一种基于偏振光场成像的水下裂缝缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于偏振光场成像的水下裂缝缺陷检测方法，首先搭建偏振光场采集装置，针对水下裂缝缺陷数据问题，建立小规模的水下裂缝缺陷数据集并采用无监督网络进行检测；对采集到的偏振光场图像进行处理，得到可见光强度、偏振度和深度图像，设计选择注意力模块融合三种图像的深层特征，采用多尺度的网络结构以兼顾不同大小的裂缝缺陷，提高检测的准确性。本发明专利技术能够提高检测精度，达到对水下设施裂缝缺陷快速准确地进行识别检测的目的。设施裂缝缺陷快速准确地进行识别检测的目的。设施裂缝缺陷快速准确地进行识别检测的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于偏振光场成像的水下裂缝缺陷检测方法


[0001]本专利技术属于模式识别
，具体涉及一种水下裂缝缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]大坝、水下油气管道等水工设施在保障水电和天然气能源安全方面具有重要作用。然而由于水下复杂环境，水工设施在长期使用下不可避免地出现各种缺陷损伤，而这将影响设施的安全运行，严重情况下还会导致重大事故的发生，威胁人民生命财产安全。因此水工设施裂缝缺陷检测具有重要的研究意义。
[0003]基于视觉的水下裂缝缺陷检测方法依赖于场景的清晰图像信息，而复杂水下环境中弱光照、强吸收散射、各种悬浮物等因素往往使得获取的图像质量不高，严重影响缺陷检测的准确性。此外目前尚无公开的水下裂缝缺陷数据集，而想要在真实环境中采集大量水工设施裂缝缺陷图像，难度比较大。面对这些问题采用偏振光场成像装置采集水下裂缝图像数据，利用偏振光场成像抑制水体背向散射光，同时可以获取场景的深度信息，由此提升水下图像清晰度并扩展图像信息维度。但是如何利用多维信息来进行水下裂缝缺陷目标检测并没有固定的方法，因此仍需研究行之有效的方法，以提高检测的精度。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于偏振光场成像的水下裂缝缺陷检测方法，首先搭建偏振光场采集装置，针对水下裂缝缺陷数据问题，建立小规模的水下裂缝缺陷数据集并采用无监督网络进行检测；对采集到的偏振光场图像进行处理，得到可见光强度、偏振度和深度图像，设计选择注意力模块融合三种图像的深层特征，采用多尺度的网络结构以兼顾不同大小的裂缝缺陷，提高检测的准确性。本专利技术能够提高检测精度，达到对水下设施裂缝缺陷快速准确地进行识别检测的目的。
[0005]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
[0006]步骤1：搭建偏振光场采集装置；
[0007]使用4个可见光偏振相机组成一个2
×
2平面型阵列相机系统，4个可见光偏振相机间具有重叠视场；
[0008]使用硬件同步触发装置进行相机同步控制：同步触发器通过输出脉冲信号给相机，相机根据脉冲信号进行拍摄动作；
[0009]使用千兆交换机进行数据传输，将千兆交换机与各个相机以及PC机连接；在PC机上使用四网口的千兆网卡，每个网口端口负责给一台相机供电并传输该相机采集的数据；
[0010]在使用偏振相机阵列采集装置前，分别在空气和水下环境对其进行了标定，获取相机阵列的内外参数；
[0011]步骤2：建立水下裂缝缺陷数据集；
[0012]使用偏振相机阵列从多个视角采集水下目标图像，使用水泥板模拟水下建筑物，通过往水中滴牛奶模拟不同浑浊程度的水下环境，并使用浊度仪测量滴加牛奶后的水体的
浑浊度；实验场景搭建在玻璃水缸中，将玻璃水缸注满清水，采集图像时将水泥板固定在玻璃水缸中，通过搭建好的偏振相机阵列采集装置进行采集；采集时将相机分辨率调到最大分辨率，光源使用模拟自然光的卤素摄影灯；最终用采集到的图像建立水下裂缝缺陷数据集；
[0013]步骤3：处理采集数据；
[0014]对水下裂缝缺陷数据集的图像进行偏振去马赛克处理，得到四个不同偏振方向的I0、I
45
、I
90
、I
135
图像，进一步计算得到可见光强度图像，再进行水下偏振清晰化处理；
[0015]根据I0、I
45
、I
90
、I
135
图像计算得到目标场景的偏振度图像；
[0016]同时从水下裂缝缺陷数据集的原始图像计算得到场景的深度图像；
[0017]步骤4：设计裂缝缺陷检测网络并进行训练；
[0018]所述裂缝缺陷检测网络网络采用教师
‑
学生网络框架，教师网络是一个在图像分类任务上进行过预训练的网络，采用ResNet
‑
18特征提取网络，学生网络采用和教师网络相同的架构，针对同一层级特征采用了选择注意力模块进行融合，具体如下：
[0019]步骤4
‑
1：首先将清晰化后的可见光强度图像、偏振度图像、深度图像分别输入到教师
‑
学生网络，经过网络的特征提取得到各自的特征图{C
k,l
}，其中k＝{1,2,3}表示三个输入，l＝{1,2,3}表示三个特征层级；
[0020]步骤4
‑
2：来自同一层级的特征图通过选择注意力模块的三个分支的空间权重{α
1,l
,α
2,l
,α
3,l
}，对三个分支的特征图进行加权融合，得到融合后的不同层级的的特征F
l
＝α
1,l
C
1,l
+α
2,l
C
2,l
+α
3,l
C
3,l
；
[0021]步骤4
‑
3：将不同层级教师网络和学生网络得到的融合后特征F
l
计算损失loss；
[0022]步骤4
‑
4：将步骤4
‑
3中不同层级的计算得到的损失loss加权求和作为总损失，以此来训练学生网络，训练过程中教师网络的权重参数固定不变；
[0023]步骤4
‑
5：在测试过程，通过计算教师网络和学生网络输出的特征图之间的距离得到测试图像的各层级异常图，将各层级异常图进行上采样并逐元素相乘得到最终检测结果。
[0024]优选地，所述玻璃水缸的尺寸为60
×
40
×
40cm。
[0025]优选地，所述相机采集图像时使用最大分辨率2448
×
2224，焦距为16mm镜头。
[0026]本专利技术的有益效果如下：
[0027]本专利技术利用偏振光场成像方式在水下环境的独特优势采集水下目标图像，从而提供水下目标多维的图像信息，设计无监督检测网络融合输入图像特征，提高检测精度，达到对水下设施裂缝缺陷快速准确地进行识别检测，有助于大坝、水下油气管道的安全运行，保障人民生命财产安全。
附图说明
[0028]图1是本专利技术偏振相机阵列采集装置实物图。
[0029]图2是本专利技术同步触发器实物图。
[0030]图3是本专利技术实施例采集的部分水下图像数据。
[0031]图4是本专利技术实施例数据处理结果。
[0032]图5是本专利技术裂缝缺陷检测网络架构。
[0033]图6是本专利技术实施例网络检测结果。
具体实施方式
[0034]下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。
[0035]本专利技术的目的是提供一种基于偏振光场成像的水下裂缝缺陷检测方法，以解决水工设施裂缝缺陷检测问题。
[0036]本专利技术提供了一种基于偏振光场成像的水下裂缝缺陷检测方法，具体按照以下步骤实施。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于偏振光场成像的水下裂缝缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：搭建偏振光场采集装置；使用4个可见光偏振相机组成一个2
×
2平面型阵列相机系统，4个可见光偏振相机间具有重叠视场；使用硬件同步触发装置进行相机同步控制：同步触发器通过输出脉冲信号给相机，相机根据脉冲信号进行拍摄动作；使用千兆交换机进行数据传输，将千兆交换机与各个相机以及PC机连接；在PC机上使用四网口的千兆网卡，每个网口端口负责给一台相机供电并传输该相机采集的数据；在使用偏振相机阵列采集装置前，分别在空气和水下环境对其进行了标定，获取相机阵列的内外参数；步骤2：建立水下裂缝缺陷数据集；使用偏振相机阵列从多个视角采集水下目标图像，使用水泥板模拟水下建筑物，通过往水中滴牛奶模拟不同浑浊程度的水下环境，并使用浊度仪测量滴加牛奶后的水体的浑浊度；实验场景搭建在玻璃水缸中，将玻璃水缸注满清水，采集图像时将水泥板固定在玻璃水缸中，通过搭建好的偏振相机阵列采集装置进行采集；采集时将相机分辨率调到最大分辨率，光源使用模拟自然光的卤素摄影灯；最终用采集到的图像建立水下裂缝缺陷数据集；步骤3：处理采集数据；对水下裂缝缺陷数据集的图像进行偏振去马赛克处理，得到四个不同偏振方向的I0、I
45
、I
90
、I
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图像，进一步计算得到可见光强度图像，再进行水下偏振清晰化处理；根据I0、I
45
、I
90
、I
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图像计算得到目标场景的偏振度图像；同时从水下裂缝缺陷数据集的原始图像计算得到场景的深度图像；步骤4：设计裂缝缺陷检测网络并进行训练；所述裂缝缺陷检测网络网络采用教师
‑
学生网络框架，教师网络是一个在图像分类任务上进行过预训练的网络，采用ResNet
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18特征提取网络，学生网络采用和教师网络相同的架构，针对同一层级特征采用了选...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵永强，赖积洋，郭阳，林曦，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：