[發明專利]一種火電廠多管道設備運行現場漏水缺陷檢測方法在審
| 申請號: | 202011390348.8 | 申請日: | 2020-12-02 |
| 公開(公告)號: | CN112541887A | 公開(公告)日: | 2021-03-23 |
| 發明(設計)人: | 劉安倉;孫偉鵬;陳建忠;林楚偉;尤亮;朱晨亮;江永;吳濤;熊燦成 | 申請(專利權)人: | 中國華能集團有限公司南方分公司;華能國際電力股份有限公司海門電廠 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/62;G06T7/90;G06T5/20 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 | 代理人: | 江裕強;張金福 |
| 地址: | 510000 廣東省廣州*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 火電廠 管道 設備 運行 現場 漏水 缺陷 檢測 方法 | ||
1.一種火電廠多管道設備運行現場漏水缺陷檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1:定點數據采集與傳輸:首先云臺把紅外相機移動到圖像采集位置,延時1s后工控機打開紅外相機,拍攝紅外圖像一張。然后將圖像數據傳輸到無線AP,無線AP再把數據反饋給數據處理系統的處理器,
步驟2:關閉紅外相機,等待下一次采集過程,
步驟3:分析檢測數據:數據處理系統收到檢測數據后開始進行紅外圖像數據處理分析,通過顏色通道劃分與閾值分割處理初步篩選出水團特征,通過形態學處理增強所得到的水團特征;通過緊密度篩選提取出潮濕環境帶來的干擾所在的區域,然后通過閾值分割加上邊緣提取的方法提取出低溫水管干擾所在的區域,然后將干擾從提取出的水團特征中去除,最終得到準確的泄漏水團特征,
步驟4:漏水判斷以及輸出:根據提取到的漏水特征,計算漏水的面積并與預設的漏水報警數值進行比對分析,判斷設備的狀態,同時儲存本次的分析結果并將結果在總控分析模塊的顯示器上顯示。
2.根據權利要求1所述的一種火電廠多管道設備運行現場漏水缺陷檢測方法,其特征在于,所述紅外圖像數據處理分析的步驟為:
S1:對紅外圖像進行RGB三個顏色通道的圖像分割處理:對篩選出的R通道圖像進行閾值分割處理,計算閾值分割后的圖像中所有的連通域,將不相連的區域都分割成單獨的區域,通過顏色通道劃分與閾值分割處理初步篩選出水團特征,通過形態學處理增強所得到的水團特征;
S2:對提取出的水團特征進行特征增強處理:首先進行面積篩選,篩選出面積大于S平方厘米的水團特征;進行矩形度和孔洞面積以及孔洞數目的篩選,篩選掉矩形度較低的特征同時去除特征中多余的孔洞;進行凸度篩選,消除多余的圓形特征;通過緊密度篩選初步提取出緊密度較低的潮濕環境帶來的干擾所在的區域,并將其列為ROI區域;
S3:通過與目前已經提取出的水團特征區域進行對比,提取出ROI區域內的干擾特征,并通過邊緣提取的方法篩選出低溫水管帶來的干擾特征所在的區域,針對所篩選出的干擾特征進行去除,最后獲取準確的水團特征。
3.根據權利要求2所述的一種火電廠多管道設備運行現場漏水缺陷檢測方法,其特征在于,所述矩形度的篩選,矩形度體現物體對其外接矩形的充滿程度,反映一個物體與矩形相似程度的一個參數,由于泄漏水團的擴散特性,水團的形狀矩形度較高,對矩形度的篩選以篩選掉部分干擾的影響,矩形度的計算公式為:
其中,SM是該物體的面積,而SMER是其最小外接矩形的曲積,R反映了一個物體對其的充滿程度,對于矩形物體R取得最大值1,對于纖細、彎曲的物體R取值變小,R值的范圍為0~1。
4.根據權利要求2所述的一種火電廠多管道設備運行現場漏水缺陷檢測方法,其特征在于,所述凸度篩選,泄漏水團由于在不斷擴散中,因此凸度范圍在0~1當中,對凸度進行篩選去除多余的圓形特征。凸度的計算公式為:
其中,F0為區域面積,FC為包圍區域面積的最小凸包面積。
5.根據權利要求2所述的一種火電廠多管道設備運行現場漏水缺陷檢測方法,其特征在于,所述緊密度篩選,與泄漏水團相比,周圍潮濕環境帶來的干擾的孔隙大,因此緊密度小,緊密度在10以下,緊密度C的計算公式為:
C=max(1,C')
其中,L為區域輪廓周長,F為區域面積。
6.根據權利要求2所述的一種火電廠多管道設備運行現場漏水缺陷檢測方法,其特征在于,所述ROI區域內的干擾特征判斷過程如:ROI區域內若無水團特征,則將所提取出的特征全部輸出,ROI內若有漏水特征,計算所提取出的總特征與ROI區域內的特征的面積比值,若比值大于2則輸出所提取出的水團特征,反之不輸出水團特征。這種方法可以有效去除ROI區域內的干擾。
7.根據權利要求2所述的一種火電廠多管道設備運行現場漏水缺陷檢測方法,其特征在于,所述篩選低溫水管帶來的干擾特征具體流程如:首先對紅外圖像數據進行均值濾波處理,去除一些噪聲帶來的干擾,然后進行HSV三個顏色通道的圖像分割處理,并對V通道的圖像進行閾值分割,從圖像中提取具有亞像素精度的灰度邊緣,然后使用canny算子對處理后的圖像進行邊緣提取,并對所提取出的水管輪廓進行特征篩選,篩選出外接圓半徑較大的較直的輪廓,然后連接所有端點相近的輪廓,將閉合的輪廓轉化為區域,最后輸出所提取出的水管特征。
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