CN110728679A - 一种管接头漏水智能监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种管接头漏水智能监测方法,包括以下步骤:(1)、采集一段时间内管接头及其周围区域的图像数据;(2)、将采集时间段分割为多个时间帧得到每个时间帧的图像数据;(3)、从每个时间帧的图像数据中分别识别并分割出管接头正下方区域图像数据;(4)、从每个管接头正下方区域图像数据进行特征分析,判断是否存在水滴,并将各个存在水滴的图像数据对应的时间帧累计相加,得到累计时间值;(5)、将累计时间值与预设时间阈值进行比较,判断是否存在漏水现象。本发明数据采集方式简单,数据利用率高,数据识别方法可靠性高,能够实现对管接头是否漏水的智能化判断。
Description
技术领域
本发明涉及智能监测方法领域,具体是一种管接头漏水智能监测方法。
背景技术
管接头是家用水路系统中不可缺少的部件,其水密封性影响较大,若管接头漏水,不仅会造成资源的浪费,还有可能对其他电气设备等造成损害。目前,对于家用管接头的漏水判断主要依靠人工观察判断,尚没有可靠的设备和方法。
发明内容 本发明的目的是提供一种管接头漏水智能监测方法,以实现对管接头漏水的智能监测判断。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案为:
一种管接头漏水智能监测方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)、采集一段时间内管接头及其周围区域的图像数据;
(2)、将步骤(1)中采集时间段分割为多个时间帧,并对应得到每个时间帧的图像数据;
(3)、从步骤(2)得到的每个时间帧的图像数据中,分别识别管接头及管接头正下方区域的图像数据,然后将管接头正下方区域图像数据进行分割,得到单独的管接头正下方区域图像数据;
(4)、对每个管接头正下方区域图像数据进行特征分析,判断是否存在灰度差异明显的目标区域,并将各个存在灰度差异明显的目标区域的图像数据对应的时间帧累计相加,得到累计时间值;
(5)、将累计时间值与预设时间阈值进行比较,若累计时间值大于预设阈值,则判断为存在漏水现象。
所述的一种管接头漏水智能监测方法,其特征在于:步骤(1)中,采用摄像头对管接头及其周围区域进行图像采集,并将采集的图像进行灰度化,得到图像数据。
所述的一种管接头漏水智能监测方法,其特征在于:步骤(3)中,预先在管接头表面涂覆涂层,根据涂层颜色对应的灰度值识别管接头区域,并检测得到管接头区域的轮廓,通过管接头区域的轮廓识别出管接头正下方区域,然后将管接头正下方区域的图像数据单独分割出来。
所述的一种管接头漏水智能监测方法,其特征在于:步骤(4)中,在每个管接头正下方区域图像数据中,识别呈现边界灰度不连续特征的小区域作为目标区域,该目标区域即为水滴。
本发明基于图像处理技术,首先采集管接头图像数据,然后根据管接头漏水形成水滴的特征,从图像数据中识别判断是否存在水滴,并将存在水滴的时间与预设阈值进行比较,从而判断是否存在漏水问题。本发明数据采集方式简单,采集的图像数据可作他用,数据利用率高,数据识别方法可靠性高,能够实现对管接头是否漏水的智能化判断。
附图说明
图1为本发明流程框图。
具体实施方式
如图1所示,一种管接头漏水智能监测方法,包括以下步骤:
(1)、采集一段时间内管接头及其周围区域的图像数据;
(2)、将步骤(1)中采集时间段分割为多个时间帧,并对应得到每个时间帧的图像数据;
(3)、从步骤(2)得到的每个时间帧的图像数据中,分别识别管接头及管接头正下方区域的图像数据,然后将管接头正下方区域图像数据进行分割,得到单独的管接头正下方区域图像数据;
(4)、对每个管接头正下方区域图像数据进行特征分析,判断是否存在灰度差异明显的目标区域,并将各个存在灰度差异明显的目标区域的图像数据对应的时间帧累计相加,得到累计时间值;
(5)、将累计时间值与预设时间阈值进行比较,若累计时间值大于预设阈值,则判断为存在漏水现象。
本发明步骤(1)中,采用摄像头对管接头及其周围区域进行图像采集,并将采集的图像进行灰度化,得到图像数据。
本发明步骤(3)中,预先在管接头表面涂覆涂层,根据涂层颜色对应的灰度值识别管接头区域,并检测得到管接头区域的轮廓,通过管接头区域的轮廓识别出管接头正下方区域,然后将管接头正下方区域的图像数据单独分割出来。
本发明步骤(4)中,在每个管接头正下方区域图像数据中,识别呈现边界灰度不连续特征的小区域作为目标区域,该目标区域即为水滴。
本发明所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行的描述,并非对本发明构思和范围进行限定,在不脱离本发明设计思想的前提下,本领域中工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变型和改进,均应落入本发明的保护范围,本发明请求保护的技术内容,已经全部记载在权利要求书中。
Claims (4)
1.一种管接头漏水智能监测方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)、采集一段时间内管接头及其周围区域的图像数据;
(2)、将步骤(1)中采集时间段分割为多个时间帧,并对应得到每个时间帧的图像数据;
(3)、从步骤(2)得到的每个时间帧的图像数据中,分别识别管接头及管接头正下方区域的图像数据,然后将管接头正下方区域图像数据进行分割,得到单独的管接头正下方区域图像数据;
(4)、对每个管接头正下方区域图像数据进行特征分析,判断是否存在灰度差异明显的目标区域,并将各个存在灰度差异明显的目标区域的图像数据对应的时间帧累计相加,得到累计时间值;
(5)、将累计时间值与预设时间阈值进行比较,若累计时间值大于预设阈值,则判断为存在漏水现象。
2.根据权利要求1所述的一种管接头漏水智能监测方法,其特征在于:步骤(1)中,采用摄像头对管接头及其周围区域进行图像采集,并将采集的图像进行灰度化,得到图像数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种管接头漏水智能监测方法,其特征在于:步骤(3)中,预先在管接头表面涂覆涂层,根据涂层颜色对应的灰度值识别管接头区域,并检测得到管接头区域的轮廓,通过管接头区域的轮廓识别出管接头正下方区域,然后将管接头正下方区域的图像数据单独分割出来。
4.根据权利要求1或2所述的一种管接头漏水智能监测方法,其特征在于:步骤(4)中,在每个管接头正下方区域图像数据中,识别呈现边界灰度不连续特征的小区域作为目标区域,该目标区域即为水滴。
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