摘要：针对集箱管接头内焊缝表面缺陷自动检测需要，进行了基于计算机视觉的集箱管接头内焊缝表面缺陷自动识别方法研究。分析了不同焊缝图像的纹理特征，从焊缝图像的灰度共生矩阵中提取出15种可用于焊缝表面缺陷状态表征的特征参数。在此基础上，研究将BP神经网络应用于焊缝表面缺陷自动识别中。分析了灰度共生矩阵的步长、灰度级、神经网络的结构参数及输入特征参数的数量和种类对焊缝图像识别效果的影响，优化出最佳的识别参数。在以上研究基础上，利用优化后的神经网络对内窥镜获得的不同焊接质量的焊缝图像进行了训练和识别。结果表明，提出的基于图像纹理的神经网络识别系统可以很好实现集箱管接头内焊缝焊接状态的自动评价，整体识别率达91％。研究工作为集箱管接头内焊缝焊接质量自动检测做了有益的探索。

关键词：焊缝 表面缺陷 纹理特征 灰度共生矩阵 bp神经网络 

单位：北京工业大学机械工程与应用电子技术学院; 北京100124