的等级内的所有连通域的边缘弯曲度，求均值为 ,由于焊接区域内的正常花纹连通域的边缘弯曲度相近且数量最多，因此 对应焊接区域内的标准边缘弯曲度，计算每一连通域的边缘弯曲度与标准边缘弯曲度的差值，进而得到所述连通域的弯曲度偏移量。具体的，求每个连通域的边缘弯曲度 与标准边缘弯曲度 差值的绝对值，并进行归一化，得到连通域的弯曲度偏移量 ：

[0063]

[0064] 若焊接区域出现焊接异常，则焊接异常处的连通域的边缘弯曲度与标准边缘弯曲度 明显不同，两者差值较大，焊接正常处的连通域的边缘弯曲度与标准边缘弯曲度稍有不同，但偏差较小，焊接区域若出现异常花纹，花纹越异常，异常花纹连通域的边缘弯曲度与标准边缘弯曲度 差值越大，连通域的弯曲度偏移量 越大, 为归一化函数。

[0065] 在一具体实施例中，尺度计算模块14还包括区域分割模块142以及不规则度计算模块143。

[0066] 区域分割模块142用于基于所述焊接区域的圆心将所述焊接区域划分为多个扇形的第一区域，每一第一区域的圆心角为30°。基于第一区域内连通域到圆心的距离将每一所述第一区域划分为多个第二区域。在一实施例中，区域分割模块142用于确定所述待处理图像的焊接区域的圆心、焊接区域的外圆半径和内圆半径；以基于所述焊接区域的圆心将所述焊接区域划分为多个扇形的第一区域，所述第一区域为内圆半径到外圆半径所形成的区域。在一实施例中，区域分割模块142采用霍夫变换检测待处理图像中的圆形圆心，对每个圆心，寻找在20个像素点距离范围内的其它圆心，记录这些圆心的坐标和对应半径，求圆心横、纵坐标均值，得到每个焊接区域的圆心；将记录的半径求均值为K1，并将记录的每个半径与K1进行比较，分别得到大于K1和小于K1的两部分半径值，对这两部分半径分别再求均值，得到大圆半径K2，小圆半径K3，将K2、K3分别作为圆心所在焊接区域的外圆半径和内圆半径。

[0067] 区域分割模块142用于计算每一连通域的边缘像素点的横坐标均值，和纵坐标均值，进而得到所述连通域对应的重心坐标。

[0068] 区域分割模块142用于基于所述连通域的重心坐标和所有焊接区域的圆心坐标计算所述连通域的到圆心的距离，将计算得到的最小距离作为所述连通域的圆心距离。若焊接区域有i个，则共有i个圆心。求每个连通域重心（x，y）到不同的焊接区域圆心的最短距离d1：

[0069]

[0070] 其中， 表示求最小值，d1为连通域重心到其所在焊接区域圆心的距离，其可以记为连通域的圆心距离。

[0071] 基于所述第一区域内所有连通域的圆心距离 进行直方图统计，得到圆心距离直方图，基于圆心距离直方图将每一所述第一区域划分为多个第二区域。对每个扇形区域内焊接区域的所有连通域的圆心距离 四舍五入为整数后进行直方图统计，得到圆心距离直方图，按距离将第一区域平分为近、中、远三个第二区域。

[0072] 不规则度计算模块143用于基于第二区域内圆心距离变化量和第二区域内重心距离变化量的乘积计算第二区域的排列不规则度，所述第二区域的排列不规则度为所述第二区域内所有连通域的排列不规则度，第二区域内重心距离变化量表征第二区域内连通域的重心距离变化量。

[0073] 在一实施例中，第二区域的排列不规则度 计算方式为：

[0074]

[0075] 其中， 为第二区域内圆心距离变化量， 为第二区域内重心距离变化量。

[0076] 在一具体实施例中，不规则度计算模块143用于：基于所述第二区域内所有连通域的圆心距离与所述第二区域内连通域的数量计算得到所述第二区域的平均圆心距离。第二区域的平均圆心距离 具体计算方式为：

[0077]

[0078] 其中，j为每个第二区域内的连通域的圆心距离个数， 表示第二区域内第i个连通域的圆心距离。

[0079] 基于所述第二区域的平均圆心距离 对第二区域内每一连通域的圆心距离求均方差，进而得到第二区域内圆心距离变化量f1。具体的，第二区域内圆心距离变化量f1的计算方式为：

[0080]

[0081] 表示 的个数。若出现焊接异常，不同连通域到圆心的距离不同，花纹排列越不整齐，圆心距离变化量f1越大。

[0082] 进一步的，不规则度计算模块143计算第二区域内当前连通域的重心，和与所述当前连通域相邻的两个连通域的重心之间的距离的平均值，进而得到当前连通域与相邻的两个连通域之间的平均重心距离f2。具体的，对每个第二区域内的每个连通域，作连通域重心G1与焊接区域的圆心连线，在连线两侧计算连通域重心G1与其他连通域重心间的距离，分别寻找与连通域重心G1相邻最近的其它连通域的重心G2、G3，并分别记录G2、G3到G1的距离，将距离相加求平均得G1所在连通域与相邻两个连通域之间的平均重心距离f2。三个相邻连通域之间的距离越远，平均重心距离f2越大。

[0083] 计算第二区域内的所有连通域的平均重心距离的均值。具体的，对每个第一区域内每个第二区域内的所有连通域求平均重心距离f2,并求平均重心距离的均值得 。

[0084] 基于第二区域内的所有连通域的平均重心距离的均值 对第二区域内每一连通域的平均重心距离f2求均方差，进而得到第二区域内重心距离变化量 。得到重心距离变化量 的计算方式为：

[0085]

[0086] 其中， 为 的个数。正常焊接区域花纹间距较为统一，异常焊接区域花纹间距变化较大，对应的连通域与连通域之间的距离变化较大，因此异常焊接区域的连通域之间的距离的均方差较大，焊接区域越异常，花纹间距变化越大，间距均方差越大， 越大。

[0087] 将 与 相乘得每个扇形的每个小区域内的排列不规则度P1：

[0088]

[0089] 通过上述方式，计算得到排列不规则度P1和弯曲度偏移量 ，利用公式（1）得到第一尺度值 。

[0090] 当某个第一区域的某个第二区域内出现焊接异常时，焊接花纹越异常，所对应的连通域的边缘弯曲度与正常花纹的边缘弯曲度差别越大，弯曲度偏移量 越大；焊接越异常，花纹的排列也越不规则，计算得到的排列不规则度P1越大， 的倒数 越小，第一尺度值 越小。为突出焊接异常区域细节，需减小异常区域像素点的单尺度计算时的sigma值，因此对每个像素点，通过像素点所在连通域重心计算到圆心的距离，若圆心距离在K1到K2之间，则该像素点为焊接区域像素点，通过像素点坐标确定边缘二值图中所在连通域，通过连通域所在小区域内计算得到的 和P1，相乘得到 ，将 作为焊接区域像素点的单尺度增强时的sigma值，对图像进行增强，像素点所在焊接区域越异常，计算得到的越小，单尺度增强的细节越突出。

[0091] 图像增强模块12还用于基于所述第一尺度值计算焊接区域的像素点的尺度，从而对焊接区域的像素点进行单尺度增强。

[0092] 其中，所述图像增强模块用于利用如下公式计算边缘像素点的尺度：

[0093]

[0094] 其中， 为焊接区域的像素点的尺度， 为最优尺度范围最大值， 为最优尺度范围最小值， 和 为第一尺度值的取值范围的最大值和最小值， 为第一尺度值。 随图像中 的取值范围变化而变化， 与 成正比，因此 越大，越大。

[0095] 像素点为非焊接区域像素点时，将第二尺度值取100进行单尺度增强，以保留更多色彩信息。

[0096] 通过上述方式对待处理图像进行图像增强。将增强后的图像输入到自编码神经网络中对图像中的焊接异常进行识别，识别过程中会受到光照、背景变化干扰，单尺度计算在排除光照影响的同时尽可能的保留更多焊接区域细节，使机器能够更容易识别焊接是否出现异常。

[0097] 以上仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。