[發明專利]用于檢測管道缺陷的方法和裝置有效
| 申請號: | 201810904674.2 | 申請日: | 2018-08-09 |
| 公開(公告)號: | CN108982522B | 公開(公告)日: | 2022-04-26 |
| 發明(設計)人: | 黃耀波;劉明浩;冷家冰;徐玉林;郭江亮;李旭 | 申請(專利權)人: | 北京百度網訊科技有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/88 | 分類號: | G01N21/88 |
| 代理公司: | 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204 | 代理人: | 王達佐;馬曉亞 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 檢測 管道 缺陷 方法 裝置 | ||
本申請實施例公開了用于檢測管道缺陷的方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括:獲取至少一個目標傳感器采集到的、針對目標管道的電信號數據;對電信號數據執行預設操作,其中,預設操作包括濾波;基于執行預設操作后的電信號數據,生成對應的灰度圖;響應于確定灰度圖包括表征目標管道存在缺陷的區域,確定上述缺陷的類別和上述區域在灰度圖中的位置。該實施方式實現了通過將采集到的、針對目標管道的電信號轉換成灰度圖,而后通過灰度圖確定目標管道存在的缺陷的類別。
技術領域
本申請實施例涉及計算機技術領域,具體涉及用于檢測管道缺陷的方法和裝置。
背景技術
在一些領域中,生產或輸送過程中需要使用到管道。例如,石油行業,需要通過管道對石油進行輸送。為了避免發生危險和造成損失,常常需要對管道的表面進行檢測,進而判斷管道表面存在的缺陷的類別。目前,一般通過以下兩種方式對管道的表面進行檢測。第一,首先通過傳感器采集關于管道表面的數據,然后依靠技術人員對采集到的數據進行分析,進而判斷出疑似缺陷的類別。第二,借助于專家系統,從傳感器采集到的數據中提取疑似存在缺陷的數據,而后,通過技術人員對提取的數據進行分析。
發明內容
本申請實施例提出了用于檢測管道缺陷的方法和裝置。
第一方面,本申請實施例提供了一種用于檢測管道缺陷的方法,該方法包括:獲取至少一個目標傳感器采集到的、針對目標管道的電信號數據;對電信號數據執行預設操作,其中,預設操作包括濾波;基于執行預設操作后的電信號數據,生成對應的灰度圖;響應于確定灰度圖包括表征目標管道存在缺陷的區域,確定上述缺陷的類別和上述區域在灰度圖中的位置。
在一些實施例中,基于執行預設操作后的電信號數據,生成對應的灰度圖,包括:基于執行預設操作后的電信號數據,執行圖像插值,生成對應的灰度圖。
在一些實施例中,響應于確定灰度圖包括表征目標管道存在缺陷的區域,確定上述缺陷的類別和上述區域在灰度圖中的位置,包括:將灰度圖輸入至預先訓練的缺陷檢測模型,得到表征目標管道存在缺陷的區域所指示的缺陷的類別和表征目標管道存在缺陷的區域在灰度圖中的位置的位置信息,其中,缺陷檢測模型用于指示灰度圖和表征目標管道存在缺陷的區域所指示的缺陷的類別、表征目標管道存在缺陷的區域在灰度圖中的位置之間的對應關系。
在一些實施例中,缺陷檢測模型通過如下步驟訓練得到:獲取樣本集,樣本包括樣本灰度圖和樣本標注信息,樣本灰度圖包括至少一個表征目標管道存在缺陷的區域,樣本標注信息用于指示表征目標管道存在缺陷的區域所指示的缺陷的類別和指示目標管道存在缺陷的區域在樣本灰度圖中的位置;從所述樣本集中選取樣本,將選取的樣本的樣本灰度圖和樣本標注信息分別作為初始模型的輸入和期望輸出,訓練得到缺陷檢測模型。
在一些實施例中,初始模型包括深度卷積神經網絡和分類器,深度卷積神經網絡用于提取灰度圖的特征。
第二方面,本申請實施例提供了一種用于檢測管道缺陷的裝置,該裝置包括:獲取單元,被配置成獲取至少一個目標傳感器采集到的、針對目標管道的電信號數據;執行單元,被配置成對電信號數據執行預設操作,其中,預設操作包括濾波;生成單元,被配置成基于執行預設操作后的電信號數據,生成對應的灰度圖;確定單元,被配置成響應于確定灰度圖包括表征目標管道存在缺陷的區域,確定上述缺陷的類別和上述區域在灰度圖中的位置。
在一些實施例中,生成單元,進一步被配置成:基于執行預設操作后的電信號數據,執行圖像插值,生成對應的灰度圖。
在一些實施例中,確定單元,進一步被配置成:將灰度圖輸入至預先訓練的缺陷檢測模型,得到表征目標管道存在缺陷的區域所指示的缺陷的類別和表征目標管道存在缺陷的區域在灰度圖中的位置的位置信息,其中,缺陷檢測模型用于指示灰度圖和表征目標管道存在缺陷的區域所指示的缺陷的類別、表征目標管道存在缺陷的區域在灰度圖中的位置之間的對應關系。
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