【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及焊缝图像检测，尤其是涉及一种基于nb-iot远程实时监控焊接的方法、系统及介质。
技术介绍
1、图像检测技术正在不断发展，应用于各个领域，正在不断的提高各个领域的自动化发展，因此，如何能够更好的运用图像检测技术，成为我们亟待解决的问题。
2、其中，随着人们对焊缝缺陷检测自动化需求的不断提高，关于对焊缝视觉检测将会成为无损检测领域经久不衰的话题，检测精度低和检测系统半自动化的问题还无法有效解决。
技术实现思路
1、鉴于以上问题，本专利技术提供了一种基于nb-iot远程实时监控焊接的方法、系统及介质，不仅能够对焊缝的图像进行准确的检测，而且自动化程度高，能够应用于不同的复杂环境中。
2、为了实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供的技术方案如下：
3、一种基于nb-iot远程实时监控焊接的方法，所述方法包括：
4、u1.焊接作业开始，基于焊接操作间的摄像头实时获取焊件的焊缝图像数据信息，并进行图像标注，输出标注后的焊缝图像数据信息；
5、u2.将所述标注后的焊缝图像数据信息划分为焊缝图像训练数据集和焊缝图像测试数据集，将所述焊缝图像训练数据集输入改进的yolov5网络模型进行训练和学习，输出训练好的改进的yolov5网络模型；
6、u3.基于所述训练好的改进的yolov5网络模型，输入所述焊缝图像测试数据集，对焊缝的图像进行预测，得到预测后的焊缝图像数据信息；
7、u4.基于所述预测后的
8、进一步的，在步骤u1中，所述并进行图像标注包括：
9、u11.基于所述焊件的焊缝图像数据信息，采用双边滤波的算法进行图像降噪处理，输出降噪处理后的焊缝图像数据信息；
10、u12.基于所述降噪处理后的焊缝图像数据信息，建立图像增强函数f，
11、，
12、r∈[0,1]，
13、其中，c为增强系数，v为焊缝图像数据信息，r为图像扩展因子，得到增强处理后的焊缝图像数据信息；
14、u13.基于所述增强处理后的焊缝图像数据信息，进行图像轮廓点的标注，得到标注后的焊缝图像数据信息。
15、进一步的，所述图像轮廓点的标注为根据所述增强后的焊缝图像数据信息，得到焊缝图像中每个像素的像素值数据信息，设置预设阈值，若像素的像素值超过预设阈值则进行标注，若像素的像素值未超过预设阈值则不进行标注。
16、进一步的，在步骤u2中，所述改进的yolov5网络模型包括input模块、backbone模块、neck模块和prediction模块，所述input模块与所述backbone模块连接，所述backbone模块与所述neck模块连接，所述neck模块与所述prediction模块连接，在所述backbone模块和所述neck模块之间加入cbamc3模块，用于每个相连模块之间的数据传递和不相连模块之间的参数聚合。
17、进一步的，所述neck模块采用边框回归算法对焊缝图像的小目标进行检测，所述边框回归算法包括：
18、l1.获取焊缝图像的数据信息，对图像中的每个目标进行边框标定，定义边框的四维向量(x,y,w,h)，其中(x,y)为边框的中心点坐标，w为边框的宽度，h为边框的高度，输出目标的边框四维向量数据信息；
19、l2.基于所述目标的边框四维向量数据信息，建立边框回归函数g,
20、，
21、pi=(xi,yi,wi,hi)，
22、其中，pi为图像目标的第i个边框向量，(xi,yi)为图像目标的第i个边框的中心点坐标，wi为图像目标的第i个边框的宽度，hi为图像目标的第i个边框的高度，λi为图像目标的第i个边框权重系数，n为样本总数；
23、l3.基于所述边框回归函数g，对图像目标进行检测，输出图像目标的检测数据信息。
24、进一步的，所述图像目标的第i个边框权重系数λi的约束条件为：
25、。
26、进一步的，在步骤u4中，所述采用焊缝iou检测算法与已传输的焊缝图像进行对比包括：
27、u41.对所述预测后的焊缝图像数据信息进行边框标定，得到预测后的焊缝图像边框标定数据信息，对所述已传输图像进行边框标定，得到已传输图像的边框标定数据信息；
28、u42.基于所述已传输图像的边框标定数据信息和所述预测后的焊缝图像边框标定数据信息，建立焊缝检测函数d,
29、,
30、其中，b1为已传输图像的边框标定数据信息，b2为预测后的焊缝图像边框标定数据信息；
31、u43.基于所述焊缝检测函数d，得到焊缝图像的检测数据信息。
32、为了实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供了一种用于实现任一项所述的基于nb-iot远程实时监控焊接的方法的系统，包括终端层、传输层和平台层，其特征在于：所述终端层包括ui界面、主控器和摄像头，所述ui界面与所述主控器连接，所述主控器与所述摄像头连接，所述摄像头用于实时获取焊件的焊缝图像数据信息，所述主控器用于接收采集焊缝图像的指令数据信息，所述ui界面用于实时显示焊缝图像的数据信息；
33、所述传输层包括无线射频模块，所述无线射频模块与所述主控器通信连接，用于传输指令数据信息；
34、所述平台层包括上位机界面，所述上位机界面与所述无线射频模块连接，用于下发焊缝图像采集指令数据信息。
35、进一步的，所述系统还包括语音播报系统，所述语音播报系统与所述上位机界面连接，用于播报下发指令的数据信息。
36、为了实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行任意一项所述的基于nb-iot远程实时监控焊接的方法的计算机程序。
37、本专利技术具有以下积极效果：
38、1.本专利技术通过将标注后的焊缝图像数据信息划分为焊缝图像训练数据集和焊缝图像测试数据集，将焊缝图像训练数据集输入改进的yolov5网络模型进行训练和学习，得到训练好的改进的yolov5网络模型，进行焊缝图像的预测，不仅能够对焊缝的图像进行准确的检测，而且自动化程度高，能够应用于不同的复杂环境中。
39、2.本专利技术通过采用焊缝iou检测算法与已传输的焊缝图像进行对比，能够对预测的焊缝图像进行检测，得到焊缝图像的检测数据，不仅方便后期焊接工实际改进作业，而且针对不合格的焊缝，管理人员可以根据按键，筛选出来方便后期焊接工的整改，操作方便且简单。
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1.一种基于NB-IoT远程实时监控焊接的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于NB-IoT远程实时监控焊接的方法，其特征在于，在步骤U1中，所述并进行图像标注包括：
3.根据权利要求2所述的基于NB-IoT远程实时监控焊接的方法，其特征在于：所述图像轮廓点的标注为根据所述增强后的焊缝图像数据信息，得到焊缝图像中每个像素的像素值数据信息，设置预设阈值，若像素的像素值超过预设阈值则进行标注，若像素的像素值未超过预设阈值则不进行标注。
4.根据权利要求1所述的基于NB-IoT远程实时监控焊接的方法，其特征在于，在步骤U2中，所述改进的YOLOv5网络模型包括Input模块、Backbone模块、Neck模块和Prediction模块，所述Input模块与所述Backbone模块连接，所述Backbone模块与所述Neck模块连接，所述Neck模块与所述Prediction模块连接，在所述Backbone模块和所述Neck模块之间加入CBAMC3模块，用于每个相连模块之间的数据传递和不相连模块之间的参数聚合。
5.
6.根据权利要求5所述的基于NB-IoT远程实时监控焊接的方法，其特征在于，所述图像目标的第i个边框权重系数λi的约束条件为：
7.根据权利要求1所述的基于NB-IoT远程实时监控焊接的方法，其特征在于，在步骤U4中，所述采用焊缝IoU检测算法与已传输的焊缝图像进行对比包括：
8.一种用于实现权利要求1-7任一项所述的基于NB-IoT远程实时监控焊接的方法的系统，包括终端层、传输层和平台层，其特征在于：所述终端层包括UI界面、主控器和摄像头，所述UI界面与所述主控器连接，所述主控器与所述摄像头连接，所述摄像头用于实时获取焊件的焊缝图像数据信息，所述主控器用于接收采集焊缝图像的指令数据信息，所述UI界面用于实时显示焊缝图像的数据信息；
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述系统还包括语音播报系统，所述语音播报系统与所述上位机界面连接，用于播报下发指令的数据信息。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1～7中任意一项所述的基于NB-IoT远程实时监控焊接的方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种基于nb-iot远程实时监控焊接的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于nb-iot远程实时监控焊接的方法，其特征在于，在步骤u1中，所述并进行图像标注包括：
3.根据权利要求2所述的基于nb-iot远程实时监控焊接的方法，其特征在于：所述图像轮廓点的标注为根据所述增强后的焊缝图像数据信息，得到焊缝图像中每个像素的像素值数据信息，设置预设阈值，若像素的像素值超过预设阈值则进行标注，若像素的像素值未超过预设阈值则不进行标注。
4.根据权利要求1所述的基于nb-iot远程实时监控焊接的方法，其特征在于，在步骤u2中，所述改进的yolov5网络模型包括input模块、backbone模块、neck模块和prediction模块，所述input模块与所述backbone模块连接，所述backbone模块与所述neck模块连接，所述neck模块与所述prediction模块连接，在所述backbone模块和所述neck模块之间加入cbamc3模块，用于每个相连模块之间的数据传递和不相连模块之间的参数聚合。
5.根据权利要求4所述的基于nb-iot远程实时监控焊接的方法，其特征在于：所述neck模...
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