【技术实现步骤摘要】
一种漏汽缺陷检测识别方法及系统
本专利技术涉及高温蒸汽泄漏检测识别
,更具体地,涉及一种漏汽缺陷检测识别方法及系统。
技术介绍
高温蒸汽泄漏检测一般采用红外和超声波检测方法,这些方法对单一高温蒸汽管路比较有效,能实时检测到高温蒸汽泄漏并确定高温蒸汽泄漏位置。但在实际中一些复杂的高温蒸汽管路如火电站、核电站等,其管路复杂盘错,单独采用红外或者超声波仅能检测出高温蒸汽泄漏,但不能对高温蒸汽泄漏位置进行定位,也不能对高温蒸汽泄漏位置管路的破口大小进行判断,不利于高温蒸汽泄漏事故的进一步处理。近年来,出现使用红外热成像和可见光成像相结合的方式进行蒸汽泄漏定位和破口大小判断,但都需要采集所有巡检点正常状态下的红外热图和可见光图像,作为分析对比模板。中国专利CN107992857A提出了一种高温蒸汽泄漏自动巡检识别方法及识别系统。该专利通过建立图像库;使用机器人自动巡检,利用可见光摄像机和热像仪拍摄巡检点的实时图像;对拍摄的实时图像进行双视融合分析处理,确定异常泄漏处。该专利采用可见光和红外热成像双视融合的方法,通过分析对比该环境预先拍摄的正常态参考双视融合图像,分析出是否发生高温蒸汽泄漏。该专利提出的方法需要采集所有巡检点场景正常状态的可见光图像和处理获取红外双视融合图。中国专利CN109854964A提出了基于双目视觉的蒸汽泄漏定位系统及方法。该专利定位方法通过红外热成像测温模块和可见光摄像头成像模块分别采集视场内的温度场数据和视场内图像数据,之后,通过将前后两帧视场内的温度场数据做比较可得到蒸汽泄漏点 ...
【技术保护点】
1.一种漏汽缺陷检测识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:/nS1:将可见光成像模块与红外热成像测温模块相对位置固定,且二者的镜面相对平行;可见光成像模块采集多帧可见光图像数据,红外热成像测温模块采集红外热图数据,将可见光图像数据和红外热图数据传送至图像数据分析识别处理模块;/nS2:图像数据分析识别处理模块接收可见光图像数据、红外热图数据,通过图像分析处理得到蒸汽泄漏检测识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种漏汽缺陷检测识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1:将可见光成像模块与红外热成像测温模块相对位置固定,且二者的镜面相对平行;可见光成像模块采集多帧可见光图像数据,红外热成像测温模块采集红外热图数据,将可见光图像数据和红外热图数据传送至图像数据分析识别处理模块;
S2:图像数据分析识别处理模块接收可见光图像数据、红外热图数据,通过图像分析处理得到蒸汽泄漏检测识别结果。
2.根据权利要求1所述的漏汽缺陷检测识别方法,其特征在于,S2包括以下步骤:
S21:使用多帧可见光图像通过背景建模法提取动态区域作为疑似蒸汽泄漏区域,并进行蒸汽泄漏判断和识别;
S22:根据可见光图像蒸汽泄漏判断结果,使用红外热图在对应蒸汽泄漏疑似区域进行蒸汽泄漏判断和识别。
S23:综合可见光图像和红外图像判断识别结果,确定待测区域蒸汽泄漏情况;若疑似蒸汽泄漏区域均满足可见光图像形状特征及灰度特征和红外热图温度特征,则判定该疑似蒸汽泄漏区域发生蒸汽泄漏;若疑似蒸汽泄漏区域未满足可见光图像形状特征及灰度特征和红外热图温度特征其中一项或多项,则排除该疑似蒸汽泄漏区域发生蒸汽泄漏。
3.根据权利要求2所述的漏汽缺陷检测识别方法,其特征在于,S21包括以下步骤:
S211:通过多帧可见光图像提取图像变化的动态区域作为疑似蒸汽泄漏区域;若无动态区域则判定无蒸汽泄漏,输出拍摄原图,并发出无蒸汽泄漏信号;若有动态区域则继续进行蒸汽泄露判断和识别;
S212:分析疑似蒸汽泄漏区域的形状特征,包括边缘复杂度、区域高宽比;所述边缘复杂度又称为圆形度,用运动区域的面积与其周长的比值衡量轮廓的不规则度,计算公式如下:
式中,L为区域轮廓周长,S为区域面积。
区域轮廓越复杂,边缘复杂度的取值越高;所述区域高宽比即疑似蒸汽泄漏区域最小外接矩形的宽度和高度比值。
S213:对通过形状特征判断和筛选的疑似蒸汽泄漏区域进行区域的灰度特征分析,包括模糊周长分析;在蒸汽泄漏区域,灰度特征值大于其他区域;若无疑似蒸汽泄漏区域符合灰度特征分析则判定无蒸汽泄漏,输出拍摄原图,并发出无蒸汽泄漏信号;若有疑似蒸汽泄漏区域符合灰度特征分析则继续进行蒸汽泄露判断和识别。
4.根据权利要求3所述的漏汽缺陷检测识别方法,其特征在于,S211中背景建模使用混合高斯模型提取前景动态蒸汽区域;建立混合高斯模型图像;噪声在动态区域中表现为面积小于200像素的小面积区域,使用面积筛选去除面积过小区域实现去噪。
5.根据权利要求3或4所述的漏汽缺陷检测识...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴涛,陈贤碧,包能胜,江惠宇,叶子豪,徐媛媛,
申请(专利权)人:汕头大学,
类型:发明
国别省市:广东;44
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