封雨鑫，邓宏贵，程 钰

(1.深圳市大族智能控制科技有限公司，广东 深圳 518057;2.中南大学 物理与电子学院，长沙 410083)

0 引言

随着我国近年来在工业智能制造领域的快速发展，产品的市场需求对工艺、材料、设备的要求越来越高。钢铁在汽车、医疗、航空、船舶等诸多邻域的应用中成为了一种必不可少的材料。当前，激光焊接成为了工业钢材结构焊接的主流，受工艺环境的影响，会在焊接部位形成不同程度和数量的溅射、气孔、夹渣、未焊透等现象。这些工艺问题是不可避免的，如果视而不见的去应用这些焊件材料会影响整个产品的使用性能，尤其是化工锅炉、桥梁结构等一些应用场景中，严重时可能会带来不可预估的安全事故。因此，焊缝缺陷检测是确保焊件材料安全性、可靠性的一道必不可少的工艺。而目前工业缺陷检测主要以人工检测和机器视觉检测为主，人工检测存在检测效率低、检测精度低和误检率高等问题；在机器视觉检测方面已存在大量的方法：Guifang Wu[1]基于数字图像处理技术提出了一种热轧钢带表面缺陷检测系统；刘明炜,王快社[2]设计了一种带钢表面缺陷检测系统；Fernando Lòpez等人[3]基于T2统计量提出了一种彩色纹理缺陷检测方法；周鹏，徐科等人[4]基于SIFT算子对中厚板材进行了缺陷检测的研究；Fu Qiang等人[5]基于小波算法提出了一种多分辨率表面缺陷检测算法;针对钢板材料的表面缺陷检测，天津大学、西安理工大学、河北工业大学等研究人员在缺陷检测方法和缺陷检测系统设计这方面做了大量研究[6-9]。……