CN114713518A - 一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，具体包括以下步骤：步骤一、图像采集；步骤二、图像处理；步骤三、标准设定；步骤四、异常审核，本发明涉及管件检测技术领域。该基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，通过图像批次对比的方式，实现工业管件图像的批次检测，并且构建出一个带有循环成长式的智能损伤识别系统，不仅可以实现无损探伤，还可以对损伤类型进行检测，有效降低人工劳动量的同时，极大的提高了检测速度，且可以很好的应用于大批量的工业管件检测，利用批次对比和选样对比的方式，实现同一规格大批次工业管件的探伤检测，检测速度迅速的同时，有效保证了工业管件内壁的探伤质量。
Description
技术领域
本发明涉及管件检测技术领域，具体为一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法。
背景技术
目前对管道内壁缺陷的无损检测方法中，常规的磁粉检测、渗透检测及声发射检测技术在管道内部的操作极不方便，--些新的检测手段，如金属磁记忆检测、红外检测、激光全息检测及微波检测应用于管道检测尚不成熟，目前管道内壁缺陷检测应用较多的方法主要有射线检测、超声检测、涡流检测以及基于光学原理的检测方法。
对于射线检测而言，其不足之处在于，每次检测只能成像一个断面，检测数据量多而且图像计算量大，因此检测速度慢，不适用于大批量的管线检测，为此，特提出一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，通过图像批次对比的方式，实现工业管件图像的批次检测，并且构建出一个带有循环成长式的智能损伤识别系统，不仅可以实现无损探伤，还可以对损伤类型进行检测，有效降低人工劳动量的同时，极大的提高了检测速度，且可以很好的应用于大批量的工业管件检测。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，解决了常规的射线检测，检测速度慢，不适用于大批量管线检测的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，具体包括以下步骤：
步骤一、图像采集：利用图像采集单元采用高能射线，以旋转扫查的方式对工业管件的某断层进行透射，探测器采集高能射线的衰减信息，根据图像重建算法得到工业管件对应断层的二维灰度图像，同时控制工业管件进行移动，得到工业管件的整体二维灰度图像，同时将工业管件的移动距离绑定到对应的二维灰度图像上；
步骤二、图像处理：利用图像处理单元对步骤一中获得的二维灰度图像进行处理，筛选出同一规格若干件工业管件对应的二维灰度图像后，按照移动距离对若干件工业管件对应的二维灰度图像进行重叠对比，对于不重合部分进行异常标记，并按照对比工业管件进行批次异常标记存储；
步骤三、标准设定：通过标准设定单元利用步骤一的操作生成设定长度工业管件的二维灰度图像，在判断出该设定长度工业管件内壁无损时，将对应的二维灰度图像作为标准图像进行存储，随后将标准图像与步骤二中的异常标记进行对比，判断对应异常标记部分的工业管件是否存在损伤，确定存在损伤后，对异常部分进行初步标注，同时选取同一规格中的一个工业管件对应的二维灰度图像与标准图像进行对比，再次判断是否存在损伤，在确定损伤后，对异常部分进行初步标注；
步骤四、异常审核：通过异常审核单元对步骤三中的异常初步标注图像进行人工识别，明确对应异常的损伤类型，并按照损伤类型进行分类存储，同时生成对应的损伤类型的类型加强标注，并将类型加强标注图像作为所属类型损伤的异常标准图像，输入到标准设定单元中，直接与步骤三中初步标注的异常部分进行对比，并做出损伤类型的初步判断，将经过初步判断带有损伤异常的图像进行集成存储，并进行人工复审，确定工业管件最终审核并进行数据存储。
通过采用上述技术方案，通过图像批次对比的方式，实现工业管件图像的批次检测，并且构建出一个带有循环成长式的智能损伤识别系统，不仅可以实现无损探伤，还可以对损伤类型进行检测，有效降低人工劳动量的同时，极大的提高了检测速度，且可以很好的应用于大批量的工业管件检测。
本发明进一步设置为：所述图像采集单元包括透射采集模块、图像重建单元、驱动模块和距离标注模块，所述透射采集模块与图像重建单元对接，所述驱动模块与距离标注模块对接。
本发明进一步设置为：所述透射采集模块用于采用高能射线，以旋转扫查的方式对工业管件的某断层进行透射，并通过探测器采集高能射线的衰减信息；
所述图像重建单元用于探测器根据图像重建算法得到工业管件对应断层的二维灰度图像；
所述驱动模块用于控制工业管件进行移动，实现工业管件的整体二维灰度图像的获取；
所述距离标注模块用于将工业管件的移动距离绑定到对应的二维灰度图像上。
通过采用上述技术方案，利用距离标注模块对工业管件的移动距离进行计算，并绑定到对应的二维灰度图像中，可以在检测出对应的损伤后，迅速定位该工业管件的损伤位置，不用再次进行探伤检测，使用起来更加方便。
本发明进一步设置为：所述图像处理单元包括图像筛分模块、批次对比模块和异常集成模块；
所述图像筛分模块用于对步二维灰度图像进行处理，筛选出同一规格若干件工业管件对应的二维灰度图像；
所述批次对比模块用于按照移动距离对若干件工业管件对应的二维灰度图像进行重叠对比，对于不重合部分进行异常标记；
所述异常集成模块用于按照对比工业管件进行批次异常标记存储。
通过采用上述技术方案，利用批次对比和选样对比的方式，实现同一规格大批次工业管件的探伤检测，检测速度迅速的同时，有效保证了工业管件内壁的探伤质量。
本发明进一步设置为：所述标准设定单元包括标准输入模块、异常对比模块和异常补充模块，所述标准输入模块和异常补充模块均与异常对比模块对接。
本发明进一步设置为：所述标准输入模块用于利用步骤一的操作生成设定长度工业管件的二维灰度图像，在判断出该设定长度工业管件内壁无损时，将对应的二维灰度图像作为标准图像进行存储；
所述异常对比模块用于将标准图像与步骤二中的异常标记进行对比，判断对应异常标记部分的工业管件是否存在损伤，确定存在损伤后，对异常部分进行初步标注，同时选取同一规格中的一个工业管件对应的二维灰度图像与标准图像进行对比，再次判断是否存在损伤，在确定损伤后，对异常部分进行初步标注；
所述异常补充模块用于接收异常审核单元同步的类型加强标注图像，直接与初步标注的异常部分进行对比，并做出损伤类型的初步判断。
本发明进一步设置为：所述异常审核单元包括标准分类模块、验伤集成模块和审核存储模块，所述标准分类模块与验伤集成模块对接，所述验伤集成模块与审核存储模块对接。
本发明进一步设置为：所述标准分类模块用于对步异常初步标注图像进行人工识别，明确对应异常的损伤类型，并按照损伤类型进行分类存储，同时生成对应的损伤类型的类型加强标注，并将类型加强标注作为所属类型损伤的异常图像，输入到标准设定单元中；
所述验伤集成模块用于将经过初步判断带有损伤异常的图像进行集成存储；
所述审核存储模块用于对初步判断带有损伤异常的图像进行人工复审，确定工业管件最终审核并进行数据存储。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法。具备以下有益效果：
(1)该基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，通过图像批次对比的方式，实现工业管件图像的批次检测，并且构建出一个带有循环成长式的智能损伤识别系统，不仅可以实现无损探伤，还可以对损伤类型进行检测，有效降低人工劳动量的同时，极大的提高了检测速度，且可以很好的应用于大批量的工业管件检测。
(2)该基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，通过利用距离标注模块对工业管件的移动距离进行计算，并绑定到对应的二维灰度图像中，可以在检测出对应的损伤后，迅速定位该工业管件的损伤位置，不用再次进行探伤检测，使用起来更加方便。
(3)该基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，通过利用批次对比和选样对比的方式，实现同一规格大批次工业管件的探伤检测，检测速度迅速的同时，有效保证了工业管件内壁的探伤质量。
附图说明
图1为本发明的系统原理框图；
图2为本发明图像采集单元的系统原理框图；
图3为本发明图像处理单元的系统原理框图；
图4为本发明标准设定单元的系统原理框图；
图5为本发明异常审核单元的系统原理框图。
图中，1、图像采集单元；2、图像处理单元；3、标准设定单元；4、异常审核单元；5、透射采集模块；6、图像重建单元；7、驱动模块；8、距离标注模块；9、图像筛分模块；10、批次对比模块；11、异常集成模块；12、标准输入模块；13、异常对比模块；14、异常补充模块；15、标准分类模块；16、验伤集成模块；17、审核存储模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5，本发明实施例提供一种技术方案：一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，具体包括以下步骤：
步骤一、图像采集：利用图像采集单元1采用高能射线，以旋转扫查的方式对工业管件的某断层进行透射，探测器采集高能射线的衰减信息，根据图像重建算法得到工业管件对应断层的二维灰度图像，同时控制工业管件进行移动，得到工业管件的整体二维灰度图像，同时将工业管件的移动距离绑定到对应的二维灰度图像上；
步骤二、图像处理：利用图像处理单元2对步骤一中获得的二维灰度图像进行处理，筛选出同一规格若干件工业管件对应的二维灰度图像后，按照移动距离对若干件工业管件对应的二维灰度图像进行重叠对比，对于不重合部分进行异常标记，并按照对比工业管件进行批次异常标记存储；
步骤三、标准设定：通过标准设定单元3利用步骤一的操作生成设定长度工业管件的二维灰度图像，在判断出该设定长度工业管件内壁无损时，将对应的二维灰度图像作为标准图像进行存储，随后将标准图像与步骤二中的异常标记进行对比，判断对应异常标记部分的工业管件是否存在损伤，确定存在损伤后，对异常部分进行初步标注，同时选取同一规格中的一个工业管件对应的二维灰度图像与标准图像进行对比，再次判断是否存在损伤，在确定损伤后，对异常部分进行初步标注；
步骤四、异常审核：通过异常审核单元4对步骤三中的异常初步标注图像进行人工识别，明确对应异常的损伤类型，并按照损伤类型进行分类存储，同时生成对应的损伤类型的类型加强标注，并将类型加强标注图像作为所属类型损伤的异常标准图像，输入到标准设定单元3中，直接与步骤三中初步标注的异常部分进行对比，并做出损伤类型的初步判断，将经过初步判断带有损伤异常的图像进行集成存储，并进行人工复审，确定工业管件最终审核并进行数据存储。
作为优选方案，如附图1所示，图像采集单元1包括透射采集模块5、图像重建单元6、驱动模块7和距离标注模块8，透射采集模块5与图像重建单元6对接，驱动模块7与距离标注模块8对接，进一步说明，透射采集模块5用于采用高能射线，以旋转扫查的方式对工业管件的某断层进行透射，并通过探测器采集高能射线的衰减信息；
图像重建单元6用于探测器根据图像重建算法得到工业管件对应断层的二维灰度图像；
驱动模块7用于控制工业管件进行移动，实现工业管件的整体二维灰度图像的获取；
距离标注模块8用于将工业管件的移动距离绑定到对应的二维灰度图像上。
作为优选方案，如附图2所示，图像处理单元2包括图像筛分模块9、批次对比模块10和异常集成模块11，进一步说明，图像筛分模块9用于对步二维灰度图像进行处理，筛选出同一规格若干件工业管件对应的二维灰度图像；
批次对比模块10用于按照移动距离对若干件工业管件对应的二维灰度图像进行重叠对比，对于不重合部分进行异常标记；
异常集成模块11用于按照对比工业管件进行批次异常标记存储。
作为优选方案，如附图3所示，标准设定单元3包括标准输入模块12、异常对比模块13和异常补充模块14，标准输入模块12和异常补充模块14均与异常对比模块13对接，进一步说明，标准输入模块12用于利用步骤一的操作生成设定长度工业管件的二维灰度图像，在判断出该设定长度工业管件内壁无损时，将对应的二维灰度图像作为标准图像进行存储；
异常对比模块13用于将标准图像与步骤二中的异常标记进行对比，判断对应异常标记部分的工业管件是否存在损伤，确定存在损伤后，对异常部分进行初步标注，同时选取同一规格中的一个工业管件对应的二维灰度图像与标准图像进行对比，再次判断是否存在损伤，在确定损伤后，对异常部分进行初步标注；
异常补充模块14用于接收异常审核单元4同步的类型加强标注图像，直接与初步标注的异常部分进行对比，并做出损伤类型的初步判断。
作为优选方案，如附图4所示，异常审核单元4包括标准分类模块15、验伤集成模块16和审核存储模块17，标准分类模块15与验伤集成模块16对接，验伤集成模块16与审核存储模块17对接，进一步说明，标准分类模块15用于对步异常初步标注图像进行人工识别，明确对应异常的损伤类型，并按照损伤类型进行分类存储，同时生成对应的损伤类型的类型加强标注，并将类型加强标注作为所属类型损伤的异常图像，输入到标准设定单元3中；
验伤集成模块16用于将经过初步判断带有损伤异常的图像进行集成存储；
审核存储模块17用于对初步判断带有损伤异常的图像进行人工复审，确定工业管件最终审核并进行数据存储。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤一、图像采集：利用图像采集单元(1)采用高能射线，以旋转扫查的方式对工业管件的某断层进行透射，探测器采集高能射线的衰减信息，根据图像重建算法得到工业管件对应断层的二维灰度图像，同时控制工业管件进行移动，得到工业管件的整体二维灰度图像，同时将工业管件的移动距离绑定到对应的二维灰度图像上；
步骤二、图像处理：利用图像处理单元(2)对步骤一中获得的二维灰度图像进行处理，筛选出同一规格若干件工业管件对应的二维灰度图像后，按照移动距离对若干件工业管件对应的二维灰度图像进行重叠对比，对于不重合部分进行异常标记，并按照对比工业管件进行批次异常标记存储；
步骤三、标准设定：通过标准设定单元(3)利用步骤一的操作生成设定长度工业管件的二维灰度图像，在判断出该设定长度工业管件内壁无损时，将对应的二维灰度图像作为标准图像进行存储，随后将标准图像与步骤二中的异常标记进行对比，判断对应异常标记部分的工业管件是否存在损伤，确定存在损伤后，对异常部分进行初步标注，同时选取同一规格中的一个工业管件对应的二维灰度图像与标准图像进行对比，再次判断是否存在损伤，在确定损伤后，对异常部分进行初步标注；
步骤四、异常审核：通过异常审核单元(4)对步骤三中的异常初步标注图像进行人工识别，明确对应异常的损伤类型，并按照损伤类型进行分类存储，同时生成对应的损伤类型的类型加强标注，并将类型加强标注图像作为所属类型损伤的异常标准图像，输入到标准设定单元(3)中，直接与步骤三中初步标注的异常部分进行对比，并做出损伤类型的初步判断，将经过初步判断带有损伤异常的图像进行集成存储，并进行人工复审，确定工业管件最终审核并进行数据存储。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，其特征在于：所述图像采集单元(1)包括透射采集模块(5)、图像重建单元(6)、驱动模块(7)和距离标注模块(8)，所述透射采集模块(5)与图像重建单元(6)对接，所述驱动模块(7)与距离标注模块(8)对接。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，其特征在于：所述透射采集模块(5)用于采用高能射线，以旋转扫查的方式对工业管件的某断层进行透射，并通过探测器采集高能射线的衰减信息；
所述图像重建单元(6)用于探测器根据图像重建算法得到工业管件对应断层的二维灰度图像；
所述驱动模块(7)用于控制工业管件进行移动，实现工业管件的整体二维灰度图像的获取；
所述距离标注模块(8)用于将工业管件的移动距离绑定到对应的二维灰度图像上。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，其特征在于：所述图像处理单元(2)包括图像筛分模块(9)、批次对比模块(10)和异常集成模块(11)；
所述图像筛分模块(9)用于对步二维灰度图像进行处理，筛选出同一规格若干件工业管件对应的二维灰度图像；
所述批次对比模块(10)用于按照移动距离对若干件工业管件对应的二维灰度图像进行重叠对比，对于不重合部分进行异常标记；
所述异常集成模块(11)用于按照对比工业管件进行批次异常标记存储。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，其特征在于：所述标准设定单元(3)包括标准输入模块(12)、异常对比模块(13)和异常补充模块(14)，所述标准输入模块(12)和异常补充模块(14)均与异常对比模块(13)对接。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，其特征在于：所述标准输入模块(12)用于利用步骤一的操作生成设定长度工业管件的二维灰度图像，在判断出该设定长度工业管件内壁无损时，将对应的二维灰度图像作为标准图像进行存储；
所述异常对比模块(13)用于将标准图像与步骤二中的异常标记进行对比，判断对应异常标记部分的工业管件是否存在损伤，确定存在损伤后，对异常部分进行初步标注，同时选取同一规格中的一个工业管件对应的二维灰度图像与标准图像进行对比，再次判断是否存在损伤，在确定损伤后，对异常部分进行初步标注；
所述异常补充模块(14)用于接收异常审核单元(4)同步的类型加强标注图像，直接与初步标注的异常部分进行对比，并做出损伤类型的初步判断。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，其特征在于：所述异常审核单元(4)包括标准分类模块(15)、验伤集成模块(16)和审核存储模块(17)，所述标准分类模块(15)与验伤集成模块(16)对接，所述验伤集成模块(16)与审核存储模块(17)对接。
8.根据权利要求7所述的一种基于图像分析的工业管件内壁智能探伤方法，其特征在于：所述标准分类模块(15)用于对步异常初步标注图像进行人工识别，明确对应异常的损伤类型，并按照损伤类型进行分类存储，同时生成对应的损伤类型的类型加强标注，并将类型加强标注作为所属类型损伤的异常图像，输入到标准设定单元(3)中；
所述验伤集成模块(16)用于将经过初步判断带有损伤异常的图像进行集成存储；
所述审核存储模块(17)用于对初步判断带有损伤异常的图像进行人工复审，确定工业管件最终审核并进行数据存储。
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