一种样本图像获取方法技术

本发明专利技术公开了一种样本图像获取方法

【技术实现步骤摘要】
一种样本图像获取方法、装置、设备、系统及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及图像检测
，尤其涉及一种样本图像获取方法
、
装置
、
设备
、
系统及存储介质
。

技术介绍

[0002]电厂锅炉的水冷壁缺陷检测是锅炉检修的重要环节，水冷壁缺陷检测的传统方式为人工携带检测设备进入锅炉内部手工抄录，存在较大的危险性且效率低；随着检测机器人和无人机等智能检测载体在锅炉壁检测行业的普及，电厂针对锅炉水冷壁的检测，逐渐由智能检测载体携带检测设备进入锅炉拍摄图像取代人工携带检测设备进入锅炉手工抄录，并且智能检测载体携带检测设备拍摄的图像可采用智能缺陷检测算法实现对锅炉水冷壁的缺陷检测
。
[0003]然而，由于目前缺乏用于训练或优化智能缺陷检测算法的缺陷样本，导致缺陷检测准确率偏低，且极易形成大量的漏检与误检
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种样本图像获取方法
、
装置
、
设备
、
系统及存储介质，可实现在缺少锅炉的水冷壁缺陷样本时，利用真实图像不断扩充样本库，从而实现了缺陷样本的扩充，为缺陷识别模型的训练或优化提供了更多的数据支撑，同时可以采用扩充后的样本库对缺陷识别模型进行训练或优化，以提升缺陷检测准确率，避免漏检与误检
。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种样本图像获取方法，该方法包括：
[0006]获取移动载体携带的图像采集设备采集的锅炉的水冷壁的原始图像；
[0007]利用原始缺陷识别模型从原始图像中识别出缺陷图像，得到原始缺陷图像；
[0008]获取从原始缺陷图像中复核出的缺陷图像，得到第一缺陷图像；
[0009]获取从剩余图像中识别出的缺陷图像，得到第二缺陷图像，剩余图像为原始图像中除原始缺陷图像之外的图像；
[0010]根据第一缺陷图像和第二缺陷图像确定扩充样本图像，并将扩充样本图像加入原始缺陷识别模型的样本图像库中
。
[0011]本专利技术实施例提供的方法，通过获取移动载体携带的图像采集设备采集得到的锅炉水冷壁的原始图像，并利用原始缺陷识别模型对采集到的原始图像进行缺陷检测，得到原始缺陷图像；再获取人工对原始缺陷图像进行复核得到的第一缺陷图像；针对采用原始缺陷识别模型未识别出缺陷的图像
(
即剩余图像
)
，可以直接获取人工从剩余图像中识别出的缺陷图像，得到第二缺陷图像；最后将第一缺陷图像与第二缺陷图像扩充进样本库
。
即本专利技术将模型识别和人工识别相结合，通过获取人工对模型识别结果进行复核校正得到的缺陷图像和获取人工对模型未识别出缺陷图像的识别结果，来增加缺陷样本的数量，从而实现了缺陷样本的扩充，为缺陷识别模型的训练或优化提供了更多的数据支撑，采用扩充后的样本库对缺陷识别模型进行训练或优化，可以提升缺陷检测准确率，避免漏检与误检
。
[0012]另外，所获取的人工对模型识别结果进行复核校正得到的缺陷图像，由于结合了算法模型和人工识别的优势，可以保证识别出的缺陷图像的准确度；所获取的人工对模型未识别出缺陷图像的识别结果，通过人工识别直接扩充了缺陷样本的数量；本专利技术通过模型识别
、
复核和对剩余图像进行分析，解决了智能缺陷检测中缺乏样本
、
准确率偏低以及漏检和误检等问题，这将提高锅炉水冷壁缺陷检测的效率和可靠性，并有助于及时发现和解决潜在的问题，提升锅炉的运行安全性和可靠性
。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种样本图像获取装置，该装置包括：
[0014]原始图像获取模块，用于获取移动载体携带的图像采集设备采集的锅炉的水冷壁的原始图像；
[0015]缺陷图像获取模块，用于利用原始缺陷识别模型从原始图像中识别出缺陷图像，得到原始缺陷图像；
[0016]图像复核模块，用于获取从原始缺陷图像中复核出的缺陷图像，得到第一缺陷图像；
[0017]图像识别模块，用于获取从剩余图像中识别出的缺陷图像，得到第二缺陷图像，剩余图像为原始图像中除原始缺陷图像之外的图像；
[0018]样本扩充模块，用于根据第一缺陷图像和第二缺陷图像确定扩充样本图像，并将扩充样本图像加入原始缺陷识别模型的样本图像库中
。
[0019]第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：
[0020]一个或多个处理器；
[0021]存储器，用于存储一个或多个程序，
[0022]当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现本专利技术任意实施例的方法
。
[0023]第四方面，本专利技术实施例提供了一种样本图像获取系统，该系统包括移动载体
、
移动载体携带的图像采集设备和用于执行本专利技术任意实施例方法的电子设备
。
[0024]第五方面，本专利技术实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术任意实施例的方法
。
[0025]需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上
。
其中，计算机可读存储介质可以与样本图像获取装置的处理器封装在一起的，也可以与样本图像获取装置的处理器单独封装，本专利技术对此不做限定
。
[0026]本专利技术中第二方面
、
第三方面
、
第四方面以及第五方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面
、
第三方面
、
第四方面
、
以及第五方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述
。
[0027]在本专利技术中，上述样本图像获取装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现
。
只要各个设备或功能模块的功能和本专利技术类似，属于本专利技术权利要求及其等同技术的范围之内
。
[0028]本专利技术的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂
。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简
单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图
。
[0030]图1为本专利技术实施例提供的一种样本图像获取方法的第一流程图；
[0031]图2为本专利技术实施例提供的一种样本图像获取系统的示例图；
[0032]图3为本专利技术实施例提供的一种样本图像获取方法的第二流程图；
[0033]图4为本专利技术实施例提供的缺陷样本图像示例图；
[0034]图5为本专利技术实施例提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种样本图像获取方法，其特征在于，包括：获取移动载体携带的图像采集设备采集的锅炉的水冷壁的原始图像；利用原始缺陷识别模型从所述原始图像中识别出缺陷图像，得到原始缺陷图像；获取从所述原始缺陷图像中复核出的缺陷图像，得到第一缺陷图像；获取从剩余图像中识别出的缺陷图像，得到第二缺陷图像，所述剩余图像为所述原始图像中除所述原始缺陷图像之外的图像；根据所述第一缺陷图像和所述第二缺陷图像确定扩充样本图像，并将所述扩充样本图像加入所述原始缺陷识别模型的样本图像库中
。2.
根据权利要求1所述的样本图像获取方法，其特征在于，所述方法还包括：利用所述样本图像库中的样本图像对所述原始缺陷识别模型进行更新训练，得到目标缺陷识别模型
。3.
根据权利要求1所述的样本图像获取方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述扩充样本图像对应的水冷壁位置信息；根据所述扩充样本图像对应的水冷壁位置信息将所述扩充样本图像粘贴在所述锅炉对应的缺陷展示模型上
。4.
根据权利要求1所述的样本图像获取方法，其特征在于，所述获取移动载体携带的图像采集设备采集的锅炉的水冷壁的原始图像，包括：获取所述图像采集设备采集的锅炉的水冷壁的视频；从所述视频中提取所述原始图像
。5.
根据权利要求1所述的样本图像获取方法，其特征在于，所述获取从所述原始缺陷图像中复核出的缺陷图像，得到第一缺陷图像，包括：展示所述原始缺陷图像的缺陷范围和缺陷类型；获取对所述原始缺陷图像的缺陷范围和
/
或缺陷类型进行的修改，得到的所述第一缺陷图像
。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：赵晋宇，曲亚平，张越，杨辉，李泽华，陈家颖，张玉江，张鹏林，何宝华，吴智权，
申请(专利权)人：内蒙古霍煤鸿骏铝电有限责任公司内蒙古电投能源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：