[發明專利]一種人防門密封膠條老化龜裂檢測系統及方法

有效

• 申請號: 201810542720.9
• 申請日: 2018-05-30
• 公開（公告）號: CN109001210B
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 舒軍;陳健生;肖珊;秦啟平;王邦平;修應奎;龔柱
• 申請（專利權）人: 成都天仁民防科技有限公司;中鐵二院工程集團有限責任公司
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/00;G06T7/33;G06T7/73
• 代理公司: 北京睿博行遠知識產權代理有限公司 11297
• 代理人: 王紅

1.一種人防門密封膠條老化龜裂狀態的檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1：光路布局模塊的攝像機獲取人防門門框上的密封膠條的圖像；

S2：數據采集模塊接收所述光路布局模塊獲取的視頻圖像,并傳遞給智能分析模塊；

S3：智能分析模塊調取圖像數據服務器存儲的密封膠條原始和實時視頻圖像；

S4：智能分析模塊，將人密封膠條的原始和實時視頻圖像，進行圖像分析比對，定位到密封膠條的老化龜裂位置并確定人防門的密封膠條的老化龜裂狀態異常情況；

S5：電氣主控箱將密封膠條的老化龜裂的異常狀態在顯示終端上顯示出來；

步驟S4中原始和實時視頻圖像進行分析比對通過如下步驟得到：

S41：建立膠條老化龜裂圖像樣本庫：收集膠條老化龜裂圖像塊制作成正樣本庫，收集沒有老化龜裂的膠條圖像塊制作成負樣本庫；

S42:建立樣本標簽：將老化龜裂的圖像的標簽設為1，將沒有老化龜裂的圖像標簽設為0；

S43：將S41建立的膠條老化龜裂圖像樣本庫和S42建立的樣本標簽，進行對應，形成樣本標簽集合；

S44：樣本圖像特征提取：樣本圖像特征包括顏色特征和形態特征；顏色特征利用OpenCV函數cvtColor帶參數CV_BGR2HSV將圖像從rgb空間轉換到HSV圖像空間，利用OpenCV函數calcHist計算顏色直方圖；形態特征采用Sobel算子計算圖像的梯度信息；將圖像的顏色直方圖和圖像的梯度信息形成一個一維矢量作為樣本圖像的特征；

S45：分類訓練：采用OpenCV中的機器學習模塊中SVM算法對S44得到的樣本圖像特征進行訓練，訓練完成后將得到訓練文件，將該文件保存為xml文件格式；

S46：輸入密封膠條實時圖像和原始圖像；

S47：圖像配準：將實時圖像配準到原始圖像；

S48：圖像比對與差異輸出：將當前實時圖像和原始圖像采用SSIM算法，比較兩幅圖像的結構相似性，將實時圖像中與原始圖像差異度大的圖像塊，作為疑似膠條老化龜裂圖像塊輸出；

S49:老化龜裂狀態識別輸出：對疑似老化龜裂圖像塊采用步驟S44的方法提取疑似老化龜裂圖像塊的圖像特征,利用步驟S45形成的訓練文件和KNN算法識別疑似老化龜裂圖像塊是否為老化龜裂圖像；在識別過程，采用OpenCV中函數findNearest查找最近鄰的20個以上的樣本圖像進行比較，當超過10個以上的圖像都屬于老化龜裂圖像，可認為該圖像塊為老化龜裂圖像。

2.根據權利要求1所述的人防門密封膠條老化龜裂狀態的檢測方法，其特征在于：所述步驟S47中圖像配準的步驟如下：

S471：采用surf算法求解輸入實時圖像和原始圖像的surf特征描述點；

S472：對特征描述點利用opencv中特征匹配點算法FlannBasedMatcher求解匹配點；

S473：在匹配點中統計出匹配最小距離min_dis，以min_dis為基準，凡是匹配距離小于5倍min_dis的匹配點篩選出來作為最佳匹配點集合；

S474：對實時圖像和原始圖像之間的最佳匹配點集合，利用opencv函數findHomography求解當前實時圖像到原始圖像之間的仿射變換矩陣H，利用opencv函數warpPerspective對仿射變換矩陣H進行計算將當前圖像配準到原始圖像。

3.根據權利要求2所述的人防門密封膠條老化龜裂狀態的檢測方法，其特征在于：還包括老化龜裂狀態分級預警步驟：

S491：將KNN算法中用findNearest找出的20個最近鄰樣本圖像中預警值進行統計，對每一級報警的樣本數進行統計，最多樣本數報警級別作為老化龜裂狀態預警級別；當多個報警級別的樣本數相同時，采用最高的預警級別進行預警。