[發明專利]基于改進擴展特征金字塔模型的管道缺陷檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202210196175.9
• 申請日: 2022-03-02
• 公開（公告）號: CN114266771B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 李清泉;郭文浩;王全;劉志;朱家松;朱松;元鵬鵬;李秋棪
• 申請（專利權）人: 深圳市智源空間創新科技有限公司;深圳市環水管網科技服務有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/20;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 深圳智匯遠見知識產權代理有限公司 44481
• 代理人: 聶磊;鄭江燕

1.一種基于改進擴展特征金字塔模型的管道缺陷檢測方法，其特征在于，包括：

采集管道內部曲面的原始圖像；

對所述原始圖像進行畸變轉換，得到二維平面圖像；

在多個尺度對所述二維平面圖像進行特征采樣，構建所述二維平面圖像的特征金字塔采樣模型，其中，所述特征金字塔采樣模型包括多個按照尺度排列的管道特征圖；

基于所述特征金字塔采樣模型生成所述管道內部的缺陷特征圖；

根據所述缺陷特征圖識別所述管道內部曲面上的缺陷類別；

其中，所述特征金字塔采樣模型為EFPN，基于所述特征金字塔采樣模型生成所述管道內部的缺陷特征圖包括：從所述EFPN的第一階層獲取主輸入特征，從所述EFPN的第二階層獲取參考輸入特征，其中，所述EFPN由所述第一階層和所述第二階層組成；將所述主輸入特征和所述參考輸入特征嵌入超分辨率模塊生成紋理特征圖；基于所述紋理特征圖拓展生成所述管道內部的缺陷特征圖；基于所述紋理特征圖拓展生成所述管道內部的缺陷特征圖包括：基于第一縮小尺度對所述二維平面圖像進行下采樣，得到第一中間特征圖C₂′；采用以下公式拓展生成所述管道內部的缺陷特征圖P₂′：P₂′=P_2s↑2+ C₂′；其中，P_2s為紋理特征圖，↑2表示通過最近鄰插值進行兩次上標。

2.根據權利要求1所述的基于改進擴展特征金字塔模型的管道缺陷檢測方法，其特征在于，對所述原始圖像進行畸變轉換，得到二維平面圖像，包括：

確定二階徑向畸變系數k₁，k₂；

遍歷所述原始圖像中的實際像素點在物理坐標系中的實際坐標點（x, y），采用以下畸變模型對所述實際坐標點（x, y）進行畸變轉換，得到二維平面圖像中理想像素點的對應坐標點：

其中，k₁，k₂為二階徑向畸變系數，r²=(x²+y²)。

3.根據權利要求1所述的基于改進擴展特征金字塔模型的管道缺陷檢測方法，其特征在于，在多個尺度對所述二維平面圖像進行特征采樣，構建所述二維平面圖像的特征金字塔采樣模型，包括：

基于第一縮小尺度對所述二維平面圖像進行下采樣，得到第一中間特征圖；

基于第二縮小尺度對所述第一中間特征圖進行下采樣，得到第二中間特征圖；

基于第三縮小尺度對所述第二中間特征圖進行下采樣，得到第三中間特征圖；

基于第四縮小尺度對所述第三中間特征圖進行下采樣，得到第四中間特征圖；

將所述第四中間特征圖確定為第一管道特征圖；

將所述第一管道特征圖上采樣至與所述第三中間特征圖相同的尺度后融合所述第三中間特征圖生成第二管道特征圖；

將所述第二管道特征圖上采樣至與所述第二中間特征圖相同的尺度后融合所述第二中間特征圖生成第三管道特征圖；

將所述第三管道特征圖上采樣至與所述第一中間特征圖相同的尺度后融合所述第一中間特征圖生成第四管道特征圖；

采用所述第一管道特征圖，所述第二管道特征圖，所述第三管道特征圖，所述第四管道特征圖構建所述二維平面圖像的擴展特征金字塔采樣模型網絡EFPN。

4.根據權利要求3所述的基于改進擴展特征金字塔模型的管道缺陷檢測方法，其特征在于，將所述主輸入特征和所述參考輸入特征嵌入超分辨率模塊生成紋理特征圖包括：

將所述主輸入特征作為第一輸入信息輸入紋理特征轉換器FTT，以及將所述參考輸入特征作為第二輸入信息輸入所述FTT，其中，所述主輸入特征包括第一管道特征圖P₅，第二管道特征圖P₄，第三管道特征圖P₃，所述參考輸入特征包括第四管道特征圖P₂；

采用以下公式通過所述FTT輸出紋理特征圖P_2s：

其中，E_t()表示紋理提取器組件，E_f()表示特征內容提取器組件，↑_2x表示通過子像素卷積進行兩倍放大，||表示特征級聯。