【技术实现步骤摘要】
本申请涉及建筑，尤其是涉及一种pccp钢筒焊缝渗漏检测方法、装置及系统。
技术介绍
1、在建筑领域中，钢筒的焊接需要达到一定的要求，也即焊接螺旋线及上下焊合部位需要保证不能发生泄漏。针对圆柱钢筒焊接焊缝泄露要求非常严格的问题，现有技术中通常采用人工方式进行焊缝泄漏检测，增加了人力成本和时间成本，且检测效率低下。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种pccp钢筒焊缝渗漏检测方法、装置及系统，通过图像识别技术、深度学习和强化学习技术得到的模型对焊缝泄漏进行检测，达到无漏检的效果，节省劳动力，提高检测效率。
2、第一方面，本申请提供一种pccp钢筒焊缝渗漏检测方法，方法包括：获取pccp钢筒焊缝图像；将pccp钢筒焊缝图像输入至焊缝渗漏检测模型，焊缝渗漏检测模型为采用形态学处理的传统分类方式与神经网络分类方式相结合的综合分类模型，且焊缝渗漏检测模型为针对焊缝渗漏检测结果有误的样本进行强化学习，针对疑似焊缝渗漏结果的样本进行再识别处理或者重新标注后再进行强化学习得到的模型；通过焊...
【技术保护点】
1.一种PCCP钢筒焊缝渗漏检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述焊缝渗漏检测模型中的两种分类方式对所述PCCP钢筒焊缝图像进行处理，输出所述PCCP钢筒焊缝图像对应的焊缝渗漏检测结果的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述焊缝渗漏检测模型的强化学习过程如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对其样本中的细微缺陷图样位置处进行再识别处理或者标注处理的步骤，包括：
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种pccp钢筒焊缝渗漏检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述焊缝渗漏检测模型中的两种分类方式对所述pccp钢筒焊缝图像进行处理，输出所述pccp钢筒焊缝图像对应的焊缝渗漏检测结果的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述焊缝渗漏检测模型的强化学习过程如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对其样本中的细微缺陷图样位置处进行再识别处理或者标注处理的步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，神经网络分类方式为基于yolov5模型的分类方式。
7.一种pcc...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宪伟，罗纬邦，崔卫祥，毛宽民，邹希文，赵珉庆，陈振宇，郑希，汪铭江，
申请(专利权)人：宁夏青龙管业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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