[發明專利]一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的方法及系統

在審

• 申請號: 202111044565.6
• 申請日: 2021-09-07
• 公開（公告）號: CN113516654A
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 程捷;王楊;汪楊;孟琭;呂祥云;程良超;韓夢婷
• 申請（專利權）人: 風脈能源(武漢)股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T3/40;G01N21/88
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 厲洋洋

本發明涉及一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的方法及系統，其方法包括，獲取魚眼數字圖像序列；分別對每一幀魚眼數字圖像進行展開和畸變矯正得到矩形數字圖像序列；將矩形數字圖像序列中相鄰矩形數字圖像連續拼接在一起得到芯孔內壁的全局圖像；對全局圖像進行缺陷定位得到芯孔內壁的缺陷部位的實際位置。本發明將整個芯孔的全部信息進行平面展示，一次性獲取芯孔全部全景圖像；對于魚眼數字圖像采用像素點的方位角及其距離成像中心的距離，對數字圖像進行展開并畸變矯正，使其能夠較好的還原實際情況；利用深度學習算法，能夠發現缺陷部位，對于整個芯孔的情況進行問題篩查，能夠全面查找問題點并準確定位缺陷部位的實際位置。

技術領域

本發明涉及數字圖像處理領域，具體涉及一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的方法及系統。

背景技術

日常生活中，在檢測混凝土強度或觀察混凝土內部質量時，采用鉆芯法提取芯樣后，使用內窺鏡對芯孔內壁進行逐張照片采集，再根據拍攝照片初步診斷混凝土內部質量。內窺鏡觀測一次只能通過一張照片看到待測物體內局部情況，不能連續采集且無法對異常部位進行準確定位；對于出現的異常問題只能給出定性分析，無法給出量化結果；信息采集過程需要人為參與，缺陷診斷無法形成自動化報告。因此，采用內窺鏡獲取及檢測混凝土內部質量的工作效率大大降低，且無法一次性全面的展示并反應芯孔內部的整體情況。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的方法及系統，利用魚眼鏡頭，周向全景成像，再通過對采集的魚眼數字圖像進行展開及拼接，將芯孔內壁以矩形剖面圖的形式展示，便于缺陷的定位、測量和定性計算。

本發明解決上述技術問題的技術方案如下：一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的方法，包括以下步驟，

S1，利用放置在待測的芯孔內的魚眼鏡頭沿芯孔中軸線的方向前進，獲取魚眼數字圖像序列；

S2，基于所述魚眼數字圖像序列中每一幀魚眼數字圖像的各像素點離成像中心點的距離以及相對于所述成像中心點的方向角，分別對每一幀所述魚眼數字圖像進行展開和畸變矯正，得到矩形數字圖像序列；

S3，采用特征點匹配的方法將所述矩形數字圖像序列中相鄰矩形數字圖像連續拼接在一起，得到所述芯孔內壁的全局圖像；

S4，利用深度學習的方法對所述全局圖像進行缺陷定位，得到所述芯孔內壁的缺陷部位的實際位置。

基于上述一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的方法，本發明還提供一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的系統。

一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的系統，包括以下模塊，

魚眼數字圖像序列獲取模塊，其用于利用放置在待測的芯孔內的魚眼鏡頭沿芯孔中軸線的方向前進，獲取魚眼數字圖像序列；

圖像展開與畸變矯正模塊，其用于基于所述魚眼數字圖像序列中每一幀魚眼數字圖像的各像素點離成像中心點的距離以及相對于所述成像中心點的方向角，分別對每一幀所述魚眼數字圖像進行展開和畸變矯正，得到矩形數字圖像序列；

圖像拼接模塊，其用于采用特征點匹配的方法將所述矩形數字圖像序列中相鄰矩形數字圖像連續拼接在一起，得到所述芯孔內壁的全局圖像；

缺陷識別模塊，其用于利用深度學習的方法對所述全局圖像進行缺陷定位，得到所述芯孔內壁的缺陷部位的實際位置。

本發明的有益效果是：本發明涉及的一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的方法及系統將整個芯孔的全部信息進行平面展示，一次性獲取芯孔全部全景圖像，信息獲取便捷性大幅度提升，可避免由于多位點取景等造成的缺陷部位的遺漏問題；同時，對于魚眼數字圖像采用像素點的方位角及其距離攝像頭成像中心的距離，對數字圖像進行展開，并將其進行畸變矯正，使其能夠較好的還原實際情況；另外，利用深度學習算法，能夠發現缺陷部位，對于整個芯孔的情況進行問題篩查，能夠全面查找問題點并準確定位缺陷部位的實際位置。

附圖說明

圖1為本發明涉及的一種基于視覺識別芯孔內壁異常部位的方法的流程圖；