[發明專利]一種基于邊緣計算的缺陷自動識別評判系統及方法

在審

• 申請號: 202010794567.6
• 申請日: 2020-08-10
• 公開（公告）號: CN111830070A
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 許佳偉;張超;范嘉堃;戶田光司;郭琦;陳海平;程昊;黃宇;明紅芳;竇星;閆瑋祎;莊天天
• 申請（專利權）人: 中海石油氣電集團有限責任公司
• 主分類號: G01N23/04
• 分類號: G01N23/04;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 王胥慧

本發明涉及一種基于邊緣計算的缺陷自動識別評判系統及方法，其特征在于，包括：設備錄入層，用于采集和存儲無損檢測現場內待測焊縫的X射線圖像數據，以及獲取待測焊縫的傳統無損檢測圖像數據；邊緣計算層，用于采集無損檢測現場內待測焊縫的X射線圖像數據，以及采用Mask?RCNN卷積神經網絡對待測焊縫的X射線圖像數據和傳統無損檢測圖像數據進行分析和處理，確定待測焊縫的X射線圖像數據中是否存在缺陷；云服務響應層，用于采用掃描定級算法，對存在缺陷的X射線圖像數據進行缺陷個數標定和掃描定級，得到每一X射線圖像數據的缺陷評判結果，并發送至邊緣計算層，本發明可以廣泛應用于儲罐焊接領域中。

技術領域

本發明是關于一種基于邊緣計算的缺陷自動識別評判系統及方法，屬于儲罐焊接領域。

背景技術

在焊接缺陷檢測領域，膠片X射線成像檢測是常規無損檢測常用的重要方法之一，這種方法穩定性較高，采集圖片的尺寸大，易于檢測判斷。在目前實際生產中，主要采取的是人工分析焊縫圖像的審核方式，憑經驗確定有無缺陷及缺陷的類型、位置和尺寸等，由此評定焊接質量并給出相應的評級，而隨著各個制造業領域對于焊接精度的要求逐步提高，人工操作越來越不能滿足生產發展的需要。傳統方法不可避免的要經歷人工選取特征的過程，該過程耗時費力，且特征的選取是否合理具有很大主觀性，一定程度上影響識別的正確率。

目前，絕大多數企業仍然采用人工方式審核X射線探傷缺陷，但是，這種方式易受設備、環境和個人自身經驗等條件的影響，不僅工作量大，且效率低，容易影響缺陷的判別與定級的預測，無法滿足現代制造業對于焊接精度的需求。現有技術中通過計算機圖像處理方法，對X射線缺陷檢測圖像進行分析、檢測和識別，可以較好地解決人工評定的上述問題。對于X射線缺陷檢測圖像需要統一進行調度和管理，以便于數據的處理運算和模型優化，然而，采用傳統的云計算集中調度和管理方式，嚴重依賴無線網絡帶寬和云服務器的計算能力，實時性差，且系統運行效率低。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的是提供一種實時性強且系統運行效率高的基于邊緣計算的缺陷自動識別評判系統及方法。

為實現上述目的，本發明采取以下技術方案：一種基于邊緣計算的缺陷自動識別評判系統，包括：

設備錄入層，用于采集和存儲無損檢測現場內待測焊縫的X射線圖像數據，以及獲取待測焊縫的傳統無損檢測圖像數據；

邊緣計算層，用于采集無損檢測現場內待測焊縫的X射線圖像數據，以及采用Mask-RCNN卷積神經網絡對待測焊縫的X射線圖像數據和傳統無損檢測圖像數據進行分析和處理，確定待測焊縫的X射線圖像數據中是否存在缺陷；

云服務響應層，用于采用掃描定級算法，對存在缺陷的X射線圖像數據進行缺陷個數標定和掃描定級，得到每一X射線圖像數據的缺陷評判結果，并發送至所述邊緣計算層。

進一步地，所述設備錄入層包括：

無損檢測單元，用于對待測焊縫進行X射線無損檢測，生成待測焊縫的X射線圖像數據，并通過數字通道上傳至所述邊緣計算層；

第一掃描識別輸出單元，用于獲取采用傳統無損檢測方法生成的待測焊縫射線膠片，并將其轉換為圖像數據，通過所述數字通道上傳至所述邊緣計算層。

進一步地，所述邊緣計算層包括：

第二掃描識別輸出單元，用于采集無損檢測現場內待測焊縫的X射線圖像數據，以及采用Mask-RCNN卷積神經網絡，對待測焊縫的X射線圖像數據和傳統無損檢測圖像數據進行處理，確定待測儲罐鋼板焊縫的X射線圖像數據中是否存在缺陷；

邊緣算力單元，用于采用Map-reduce方法，對Mask-RCNN卷積神經網絡進行優化，得到優化后的Mask-RCNN卷積神經網絡。

進一步地，所述第二掃描識別輸出單元包括：