[發(fā)明專利]一種鋼管打磨質(zhì)量評估方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210853807.4
• 申請日: 2022-07-20
• 公開（公告）號: CN114943733B
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周金苗;韓波;陳鳴峰
• 申請（專利權(quán)）人: 張家港華程機車精密制管有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06Q10/06;G06Q50/04;G06T7/60;G06V10/12;G06V10/30;G06V10/774;H04N5/232
• 代理公司: 蘇州潤桐嘉業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32261
• 代理人: 吳筱娟

1.一種鋼管打磨質(zhì)量評估方法，其特征在于，所述方法應(yīng)用于質(zhì)量評估系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括圖像采集設(shè)備，所述方法包括：

對打磨鋼管進行多角度動態(tài)旋轉(zhuǎn)采集，獲得鋼管多角度圖像集；

遍歷所述鋼管多角度圖像集，提取異常圖像信息；

將所述異常圖像信息輸入表面質(zhì)量評估模型，獲得表面質(zhì)量評估結(jié)果；

獲得打磨尺寸要求；

基于所述打磨尺寸要求確定檢測標記點，根據(jù)所述檢測標記點對打磨鋼管進行位置標記；

根據(jù)打磨鋼管的標記位置通過鋼管厚度檢測儀對打磨鋼管進行檢測，利用檢測得到的鋼管厚度進行打磨均勻度分析，獲得打磨均勻度檢測信息，所述打磨均勻度檢測信息包括標記位置及標記位置厚度檢測結(jié)果；

根據(jù)所述打磨均勻度檢測信息、標記位置厚度檢測結(jié)果進行打磨尺寸質(zhì)量評估，確定打磨尺寸評估結(jié)果；

根據(jù)所述表面質(zhì)量評估結(jié)果、所述打磨尺寸評估結(jié)果對鋼管進行打磨質(zhì)量評估，獲得鋼管打磨評估信息。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對打磨鋼管進行多角度動態(tài)旋轉(zhuǎn)采集，獲得鋼管多角度圖像集，包括：

獲得歷史采集參數(shù)信息；

通過所述歷史采集參數(shù)信息進行采集光線、旋轉(zhuǎn)速度分析，確定采集預(yù)設(shè)參數(shù)，所述采集預(yù)設(shè)參數(shù)為采集清晰度最高的采集光線及旋轉(zhuǎn)速度；

基于所述采集預(yù)設(shè)參數(shù)對打磨鋼管進行多角度動態(tài)旋轉(zhuǎn)采集，獲得鋼管采集視頻；

對所述鋼管采集視頻進行逐幀圖像提取，得到所述鋼管多角度圖像集。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，遍歷所述鋼管多角度圖像集，提取異常圖像信息，包括：

獲得鋼管表面標準圖像，對所述鋼管表面標準圖像進行特征提取，確定鋼管標準圖像特征；

基于所述鋼管標準圖像特征對所述鋼管多角度圖像集中所有圖像進行特征遍歷比對，獲得比對結(jié)果，基于比對結(jié)果對不相符的圖像位置進行標記得到異常特征位置標記；

基于所述異常特征位置標記，對所述鋼管多角度圖像集進行連續(xù)圖像提取，得到標記前后關(guān)聯(lián)圖像；

根據(jù)所述標記前后關(guān)聯(lián)圖像進行所述異常特征位置標記確定，當所述異常特征位置標記與所述標記前后關(guān)聯(lián)圖像存在不同時，確定所述異常特征位置標記對應(yīng)的鋼管圖像作為所述異常圖像信息。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述異常圖像信息輸入表面質(zhì)量評估模型，獲得表面質(zhì)量評估結(jié)果之前，包括：

構(gòu)建質(zhì)量評估網(wǎng)絡(luò)，所述質(zhì)量評估網(wǎng)絡(luò)包括表面缺陷識別層、缺陷尺寸標記層、缺陷等級評定層；

獲得歷史缺陷檢測數(shù)據(jù)庫，根據(jù)所述歷史缺陷檢測數(shù)據(jù)庫構(gòu)建訓(xùn)練集、測試集，所述訓(xùn)練集、測試集包括鋼管圖像信息、缺陷標記信息及評價結(jié)果；

將所述訓(xùn)練集輸入表面缺陷識別層，利用鋼管圖像信息、缺陷標記信息確定表面缺陷識別信息；

將所述表面缺陷識別信息輸入缺陷尺寸標記層，基于所述缺陷標記信息對表面缺陷識別信息中的缺陷進行尺寸標記，得到缺陷尺寸信息；

將所述表面缺陷識別信息、所述缺陷尺寸信息輸入缺陷等級評定層，基于評價結(jié)果的標簽與所述表面缺陷識別信息、所述缺陷尺寸信息的對應(yīng)關(guān)系對缺陷等級評定層進行訓(xùn)練，輸出缺陷等級評價結(jié)果，完成質(zhì)量評估網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到所述表面質(zhì)量評估模型；

通過測試集對所述表面質(zhì)量評估模型進行測試確定所述表面質(zhì)量評估模型。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述異常圖像信息輸入表面質(zhì)量評估模型之前，包括對所述異常圖像信息進行預(yù)處理，其中：

將所述異常圖像信息作為一階段圖像，對所述一階段圖像進行引導(dǎo)濾波，刪除濾波后圖像的偶數(shù)行和列對圖像進行降維，得到二階段圖像；

對二階段圖像進行引導(dǎo)濾波，再刪除濾波后的圖像的偶數(shù)行和列，得到三階段圖像；

分別對三階段圖像、二階段圖像上采樣經(jīng)過高斯濾波，并減去上一階段圖像，得到升維一階段圖像、升維二階段圖像；

由所述升維二階段圖像至升維一階段圖像進行疊加，得到異常增強圖像，并對所述異常增強圖像進行降噪處理。