[發明專利]檢測方法、裝置、存儲介質及檢測設備

在審

• 申請號: 202211399267.3
• 申請日: 2022-11-09
• 公開（公告）號: CN115574932A
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 梁華;李俊;楊杰;蔡明琦;吳江照;胡國平
• 申請（專利權）人: 合肥智能語音創新發展有限公司
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00;G01M13/00;G06N20/00
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 汪阮磊

1.一種檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢測對象的對象音頻，所述對象音頻在所述待檢測對象受激振動時采集得到；

獲取松動檢測模型，所述松動檢測模型根據正樣本對象音頻和負樣本對象音頻訓練得到，所述正樣本對象音頻在零部件未松動的正樣本對象受激振動時采集得到，所述負樣本對象音頻在零部件松動的負樣本對象受激振動時采集得到；

根據所述對象音頻，通過所述松動檢測模型對所述待檢測對象的零部件進行松動檢測，得到檢測結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取松動檢測模型之前，還包括：

獲取所述正樣本對象音頻和多類所述負樣本對象音頻，每一類所述負樣本對象音頻對應零部件不同的松動程度；

根據所述正樣本對象音頻和多類所述負樣本對象音頻進行模型訓練，直至滿足預設停止條件，得到所述松動檢測模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述對象音頻，通過所述松動檢測模型對所述待檢測對象的零部件進行松動檢測，得到檢測結果，包括：

確定所述待檢測對象的聲源；

從所述對象音頻中提取所述聲源的聲源音頻；

將所述聲源音頻輸入所述松動檢測模型，得到所述檢測結果，所述檢測結果用于描述所述聲源對應的零部件未松動，或者描述所述聲源對應的零部件的松動程度。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述確定所述待檢測對象的聲源，包括：

從所述對象音頻中截取至少兩個音頻分段，根據各音頻分段進行聲源定位，得到各音頻分段對應聲源的位置；

將位置差異小于預設閾值的聲源確定為同一聲源。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待檢測對象的對象音頻之前，還包括：

獲取當前場景的場景音頻，所述場景音頻在所述當前場景中的所述待檢測對象受激振動時采集得到；

濾除所述場景音頻中在預設檢測區域之外的聲源的聲源音頻，得到所述對象音頻。

6.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述待檢測對象包括輸電塔、風力發電塔、通訊塔中的至少一個，所述零部件包括螺栓。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述對象音頻，通過所述松動檢測模型對所述待檢測對象的零部件進行松動檢測，得到檢測結果之后，還包括：

若根據所述檢測結果確定所述待檢測對象存在松動的零部件，則獲取所述待檢測對象的聲像圖和視覺圖像；

融合所述聲像圖和所述視覺圖像，得到所述待檢測對象的檢測圖像。

8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述對象音頻，通過所述松動檢測模型對所述待檢測對象的零部件進行松動檢測，得到檢測結果之后，還包括：

若根據所述檢測結果確定所述待檢測對象存在松動的零部件，則獲取所述待檢測對象的視覺圖像；

對所述視覺圖像中松動的零部件的松動程度進行標識，得到標識后的視覺圖像。

9.一種檢測裝置，其特征在于，包括：

音頻獲取模塊，用于獲取待檢測對象的對象音頻，所述對象音頻在所述待檢測對象受激振動時采集得到；

模型獲取模塊，用于獲取松動檢測模型，所述松動檢測模型根據正樣本對象音頻和負樣本對象音頻訓練得到，所述正樣本對象音頻在零部件未松動的正樣本對象受激振動時采集得到，所述負樣本對象音頻在零部件松動的負樣本對象受激振動時采集得到；

松動檢測模塊，用于根據所述對象音頻，通過所述松動檢測模型對所述待檢測對象的零部件進行松動檢測，得到檢測結果。

10.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，當所述計算機程序被處理器加載時執行如權利要求1-8任一項所述的檢測方法中的步驟。

11.一種檢測設備，包括處理器和存儲器，所述存儲器儲存有計算機程序，其特征在于，所述處理器通過加載所述計算機程序，用于執行如權利要求1至8任一項所述的檢測方法中的步驟。