缺陷检测方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种缺陷检测方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：在所述巡检机器人巡检过程中，对所述摄像装置采集的视频帧进行目标检测；如果目标检测结果指示所述视频帧内存在若干缺陷目标，为每个新发现的缺陷目标启动跟踪器进程；其中，所述跟踪器进程用于基于连续视频帧跟踪缺陷目标；针对任一缺陷目标的跟踪过程中，依据跟踪结果确定最佳缺陷目标图像，并基于所述最佳缺陷目标图像输出报警信息。本申请方案，巡检机器人在巡检过程中实时依据采集到的视频帧进行缺陷检测，极大地减少了拍摄盲区，实现了灵活采样，降低了缺陷目标的漏检几率。缺陷目标的漏检几率。缺陷目标的漏检几率。

【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法及装置、电子设备、存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种缺陷检测方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]制造业车间、变电站等工作场所存在大量电力设备，为保障安全生产，需频繁在工作场所进行巡检。传统的人力巡检耗时耗力，且让巡视人员暴露于高压带电设备附近，存在安全隐患，人力巡检也容易因巡视人员疏忽而未能及时发现潜在的危险。随着物联网技术的革新和机器视觉技术的崛起，深度学习被广泛应用于工业环境中，由此诞生了巡检机器人。巡检机器人可以按照事先规划好的路径在工作场景中移动，在到达指定巡检任务点之后，巡检机器人可以调整云台、相机角度和倍率，采集图像数据，并对采集到的图像进行目标检测，确定是否存在安全隐患。如果存在安全隐患，巡检机器人可以向后台反馈，提醒安全人员尽快处理。
[0003]然而，上述方案通过定点采集样本图像进行检测来确定是否存在安全隐患，拍摄范围仅限于预先设定好的若干巡检任务点，拍摄盲区较多，采样方式不够灵活，容易产生漏检。

技术实现思路

[0004]本申请实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，应用于巡检机器人，所述巡检机器人搭载摄像装置，其特征在于，包括：在所述巡检机器人巡检过程中，对所述摄像装置采集的视频帧进行目标检测；如果目标检测结果指示所述视频帧内存在若干缺陷目标，为每个新发现的缺陷目标启动跟踪器进程；其中，所述跟踪器进程用于基于连续视频帧跟踪缺陷目标；针对任一缺陷目标的跟踪过程中，依据跟踪结果确定最佳缺陷目标图像，并基于所述最佳缺陷目标图像输出报警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述摄像装置采集的视频帧进行目标检测之前，所述方法还包括：控制所述摄像装置以预设转动逻辑进行转动，并在转动过程中采集连续视频帧。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述如果目标检测结果指示所述视频帧内存在若干缺陷目标，为每个新发现的缺陷目标启动跟踪器进程，包括：如果所述视频帧内存在若干缺陷目标，判断每一缺陷目标是否位于所述视频帧的目标跟踪区域内；针对位于所述目标跟踪区域内的缺陷目标，判断所述缺陷目标是否属于跟踪目标；所述跟踪目标为存在对应跟踪器进程的缺陷目标；若否，确定所述缺陷目标为新发现的缺陷目标，并为其启动所述跟踪器进程。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述缺陷目标是否属于跟踪目标，包括：判断是否存在任一跟踪目标与所述缺陷目标具有相同的类别信息；当存在至少一个与所述缺陷目标具有相同类别信息的跟踪目标，基于所述跟踪目标的位置信息和所述缺陷目标的位置信息，确定所述跟踪目标与所述缺陷目标是否等同。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述跟踪目标的位置信息和所述缺陷目标的位置信息，确定所述跟踪目标与所述缺陷目标是否等同，包括：基于所述跟踪目标的位置信息和所述缺陷目标的位置信息，判断所述跟踪目标与所述缺陷目标之间的交并比和/或距离是否满足指定条件；如果是，确定所述缺陷目标与所述跟踪目标等同；如果否，确定所述缺陷目标与所述跟踪目标不等同。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当不存在任一与所述缺陷目标具有相同类别信息的跟踪目标，确定所述缺陷目标不属于跟踪目标。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对任一缺陷目标的跟踪过程中，依据跟踪结果确定最佳缺陷目标图像，包括：针对任一缺陷目标的跟踪过程中，在获得所述跟踪器进程在任一...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴海腾，陆银霞，陆晓敏，玉正英，
申请(专利权)人：杭州申昊科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：