一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法及系统，属于零件异常检测技术领域。方法包括以下步骤：利用拼接算法对映射图像进行拼接，得到管状零件内侧拼接图像；将拼接图像输入到异常检测网络，得到管状零件内侧的各异常区域；根据各异常区域，得到管状零件内侧各异常区域的面积指标；根据各异常区域内像素点的灰度值，得到管状零件内侧各异常区域的灰度差异指标；根据管状零件内侧各异常区域的面积指标和管状零件内侧各异常区域的灰度差异指标，得到管状零件内侧的异常程度。本发明专利技术利用拼接图像能够从整体反应管状零件存在的异常情况，也能相对准确的得到管状零件内侧区域整体异常程度的状况。内侧区域整体异常程度的状况。内侧区域整体异常程度的状况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及零件异常检测
，具体涉及一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法及系统。

技术介绍

[0002]在现代制造业中管状零件具有很重要的地位，由于管状零件内部容易出现腐蚀老化等异常问题，这些异常问题严重时可能会引起不可估量的事故和后果；但是由于其位置的原因，使管状零件内侧出现的异常问题多被忽略；例如红雁池事故，事故中其发电站的主蒸汽输送管道突发爆炸断裂，爆炸断裂的原因就是管道内部长期受到蒸汽的冲击作用而产生了裂纹等异常问题，最终导致了事故的发生；因此对于管状零件内侧异常检测至关重要。
[0003]现有技术中对于管状零件内侧异常检测多为人工接触式检测和超声波检测，在人工接触式检测过程中由于管状零件不易拿取因此会存在零件表面出现损伤以及刮痕等现象，又因为管状零件内侧异常位置不易于人工观测，所以也会出现大量错检以及误检等现象；而对于超声波检测的方法，由于检测过程中需要耦合剂以及干扰因素过多，因此会存在局限性较大、深管零件和小管零件出现检测操作难度大的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法及系统，用于解决现有不能准确检测管状零件内侧异常的问题，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法及系统包括以下步骤：（1）获取多帧管状零件内侧局部图像，所述管状零件内侧局部图像是通过相机采集圆锥反光镜反射的虚像得到的，所述圆锥反光镜设置在管状零件内；（2）将各管状零件内侧局部图像中的各像素点映射到矩形空白图像上，得到各管状零件内侧局部图像对应的映射图像；（3）利用拼接算法对所述映射图像进行拼接，得到管状零件内侧拼接图像；（4）将所述拼接图像输入到异常检测网络，得到管状零件内侧的各异常区域；（5）根据所述各异常区域，得到管状零件内侧各异常区域的面积指标；根据各异常区域内像素点的灰度值，得到管状零件内侧各异常区域的灰度差异指标；（6）根据所述管状零件内侧各异常区域的面积指标和所述管状零件内侧各异常区域的灰度差异指标，得到管状零件内侧的异常程度。
[0005]本专利技术还提供了一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述的一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法。
[0006]本专利技术利用拼接算法对所述映射图像进行拼接，得到管状零件内侧拼接图像，该拼接图像相较于各管状零件内侧拼接图像更能够从整体反应管状零件内侧可能存在的异
常情况；将拼接图像输入到异常检测网络，得到管状零件内侧各异常区域；根据各异常区域，得到管状零件内侧各异常区域的面积指标；根据各异常区域内像素点的灰度值，得到管状零件内侧各异常区域的灰度差异指标；根据管状零件内侧各异常区域的面积指标和管状零件内侧各异常区域的灰度差异指标，得到管状零件内侧的异常程度。本专利技术将各异常区域作为得到面积指标的依据，将异常区域内像素点的灰度值作为得到灰度差异指标的依据，又将面积指标和灰度差异指标作为得到管状零件内侧异常程度的依据，能够相对准确的得到管状零件内侧区域整体异常程度的状况。
[0007]优选的，在步骤（1）之前，还包括对相机进行位姿调整的步骤：获取相机在当前位姿下的图像记为测验图像，并得到测验图像的圆心坐标；利用霍夫变换得到管状零件截面圆的圆心坐标；根据所述测验图像的圆心坐标和所述管状零件截面圆的圆心坐标，得到测验图像的圆心坐标与截面圆的圆心坐标之间的水平距离和垂直距离，以及相机的偏移距离；根据所述水平距离和垂直距离，得到相机的偏移角度；根据所述偏移距离和偏移角度对相机进行位姿调整。
[0008]优选的，得到各管状零件内侧局部图像对应的映射图像的方法，包括：根据如下公式计算各管状零件内侧局部图像对应的映射图像中各像素点的坐标：管状零件内侧局部图像对应的映射图像中各像素点的坐标：其中，为管状零件内侧局部图像中圆心的横坐标，管状零件内侧局部图像中圆心的纵坐标，为管状零件内侧局部图像中第个像素点的横坐标，为管状零件内侧局部图像中第个像素点的纵坐标，为管状零件内侧局部图像中第个像素点的横坐标映射到对应的映射图像中的像素点的横坐标，为管状零件内侧局部图像中第个像素点纵坐标映射到对应的映射图像中的像素点的纵坐标，为管状零件内侧局部图像的半径。
[0009]优选的，在步骤（3）之后，步骤（4）之前，还包括对管状零件内侧拼接图像处理的步骤：判断拼接图像中的像素点的位置是否处于两个映射图像拼接的重叠区域；当像素点的位置处于两个映射图像拼接的重叠区域时，根据如下公式计算像素点的灰度值：其中，为重叠区域中任意像素点，为像素点的横坐标，为像素点的纵坐标，为拼接图像中像素点的灰度值，为两个映射图像拼接的重叠区域的长度，为像素点在两个映射图像拼接中的其中一个映射图像中的灰度值，为像素点到两个映射图像拼接中的其中一个映射图像右边界的距离，为像素点在两个映射图像拼接
中的另外一个映射图像中的灰度值，为像素点到两个映射图像拼接中的另外一个映射图像左边界的距离。
[0010]优选的，得到管状零件内侧的异常程度的方法，包括：根据如下公式计算管状零件内侧的异常程度：其中，为管状零件内侧的异常程度，管状零件内侧的异常区域的数量，为第个异常区域的面积指标，为第个异常区域的灰度差异指标，为第个异常区域的灰度分布指标，为对应的权重，为对应的权重，为对应的权重。
[0011]优选的，得到异常区域的灰度分布指标的方法，包括：根据各异常区域内各像素点灰度值出现的概率，得到各异常区域的熵值；利用滑窗得到各异常区域内相邻像素点灰度值不同的总数；根据所述各异常区域的面积和各异常区域内相邻像素点灰度值不同的总数，得到各异常区域的灰度变化程度；根据各异常区域的熵值和所述各异常区域的灰度变化程度，得到各异常区域的灰度分布指标。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0013]图1为本专利技术的一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法的流程图；图2为本专利技术的图像采集设备示意图。
[0014]图3为本专利技术的管状零件内侧局部图像中的各像素点映射到矩形空白图像上的示意图。
具体实施方式
[0015]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本专利技术实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术实施例保护的范围。
[0016]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学技术语与属于本专利技术的技术人员通常理解的含义相同。
[0017]本实施例提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：（1）获取多帧管状零件内侧局部图像，所述管状零件内侧局部图像是通过相机采集圆锥反光镜反射的虚像得到的，所述圆锥反光镜设置在管状零件内；（2）将各管状零件内侧局部图像中的各像素点映射到矩形空白图像上，得到各管状零件内侧局部图像对应的映射图像；（3）利用拼接算法对所述映射图像进行拼接，得到管状零件内侧拼接图像；（4）将所述拼接图像输入到异常检测网络，得到管状零件内侧的各异常区域；（5）根据所述各异常区域，得到管状零件内侧各异常区域的面积指标；根据各异常区域内像素点的灰度值，得到管状零件内侧各异常区域的灰度差异指标；（6）根据所述管状零件内侧各异常区域的面积指标和所述管状零件内侧各异常区域的灰度差异指标，得到管状零件内侧的异常程度；在步骤（1）之前，还包括对相机进行位姿调整的步骤：获取相机在当前位姿下的图像记为测验图像，并得到测验图像的圆心坐标；利用霍夫变换得到管状零件截面圆的圆心坐标；根据所述测验图像的圆心坐标和所述管状零件截面圆的圆心坐标，得到测验图像的圆心坐标与截面圆的圆心坐标之间的水平距离和垂直距离，以及相机的偏移距离；根据所述水平距离和垂直距离，得到相机的偏移角度；根据所述偏移距离和偏移角度对相机进行位姿调整。2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的管状零件内侧异常检测方法，其特征在于，所述得到各管状零件内侧局部图像对应的映射图像的方法，包括：根据如下公式计算各管状零件内侧局部图像对应的映射图像中各像素点的坐标：根据如下公式计算各管状零件内侧局部图像对应的映射图像中各像素点的坐标：其中，为管状零件内侧局部图像中圆心的横坐标，管状零件内侧局部图像中圆心的纵坐标，为管状零件内侧局部图像中第个像素点的横坐标，为管状零件内侧局部图像中第个像素点的纵坐标，为管状零件内侧局部图像中第个像素点的横坐标映射到对应的映射图像中的像素点的横坐标，为管状零件内侧局部图像中第个像素点纵坐标映射到对应的映射图像中的像素点的纵...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘秋红，赖罗灵，
申请(专利权)人：海门市博洋铸造有限公司，
类型：发明
国别省市：