焊缝缺陷识别方法、焊缝缺陷识别模型的训练方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种焊缝缺陷识别方法、焊缝缺陷识别模型的训练方法及装置，属于管道技术领域。该方法包括：获取待识别图像；调用焊缝缺陷识别模型对待识别图像进行缺陷识别，得到管道焊缝缺陷的缺陷位置和缺陷类型；基于缺陷位置和缺陷类型在待识别图像中标记出管道焊缝缺陷，得到标记有管道焊缝缺陷的图像，该方法可以客观且准确地识别出管道的焊缝缺陷。可以客观且准确地识别出管道的焊缝缺陷。可以客观且准确地识别出管道的焊缝缺陷。

【技术实现步骤摘要】
焊缝缺陷识别方法、焊缝缺陷识别模型的训练方法及装置


[0001]本申请涉及管道
，特别涉及一种焊缝缺陷识别方法、焊缝缺陷识别模型的训练方法及装置。

技术介绍

[0002]油气长输管道作为原油、成品油与天然气的主要运输载体之一，在国民基础建设中扮演着重要的角色。油气长输管道是由多个钢管焊接组成的，钢管与钢管之间的焊缝可能存在缺陷，即是管道焊缝缺陷。
[0003]管道焊缝缺陷是影响管道安全运营的重要因素之一，随着管道建设向大口径、高压力、高钢级的发展，大量的管道焊缝检测数据需要进行管道焊缝缺陷的识别和评价。长期以来，管道焊缝缺陷的识别一直依赖于专业人员的经验，因此，专业人员的经验积累很大程度上决定了对管道焊缝缺陷识别的准确率。
[0004]而即便是经验丰富的专业人员也容易受各类主观和客观因素的影响，比如，专业人员长期观看类似图片产生视觉疲劳、情绪变化、环境光弱、以及图片清晰度低，导致对管道焊缝缺陷识别的准确率下降。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种焊缝缺陷识别方法、焊缝缺陷识别模型的训练方法及装本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种焊缝缺陷识别方法，其特征在于，应用于计算机设备中，所述计算机设备中设置有基于卷积神经网络构建的焊缝缺陷识别模型，所述方法包括：获取待识别图像，所述待识别图像是采集的长输管道的焊缝图像；调用所述焊缝缺陷识别模型对所述待识别图像进行缺陷识别，得到管道焊缝缺陷的缺陷位置和缺陷类型；基于所述缺陷位置和所述缺陷类型在所述待识别图像中标记出所述管道焊缝缺陷，得到标记有所述管道焊缝缺陷的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述焊缝缺陷识别模型的训练过程包括：从数据库中获取m个焊缝缺陷图像样本，所述焊缝缺陷图像样本上标注有样本管道焊缝缺陷的样本缺陷位置和样本缺陷类型；调用待训练模型对所述焊缝缺陷图像样本进行缺陷识别，得到所述样本管道焊缝缺陷的识别缺陷位置和识别缺陷类型；计算所述样本缺陷位置和所述识别缺陷位置、以及所述样本缺陷类型和所述识别缺陷类型之间的识别损失；基于所述识别损失调整所述待训练模型的模型参数，基于所述m个焊缝缺陷图像样本对所述待训练模型进行迭代训练，最终得到所述焊缝缺陷识别模型，m为大于1的正整数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用待训练模型对所述焊缝缺陷图像样本进行缺陷识别，得到所述样本管道焊缝缺陷的识别缺陷位置和识别缺陷类型，包括：调用所述待训练模型对所述焊缝缺陷图像样本进行缺陷识别，得到所述样本管道焊缝缺陷的至少两组中间识别结果，每一组中间识别结果包括一个中间识别缺陷位置和一个中间识别缺陷类型；针对所述至少两组中间识别结果中的每一组中间识别结果，计算所述样本缺陷位置和所述中间识别缺陷位置、以及所述样本缺陷类型和所述中间识别缺陷类型之间的识别损失，最终得到至少两组中间识别结果对应的至少两个中间识别损失；基于所述至少两个中间识别损失中最小中间识别损失对应的中间识别缺陷位置，从所述焊缝缺陷图像样本中提取出区域图像；调用所述待训练模型对所述区域图像进行缺陷识别，得到所述样本管道焊缝缺陷的所述识别缺陷位置和所述识别缺陷类型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用待训练模型对所述焊缝缺陷图像样本进行缺陷识别，得到所述样本管道焊缝缺陷的识别缺陷位置和识别缺陷类型，包括：调用所述待训练模型对所述焊缝缺陷图像样本进行缺陷识别，得到所述样本管道焊缝缺陷的中间识别缺陷位置和中间识别缺陷类型；计算所述样本缺陷位置和所述中间识别缺陷位置、以及所述样本缺陷类型和所述中间识别缺陷类型之间的中间识别损失；响应于所述中间识别损失小于损失阈值，基于所述中间识别缺陷位置从所述焊缝缺陷图像样本中提取出区域图像；调用所述待训练模型对所述区域图像进行缺陷识别，得到所述样本管道焊缝缺陷的所述识别缺陷位置和所述识别缺陷类型。5.根据权利要求2至4任一所述的方法，其特征在于，所述计算机设备中设置有缺陷位
置对应的第一权重...

【专利技术属性】
技术研发人员：林嵩，雷铮强，张丰，李莉，王维斌，王富祥，毕武喜，任武，玄文博，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：