一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法技术

本发明专利技术公开了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法，属于无损检测领域，包括：对压力容器的检测面进行不同颜色和亮度的层级光波照射，获得内部和表观层级光波图像集；将图像集输入容器瑕疵识别模型，获得内部和表观瑕疵标识集合；根据空间位置信息对两个标识集合进行特征聚合，获得内部和表观瑕疵数据集；对表观瑕疵数据集进行筛分，获得异常和纤维层瑕疵缺陷信息；对内部瑕疵数据集进行瑕疵认证，获得内胆层瑕疵缺陷信息；纤维层和内胆层瑕疵缺陷信息构成最终瑕疵检测结果。本申请解决了现有技术中瑕疵缺陷检测效率和检测准确度低的技术问题，达到提高非金属内胆纤维缠绕压力容器的检测效率和检测准确度的技术效果。压力容器的检测效率和检测准确度的技术效果。压力容器的检测效率和检测准确度的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法


[0001]本专利技术涉及无损检测领域，具体涉及一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法。

技术介绍

[0002]非金属内胆纤维缠绕压力容器广泛应用于化工、航空航天等领域，其结构复杂且壁厚较薄，一旦出现瑕疵缺陷将直接威胁使用安全。现有的无损检测方法主要有射线检测、液体渗透检测、声发射检测、磁粉检测等，难以实现高效精准的无损评估。

技术实现思路

[0003]本申请通过提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法，旨在解决现有技术中对非金属内胆纤维缠绕压力容器的瑕疵缺陷检测效率和检测准确度较低，导致非金属内胆纤维缠绕容器质量差的技术问题。
[0004]鉴于上述问题，本申请提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法。
[0005]本申请公开的第一个方面，提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法，该方法包括：对目标压力容器进行检测面划分，获得表观检测面和内部检测面；对表观检测面进行层级光波照射，并采用图像采集装置进行多视角图像采集，获得表观层级光波图像集，其中，表观层级光波图像集包括K张拼接表观层级光波图像；对内部检测面进行层级光波照射，并采用图像采集装置进行多视角图像采集，获得内部层级光波图像集，其中，内部层级光波图像集包括K张拼接内部层级光波图像；将表观层级光波图像集和内部层级光波图像集分别输入容器瑕疵识别模型中第一识别模块和第二识别模块内，获得表观瑕疵标识集合和内部瑕疵标识集合，其中，瑕疵标识具有空间位置标记；基于空间位置标记对表观瑕疵标识集合和内部瑕疵标识集合进行瑕疵特征聚合，获得表观瑕疵数据集和内部瑕疵数据集；获得纤维层瑕疵特征集，并基于纤维层瑕疵特征集进行表观瑕疵数据集筛分，获得异常瑕疵数据集和纤维层瑕疵缺陷信息，其中，异常瑕疵数据集包括重叠瑕疵缺陷信息和非识别瑕疵缺陷信息；基于异常瑕疵数据集进行内部瑕疵数据集的瑕疵认证，获得内胆层瑕疵缺陷信息；纤维层瑕疵缺陷信息和内胆层瑕疵缺陷信息构成目标压力容器的瑕疵缺陷识别结果。
[0006]本申请公开的另一个方面，提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测系统，该系统包括：检测面划分模块，用于对目标压力容器进行检测面划分，获得表观检测面和内部检测面；表观光波图像模块，用于对表观检测面进行层级光波照射，并采用图像采集装置进行多视角图像采集，获得表观层级光波图像集，其中，表观层级光波图像集包括K张拼接表观层级光波图像；内部光波图像模块，用于对内部检测面进行层级光波照射，并采用图像采集装置进行多视角图像采集，获得内部层级光波图像集，其中，内部层级光波图像集包括K张拼接内部层级光波图像；瑕疵标识获取模块，用于将表观层级光波图像集和内部层级光波图像集分别输入容器瑕疵识别模型中第一识别模块和第二识别模块内，获得表观瑕
疵标识集合和内部瑕疵标识集合，其中，瑕疵标识具有空间位置标记；瑕疵特征聚合模块，基于空间位置标记对表观瑕疵标识集合和内部瑕疵标识集合进行瑕疵特征聚合，获得表观瑕疵数据集和内部瑕疵数据集；瑕疵数据筛分模块，用于获得纤维层瑕疵特征集，并基于纤维层瑕疵特征集进行表观瑕疵数据集筛分，获得异常瑕疵数据集和纤维层瑕疵缺陷信息，其中，异常瑕疵数据集包括重叠瑕疵缺陷信息和非识别瑕疵缺陷信息；内部瑕疵认证模块，基于异常瑕疵数据集进行内部瑕疵数据集的瑕疵认证，获得内胆层瑕疵缺陷信息；缺陷识别结果模块，用于纤维层瑕疵缺陷信息和内胆层瑕疵缺陷信息构成目标压力容器的瑕疵缺陷识别结果。
[0007]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了首先，对目标压力容器的内部检测面和表观检测面分别进行不同颜色和亮度的层级光波照射，获得内部层级光波图像集和表观层级光波图像集；然后，将两个图像集输入容器瑕疵识别模型的第一识别模块和第二识别模块，获得内部瑕疵标识集合和表观瑕疵标识集合；再根据空间位置信息对两个标识集合进行特征聚合，获得内部瑕疵数据集和表观瑕疵数据集；进一步，基于纤维层瑕疵特征集对表观瑕疵数据集进行筛分，获得异常瑕疵数据集和纤维层瑕疵缺陷信息；最后，通过异常瑕疵数据集对内部瑕疵数据集进行瑕疵认证，获得内胆层瑕疵缺陷信息。纤维层瑕疵缺陷信息和内胆层瑕疵缺陷信息构成目标压力容器的最终瑕疵检测结果的技术方案，通过双向光学照射和多通道图像识别，实现对目标压力容器的内部结构进行高效准确的无损评估，解决了现有技术中对非金属内胆纤维缠绕压力容器的瑕疵缺陷检测效率和检测准确度较低，导致非金属内胆纤维缠绕容器质量差的技术问题，达到提高非金属内胆纤维缠绕压力容器的检测效率和检测准确度，提高容器质量的技术效果。
[0008]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0009]图1为本申请实施例提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法可能的流程示意图；图2为本申请实施例提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法中获得表观瑕疵标识集合和内部瑕疵标识集合可能的流程示意图；图3为本申请实施例提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法中获得内胆层瑕疵缺陷信息可能的流程示意图；图4为本申请实施例提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测系统可能的结构示意图。
[0010]附图标记说明：检测面划分模块11，表观光波图像模块12，内部光波图像模块13，瑕疵标识获取模块14，瑕疵特征聚合模块15，瑕疵数据筛分模块16，内部瑕疵认证模块17，缺陷识别结果模块18。
具体实施方式
[0011]本申请提供的技术方案总体思路如下：本申请实施例提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法。通过双向光学照射和多通道图像识别，实现对目标压力容器内部结构的高效准确无损评估。首先，对目标压力容器的内部检测面和表观检测面进行不同颜色和亮度的层级光波照射，获得内部层级光波图像集和表观层级光波图像集，以全面获取目标压力容器内外部的光学信息；然后，将两个图像集输入容器瑕疵识别模型的第一识别模块和第二识别模块，获得内部瑕疵标识集合和表观瑕疵标识集合，实现对内部和表观图像的初步识别与定位；进而，根据空间位置信息对两个标识集合进行特征聚合，获得内部瑕疵数据集和表观瑕疵数据集，以实现对初步识别结果的特征提取与融合；之后，基于纤维层瑕疵特征集对表观瑕疵数据集进行筛分，获得异常瑕疵数据集和纤维层瑕疵缺陷信息，实现对表观识别结果的精细化区分与修正；最后，通过异常瑕疵数据集对内部瑕疵数据集进行瑕疵认证，获得内胆层瑕疵缺陷信息，实现对内部识别结果的验证与修正。纤维层瑕疵缺陷信息和内胆层瑕疵缺陷信息构成目标压力容器的最终瑕疵检测结果。
[0012]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0013]实施例一如图1所示，本申请实施例提供了一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法，该方法包括：步骤S本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种非金属内胆纤维缠绕容器的无损检测方法，其特征在于，所述方法包括：对目标压力容器进行检测面划分，获得表观检测面和内部检测面；对所述表观检测面进行层级光波照射，并采用图像采集装置进行多视角图像采集，获得表观层级光波图像集，其中，所述表观层级光波图像集包括K张拼接表观层级光波图像；对所述内部检测面进行层级光波照射，并采用所述图像采集装置进行多视角图像采集，获得内部层级光波图像集，其中，所述内部层级光波图像集包括K张拼接内部层级光波图像；将所述表观层级光波图像集和所述内部层级光波图像集分别输入容器瑕疵识别模型中第一识别模块和第二识别模块内，获得表观瑕疵标识集合和内部瑕疵标识集合，其中，瑕疵标识具有空间位置标记；基于所述空间位置标记对所述表观瑕疵标识集合和所述内部瑕疵标识集合进行瑕疵特征聚合，获得表观瑕疵数据集和内部瑕疵数据集；获得纤维层瑕疵特征集，并基于所述纤维层瑕疵特征集进行所述表观瑕疵数据集筛分，获得异常瑕疵数据集和纤维层瑕疵缺陷信息，其中，所述异常瑕疵数据集包括重叠瑕疵缺陷信息和非识别瑕疵缺陷信息；基于所述异常瑕疵数据集进行所述内部瑕疵数据集的瑕疵认证，获得内胆层瑕疵缺陷信息；所述纤维层瑕疵缺陷信息和所述内胆层瑕疵缺陷信息构成所述目标压力容器的瑕疵缺陷识别结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述表观层级光波图像集和所述内部层级光波图像集分别输入容器瑕疵识别模型中第一识别模块和第二识别模块内，获得表观瑕疵标识集合和内部瑕疵标识集合，所述方法还包括：交互获得所述目标压力容器的目标型号参数；基于所述目标型号参数提取获得历史瑕疵检测信息，其中，所述历史瑕疵检测信息包括样本纤维层瑕疵图像集和样本内胆层瑕疵图像集；基于语义分割进行所述样本纤维层瑕疵图像集和样本内胆层瑕疵图像集的瑕疵图像和背景图像分割，获得训练样本瑕疵图像集；基于所述训练样本瑕疵图像集进行所述第一识别模块和第二识别模块的同步构建，生成所述容器瑕疵识别模型；将所述表观层级光波图像集和所述内部层级光波图像集分别输入所述容器瑕疵识别模型中第一识别模块和第二识别模块内，获得所述表观瑕疵标识集合和所述内部瑕疵标识集合。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于空间位置标记对所述表观瑕疵标识集合和所述内部瑕疵标识集合进行瑕疵特征聚合，获得表观瑕疵数据集和内部瑕疵数据集，所述方法还包括：基于所述空间位置标记进行所述表观瑕疵标识集合的瑕疵空间定位，获得所述表观瑕疵数据集，其中，所述表观瑕疵数据集包括H组重叠表观瑕疵图像集，H为正整数；基于所述空间位置标记进行所述内部瑕疵标识集合的瑕疵空间定位，获得所述内部瑕疵数据集，其中，所述内部瑕疵数据集包括N组重叠内部瑕疵图像集，N为正整数。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获得纤维层瑕疵特征集，并基于所述纤维层瑕疵特征集进行所述表观瑕疵数据集筛分，获得异常瑕疵数据集和纤维层瑕疵缺陷信息，其中，所述异常瑕疵数据集包括重叠瑕疵缺陷信息和非识别瑕疵缺陷信息，所述方法还包括：基于所述样本纤维层瑕疵图像集进行瑕疵特征提取，获得所述纤维层瑕疵特征集；基于所述H组重叠表观瑕疵图像集提取获得第一重叠表观瑕疵图像集；判断所述第一重叠表观瑕疵图像集是否满足所述纤维层瑕疵特征集；若所述第一重叠表观瑕疵图像集满足所述纤维层瑕疵特征集，则将对第一重叠表观图像集进行特征图像提取，获得第一纤维层瑕疵缺陷；将所述第一纤维层瑕疵缺陷加入所述纤维层瑕疵缺陷信息；若所述第一重叠表观瑕疵图像集中部分表观瑕疵图像满足所述纤维层瑕疵特征集，则将对第一重叠表观图像集进行多特征图像提取，获得第一重叠瑕疵缺陷；将所述第一重叠瑕疵缺陷加入所述重叠瑕疵缺陷信息；若所述第一重叠表观瑕疵图像集不满足所述纤维层瑕疵特征集，则将对第一重叠表观图像集进行特征图像提取，获得第一非识别瑕疵缺陷；将所述第一非识别瑕疵缺陷加入所述非识别瑕疵缺陷信息；以此类推，将所述纤维层瑕疵特征集与所述H组重叠表观瑕疵图像集进行图像特征比对，获得所述异常瑕疵数据集和纤维层瑕疵缺陷信息，其中，所述异...

【专利技术属性】
技术研发人员：周华，
申请(专利权)人：江苏省特种设备安全监督检验研究院，
类型：发明
国别省市：