CN114140537A - 基于视觉的管道检测方法 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例提供了基于视觉的管道检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括对双目设备进行相机标定；通过已完成相机标定的双目设备，采集多张不同角度的管线裂缝图像；对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像；基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云；基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测。以此方式，提高了对管道裂缝的检测效率和准确率。

Description

基于视觉的管道检测方法

技术领域

本公开的实施例一般涉及管道裂缝检测领域，并且更具体地，涉及基于视觉的管道检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

裂缝是地下管道最常见的损坏，地下管道中的裂缝大小是地下管道寿命评估的标准之一，对裂缝的检测是具有普遍性的技术难题。现有的裂缝检测手段主要有：图像处理、超声波检测等方法。

超声波检测法局限于检测表面状况，在检测表面比较平整时检测效果较好，对于不平整的地下管道难以达到理想的检测效果；

图像处理检测要求裂缝具有比较高的对比度与较好的连续性，然而在工况复杂的地下管道，单一的采用图像处理无法保证裂缝检测的准确性。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种基于视觉的管道检测方案。

在本公开的第一方面，提供了一种基于视觉的管道检测方法。该方法包括：

对双目设备进行相机标定；

通过已完成相机标定的双目设备，采集多张不同角度的管线裂缝图像；

对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像；

基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云；基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测。

进一步地，所述对双目设备进行相机标定包括：

通过双目设备，获取包括标定板的图像；

基于张氏标定法，对所述图像进行处理，建立成像模型，完成相机标定。

进一步地，所述对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像包括：

基于所述成像模型，去除所述管线裂缝图像中的像素畸变，得到第一图像；

基于所述第一图像的灰度值，采用预设的滤波方法对所述第一图像进行滤波处理，得到第二图像；

对所述第二图像进行腐蚀和/或膨胀，得到预处理图像。

进一步地，所述基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云包括：

选取所述预处理图像中任一点的灰度值，基于所述灰度值和相机参数，通过预设公式计算图像中裂缝深度值；

基于所述相机的标定结果和所述裂缝深度值，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云。

进一步地，所述基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测包括：

基于所述三维点云，通过mesh函数构建管道的三维图像。

进一步地，还包括：

对所述预处理图像进行黑色空洞消除，得到裂缝掩膜图像；

基于所述裂缝掩膜图像，对预处理图像进行背景处理，去除所述管道的三维图像背景不均造成的三维重建偏差。

进一步地，所述对所述预处理图像进行黑色空洞消除，得到裂缝掩膜图像包括：

对所述预处理图像中的黑色空洞进行填充，进行分水岭分割，得到裂缝掩膜图像。

在本公开的第二方面，提供了一种基于视觉的管道检测装置。该装置包括：

标定模块，用于对双目设备进行相机标定；

采集模块，用于通过已完成相机标定的双目设备，采集多张不同角度的管线裂缝图像；

预处理模块，用于对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像；

构建模块，用于基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云；基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测。

在本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。

在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本公开的第一方面的方法。

本申请实施例提供的基于视觉的管道检测方法，通过对双目设备进行相机标定；通过已完成相机标定的双目设备，采集多张不同角度的管线裂缝图像；对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像；基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云；基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测，提高了对管道裂缝的检测效率和准确率。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了根据本公开的实施例的基于视觉的管道检测方法的流程图；

图2示出了根据本公开的实施例的标定板示意图；

图3示出了根据本公开的实施例的管线深度计算示意图；

图4示出了根据本公开的实施例的基于视觉的管道检测装置的方框图；

图5示出了能够实施本公开的实施例的示例性电子设备的方框图。

具体实施方式

为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

图1示出了根据本公开实施例的基于视觉的管道检测方法的流程图。包括：

S110，对双目设备进行相机标定。

其中，所述双目设备通常指双目摄像头。

在一些实施例中，以图像左上角为像素坐标系原点标定第一坐标系。

在一些实施例中，如图2所示，将双目设备安装固定后，对预先放置的标定板进行拍摄(图2中任一标定板均可)，获取包括标定板的图像，根据所述图像中的标定板，确定第二坐标系。

进一步地，将所述第二坐标系固定于所述图像中的标定板上，即，所述棋盘格上任一点的第二坐标系Z＝0；所述标定板包括棋盘格，所述棋盘格可包括多个大小已知的黑白格(参考图2)。

在一些实施例中，通过相机标定原理，标定所述第一坐标系和第二坐标系的转换关系。

具体地，用坐标(u,v)表示第一坐标系坐标，坐标(X,Y,0)表示第二坐标系，即，用(u,v)表示标定板角点的坐标，用(X,Y,0)表示道路坐标系下的标定板角点的坐标，所述第一坐标系和第二坐标系存在如下关系：

进一步地，通过上式消去尺度因子λ，可得：

其中，通过图像识别算法，可以得到标定板角点的像素坐标(u,v)；基于标定板每一个格的大小，确定道路坐标系下的(X,Y)(Z＝0)；所述H为齐次矩阵；上式中有8个独立未知元素：H₁₁X、H₁₂Y、H₃₁X、H₃₂Y、H₂₁X、H₂₂Y、H₃₁X和H₃₂Y，每一个标定板角点均可提供两个约束方程，因此，当一张图片上的标定板角点数量大于等于4时(通常情况下一张图片上的标定板角点数量大于等于4)，可求得对应的矩阵H，即，可求得第一坐标系与第二坐标系的解算关系，便于后期将管线裂缝图像中的坐标转化为世界坐标系下的三维坐标。

在一些实施例中，通过张氏标定法，对如图2所示的标定板图像(多张)进行标定，建立成像模型，用于去除后期获取的管线裂缝图像中的像素畸变。

综上，完成相机标定。

S120，通过已完成相机标定的双目设备，采集多张不同角度的管线裂缝图像。

在一些实施例中，通过已完成相机标定的双目设备，采集多张不同角度的管线裂缝图像。

基于环境因素的原因，通常所述管线裂缝图像会存在椒盐噪声和随机噪声。

S130，对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像。

在一些实施例中，基于张氏标定法构建的成像模型，去除所述管线裂缝图像中的图像畸变，得到第一图像；

获取所述第一图像的灰度值，设f(x,y)是(x,y)位置处的灰度值，图像大小为M×N，Smax表示允许设定的最大滤波窗口，Zmax表示窗口中的最大灰度值，Zmin表示窗口中的最小灰度值，zmed表示窗口中的中值；

若Zmin＜＜Zmed＜＜Zmax，则表示窗口内的中值在范围内，有中值输出；反之，则增大窗口，重复本步骤，直至窗口已经增大到Smax时，直接保持原灰度值不变；

进一步地，若Zmin<<f(x,y)<<Zmax，则中心位置为噪声点，通过预设滤波方法进行滤波，直接输出Zmed；反之，则为非噪声点，可以忽略，保持原灰度值不变；

所述预设滤波方法包括：

通过如下公式进行滤波处理：

g(x，y)＝med{f(s，t)(s，t∈S_xy)}

其中，所述f(s,t)表示滤波窗口内的像素值；

所述g(x,y)表示中值滤波输出；

所述S_xy表示滤波窗口；

通过设定条件，可以自动的调节窗口大小，对图像中的疑似噪声点进行判断，从而采用不同的处理手段。这既可以保留住图像的边缘等细节，又可以过滤掉较大的椒盐噪声。

进一步地，可采用均值滤波去除图像中的周期噪声；可采用高斯滤波去除服从正态分布的噪声等；

综上，对所述第一图像进行滤波处理后，得到第二图像。

在一些实施例中，滤波后的第二图像，有可能会存在边界不平滑、滤波未去除干净等情况。

因此，在本公开中，对所述第二图像进行开运算操作，消除目标周围细小无关区域，平滑目标边界，然后再进行一次膨胀，使小椭圆高亮区域更大，使小椭圆识别更容易。将滤波后进行开运算、膨胀后的效果图和原始滤波图像对比，腐蚀膨胀后的图像相比于滤波后图像，五个小椭圆高亮区域明显被放大，且细小物体被消除，便于后期裂缝位置的提取，得到的预处理图像。

S140，基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云；基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测。

在一些实施例中，选取所述预处理图像中任一点的灰度值，基于所述灰度值和相机参数，通过预设公式计算图像中裂缝深度值；

具体地，所述预处理图像的灰度值范围在0-255之间，256个灰度值对应25.6厘米，在此将图像中某一点的灰度值记为g，该点与双目设备之间的实际距离h等于管壁面与相机之间距离H除以25.6的整数部分乘以25.6后再加上读取的灰度值g，参考图3，即：

h＝round(60÷25.6)×25.6+g

假设相机距离管壁面的距离为60cm，在式上式中round运算是对计算结果取整数。基于相机的标定结果，可以获取裂缝某一点在真实世界坐标系下的深度值h。

基于所述相机的标定结果和所述裂缝深度值，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云；

具体地，图像坐标系与真实世界坐标系之间存在的相互转换关系(相机标定结果)可以得出真实世界坐标系中的x与y坐标。其中x，y为被测物体在图像坐标系下对应的二维平面坐标系的坐标值，Xw，Yw，Zw为被测物体在真实世界坐标，即，获得管道裂缝表面的三维点云。基于所述三维点云，通过mesh函数构建管道(管道裂缝)的三维图像，完成管道检测。

进一步地，还包括：

对所述预处理图像中的黑色空洞进行填充，进行分水岭分割，得到裂缝掩膜图像，根据实际应用场景对所裂缝掩膜图像的边界进行裁剪，用以去除边界处理不理想的问题，如裁剪边界10个像素。

根据裂缝掩膜图像对裂缝深度图像进行背景处理，掩膜图像的白色区域为裂缝前景对象，灰度值为1，掩膜图像的黑色区域为裂缝去破损管线背景，灰度值为0。对无破损的管线背景区域的灰度进行叠加求平均值，将此平均值替代深度图像的管线背景，去除所述管道的三维图像背景不均造成的三维重建偏差。

根据本公开的实施例，实现了以下技术效果：

实现了对管线裂缝图像的三维建模，可更加直观的定位裂缝位置，大幅度提高了对管道裂缝的检测效率和准确率。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本公开并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本公开所必须的。

以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本公开所述方案进行进一步说明。

图4示出了根据本公开的实施例的基于视觉的管道检测装置400的方框图，装置400包括：

标定模块410，用于对双目设备进行相机标定；

采集模块420，用于通过已完成相机标定的双目设备，采集多张不同角度的管线裂缝图像；

预处理模块430，用于对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像；

构建模块440，用于基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云；基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

图5示出了可以用来实施本公开的实施例的电子设备500的示意性框图。如图5所示，设备500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的计算机程序指令或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还可以存储设备500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

设备500中的多个部件连接至I/O接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理单元501执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法100。例如，在一些实施例中，方法100可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到RAM 503并由CPU 701执行时，可以执行上文描述的方法100的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，CPU 501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法100。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)等等。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (10)

1.一种基于视觉的管道检测方法，其特征在于，包括：

对双目设备进行相机标定；

通过已完成相机标定的双目设备，采集多张不同角度的管线裂缝图像；

对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像；

基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云；基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对双目设备进行相机标定包括：

通过双目设备，获取包括标定板的图像；

基于张氏标定法，对所述图像进行处理，建立成像模型，完成相机标定。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像包括：

基于所述成像模型，去除所述管线裂缝图像中的像素畸变，得到第一图像；

基于所述第一图像的灰度值，采用预设的滤波方法对所述第一图像进行滤波处理，得到第二图像；

对所述第二图像进行腐蚀和/或膨胀，得到预处理图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云包括：

选取所述预处理图像中任一点的灰度值，基于所述灰度值和相机参数，通过预设公式计算图像中裂缝深度值；

基于所述相机的标定结果和所述裂缝深度值，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测包括：

基于所述三维点云，通过mesh函数构建管道的三维图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述预处理图像进行黑色空洞消除，得到裂缝掩膜图像；

基于所述裂缝掩膜图像，对预处理图像进行背景处理，去除所述管道的三维图像背景不均造成的三维重建偏差。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述预处理图像进行黑色空洞消除，得到裂缝掩膜图像包括：

对所述预处理图像中的黑色空洞进行填充，进行分水岭分割，得到裂缝掩膜图像。

8.一种基于视觉的管道检测装置，其特征在于，包括：

标定模块，用于对双目设备进行相机标定；

采集模块，用于通过已完成相机标定的双目设备，采集多张不同角度的管线裂缝图像；

预处理模块，用于对所述管线裂缝图像进行优化，得到预处理图像；

构建模块，用于基于所述相机的标定结果，将所述预处理图像中的点转化为世界坐标系下的三维坐标，得到管道裂缝表面的三维点云；基于所述三维点云，构建管道的三维图像，完成管道检测。

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～7中任一项所述的方法。

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