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[發明專利]裂紋圖像獲取、檢測方法、計算機設備及可讀存儲介質有效

專利信息
申請號: 201910739992.2 申請日: 2019-08-12
公開(公告)號: CN110610483B 公開(公告)日: 2022-02-22
發明(設計)人: 陳其鵬;李程啟;吳鵬;趙婷;鄭曉崑 申請(專利權)人: 全球能源互聯網研究院有限公司;國網山東省電力公司電力科學研究院;國家電網有限公司
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T3/40
代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250 代理人: 張琳琳
地址: 102209 北京*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 裂紋 圖像 獲取 檢測 方法 計算機 設備 可讀 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種裂紋檢測模型的訓練方法,其特征在于,包括:

獲取設備圖像集;其中,所述設備圖像集是通過對樣本圖像進行目標設備檢測得到的;

基于所述設備圖像集,訓練設備檢測模型;

獲取部件圖像集;其中,所述部件圖像集是通過對所述設備圖像集中的設備圖像進行目標部件檢測得到的;

基于所述部件圖像集,訓練部件檢測模型;

獲取裂紋圖像集;其中,所述裂紋圖像集是通過對所述部件圖像集中的部件圖像進行裂紋檢測得到的;

基于所述裂紋圖像集,訓練裂紋識別模型,所述裂紋識別模型的訓練采用語義分割算法;

依次級聯所述設備檢測模型、所述部件檢測模型以及所述裂紋識別模型,以得到所述裂紋檢測模型。

2.一種裂紋檢測方法,其特征在于,包括:

獲取待檢測圖像;

將所述待檢測圖像輸入裂紋檢測模型中,以檢測出所述待檢測圖像中的裂紋;其中,所述裂紋檢測模型是根據權利要求1所述的裂紋檢測模型的訓練方法訓練得到的。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述將所述待檢測圖像輸入裂紋檢測模型中,以檢測出所述待檢測圖像中的裂紋,包括:

所述待檢測圖像能夠通過離線或在線中的至少一種形式導入到處理設備中;

通過裂紋檢測模型對所述待檢測圖像進行分析,識別所述待檢測圖像中的目標設備,生成設備圖像;

通過裂紋檢測模型對所述設備圖像進行分析,識別所述待檢測圖像中的目標設備的目標部件,生成部件圖像;

通過裂紋檢測模型對所述部件圖像進行分析,識別所述待檢測圖像中的目標設備的目標部件上的裂紋;

計算并標注所述裂紋在所述待檢測圖像中的位置。

4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述通過裂紋檢測模型對所述待檢測圖像進行分析,識別所述待檢測圖像中的目標設備,生成設備圖像,包括:

對所述待檢測圖像進行分析,若所述待檢測圖像中有目標設備,則通過外接矩形自動標注,截取出所述目標設備像素矩形,生成設備圖像。

5.根據權利要求3所述的裂紋檢測方法,其特征在于,所述通過裂紋檢測模型對所述設備圖像進行分析,識別所述待檢測圖像中的目標設備的目標部件,生成部件圖像,包括:

對所述設備圖像進行分析,通過外接矩形自動標注所述設備圖像中的目標部件,截取出所述部件像素矩形,生成部件圖像。

6.根據權利要求3所述的裂紋檢測方法,其特征在于,所述通過裂紋檢測模型對所述部件圖像進行分析,識別所述待檢測圖像中的目標設備的目標部件上的裂紋,包括:

對所述目標部件圖像進行分析,若所述目標部件圖像中存在有裂紋,自動標注出每一個相關像素點,生成所述相關像素點在所述目標部件圖像中位置。

7.根據權利要求6所述的裂紋檢測方法,其特征在于,所述計算并標注所述裂紋在所述待檢測圖像中的位置,包括:

計算所有目標部件像素在原圖像的實際位置;

根據所述相關像素點在所述目標部件圖像中位置,計算所述裂紋在所述待檢測圖像中的位置。

8.一種計算機設備,其特征在于,所述計算機設備包括處理器和存儲器,所述存儲器中存儲有至少一條指令或程序,所述至少一條指令或程序由所述處理器加載并執行以實現如權利要求2至7中任一所述的裂紋檢測方法。

9.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述存儲介質中存儲有至少一條指令或程序,所述指令或程序由處理器加載并執行以實現權利要求2至7中任一所述的裂紋檢測方法。

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